漫谈数据挖掘:从入门到精通
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"大嘴巴谈数据挖掘" 是一本生动介绍数据挖掘基础知识和常见算法的书籍,适合初学者快速入门。作者易向军通过简洁的语言和丰富的插图,使得复杂的概念易于理解。书中涵盖的概率定义、关联规则、决策树、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、时间序列、因子分析、信度分析、效度分析、层次分析等是数据挖掘的核心内容。同时,书本还讨论了数据挖掘的应用,如随机变量、数字特征、抽样分布、参数估计、假设检验、聚类分析和神经网络等。此外,书中提出了数据挖掘的5W问题,即What、Why、Where、Which、Who,帮助读者理解数据挖掘的目的、方法和应用场景。
数据挖掘是一种从大量历史数据中提取有价值信息的技术,它包括数据预处理、模式发现、模式评估和结果可视化等多个阶段。在这个过程中,"关联规则"用于发现数据中不同项集之间的频繁模式,如购物篮分析;"决策树"是一种预测模型,通过树状结构进行分类或回归分析;"贝叶斯"方法基于概率理论,常用于分类和过滤;"线性回归"和"逻辑回归"分别处理连续和二元变量的预测问题;"时间序列"分析则关注数据随时间变化的模式;"因子分析"用于降低数据的维度,找出隐藏的因子;"信度分析"和"效度分析"则关注测量的稳定性和准确性;"层次分析"用于处理多准则决策问题。
数据挖掘的应用广泛,可以用于客户细分、产品推荐、市场趋势预测、风险评估等。例如,"聚类分析"可以将相似的个体归为一类,有助于理解用户群体;"神经网络"是一种模拟人脑神经元的计算模型,能处理复杂非线性问题。
在实际操作中,数据挖掘需要考虑"合适的地点"(数据来源)、"合适的时间"(数据时效性)、"合适的方 式"(选择合适的挖掘方法)和"合适的人群"(目标用户),以及"合适的产品"(根据挖掘结果提供定制化服务)。书中的案例和解释将帮助读者逐步进入数据挖掘的世界,并掌握这一领域的基本技能。
这本书不仅适合数据爱好者、管理者、客户经理、产品经理、工程师、分析师、教师和学生阅读,也适用于任何希望了解和运用数据驱动决策的人。作者易向军的社交媒体链接也在书中提供,便于读者进一步交流和探讨数据挖掘的话题。
2021-02-10 上传
2023-03-31 上传
2023-03-24 上传
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2023-05-13 上传
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