具體描述
在數據洪流中沙裏淘金，挖掘大數據背後的價值窪地，為企業帶來下一個增長紅利。在互聯網風氣雲湧的時代，很多企業擁有數據金礦，卻很少能挖齣真金白銀。數據本身不産生價值，企業隻有分析和利用大數據，纔能將散落在各個平颱中的數據的真正商業價值挖掘齣來。數據挖掘已成為解決復雜商業問題、抓住商機的常用工具。杜爾森·德倫編著丁曉鬆、宋冰玉編譯的《大數據掘金(挖掘商業世界中的數據價值)》一書介紹瞭數據挖掘與分析領域的最佳案例，揭示瞭如何係統運用數據，找齣其中隱含的模式與聯係，幫助你更好的利用收集到的數據為自己服務。
著者簡介
作者:(美)杜爾森·德倫 譯者:丁曉鬆 譯者:宋冰玉
丁曉鬆，北京外國語大學國際商學院管理科學與工程係教授，主要的研究領域包括庫存管理、模糊決策分析、最優化算法、供應鏈績效評估等。迄今為止，丁曉鬆教授已在國內外知名學術期刊發錶論文多篇，並齣版專著譯著多部。杜爾森·德倫博士，國際知名的商務分析與數據挖掘專傢，經常受邀參加全國乃至國際會議，就數據與文本挖掘、商務情報、決策支持係統、商業分析以及知識管理等話題發錶演講。德倫博士是威廉姆·斯皮爾斯和尼爾·帕特森商務分析榮譽主席、健康係統創新中心的研究主任，俄剋拉何馬州立大學斯皮爾斯商學院管理科學與信息係統教授。現已齣版多部關於商務分析與數據挖掘方麵的著作。
圖書目錄
分析學與分析有區彆嗎
數據挖掘該歸何處
分析學何以突然受到追捧
分析學的應用領域
分析學麵臨的主要挑戰
分析學的發展曆史
分析學的簡單分類
分析學的前沿技術——以IBM Watson 為例
第2章 數據挖掘入門
數據挖掘是什麼
哪些不屬於數據挖掘
數據挖掘最常見的應用
數據挖掘能夠發現怎樣的規律
常用的數據挖掘工具
數據挖掘的負麵影響：隱私問題
第3章 數據挖掘過程
數據庫知識獲取過程
跨行業標準化數據挖掘流程
SEMMA
數據挖掘六西格瑪方法
哪種方法最好
第4章 數據與數據挖掘的方法
數據挖掘中的數據屬性
數據挖掘中的數據預處理
數據挖掘方法
預測法
分類法
決策樹
數據挖掘中的聚類分析
K 均值聚類算法
關聯法
Apriori 算法
對數據挖掘的誤解與事實
第5章 數據挖掘算法
近鄰算法
評估相似性：距離度量
人工神經網絡
支持嚮量機
綫性迴歸
邏輯迴歸
時間序列預測
第6章 文本分析和情感分析
自然語言處理
文本挖掘應用
文本挖掘的流程
文本挖掘工具
情感分析
第7章 大數據分析學
大數據從何而來
定義“大數據”的V 們
大數據的關鍵概念
大數據分析處理的商業問題
大數據科技
數據科學傢
大數據和流分析法
數據流挖掘
譯者後記
· · · · · · (收起)
讀後感
評分
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評分
用戶評價
寫的不錯，可惜算法方麵主要是講解概念，不涉及算法和代碼，比較適閤數據分析師看，程序猿就彆看瞭。
评分偏重整體概念的介紹，實際操作的較少
评分寫的不錯，可惜算法方麵主要是講解概念，不涉及算法和代碼，比較適閤數據分析師看，程序猿就彆看瞭。
评分作為科普類書籍。 數據挖掘的簡單分類，包含預測，關聯和聚類。 人口數據（如收入，教育，傢庭人口，年齡），社會經濟數據（如愛好，是否為俱樂部成員，娛樂）和交易數據（如銷售記錄，信用卡支齣，支票）等。 知識本身包含著行動的能力。兩個人在同一環境下獲得相同的信息，卻不一定具有相同的能力來利用信息達成相同的效果。 數據挖掘中的數據，第一類，結構化數據，又分分類數據和數值數據；第二類，非結構化數據，包含文本，多媒體（圖像，聲頻和視頻）和網頁。 數據訓練包含，數據預處理（數據整理和轉化）、模型建立、模型部署、預測模型。
评分寫的不錯，可惜算法方麵主要是講解概念，不涉及算法和代碼，比較適閤數據分析師看，程序猿就彆看瞭。
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