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R语言数据分析与挖掘实战
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R语言数据分析与挖掘实战

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商品评论(1条)
wan***(三星用户)

写的比较有用

可操作性强

2016-06-03 21:52:52
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图文详情
  • ISBN:9787111516040
  • 装帧:暂无
  • 版次:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 印刷次数:1
  • 开本:16开
  • 页数:325
  • 出版时间:2015-10-01
  • 条形码:9787111516040 ; 978-7-111-51604-0

本书特色

本书共16章,分三个部分:基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于r语言二次开发的数据挖掘应用软件,使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力。

目录

前言基础篇第1章  数据挖掘基础  1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑  1.2 从餐饮服务到数据挖掘  1.3 数据挖掘的基本任务  1.4 数据挖掘建模过程    1.4.1 定义挖掘目标    1.4.2 数据取样    1.4.3 数据探索    1.4.4 数据预处理    1.4.5 挖掘建模    1.4.6 模型评价  1.5 常用数据挖掘建模工具  1.6 小结第2章  r语言简介  2.1 r安装  2.2 r使用入门    2.2.1 r操作界面    2.2.2 rstudio窗口介绍    2.2.3 r常用操作  2.3 r数据分析包  2.4 配套附件使用设置  2.5 小结第3章  数据探索  3.1 数据质量分析    3.1.1 缺失值分析    3.1.2 异常值分析    3.1.3 一致性分析  3.2 数据特征分析    3.2.1 分布分析    3.2.2 对比分析    3.2.3 统计量分析    3.2.4 周期性分析    3.2.5 贡献度分析    3.2.6 相关性分析  3.3 r语言主要数据探索函数    3.3.1 统计特征函数    3.3.2 统计作图函数  3.4 小结第4章  数据预处理  ……第5章  挖掘建模实战篇第6章  电力窃漏电用户自动识别第7章  航空公司客户价值分析第8章  中医证型关联规则挖掘第9章  基于水色图像的水质评价第10章  家用电器用户行为分析与事件识别第11章  应用系统负载分析与磁盘容量预测第12章  电子商务智能推荐服务第13章  基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型第14章  基于基站定位数据的商圈分析第15章  电商产品评论数据情感分析提高篇第16章  基于r语言的数据挖掘二次开发参考资料  
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