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题名/责任者:

数据挖掘:商业数据分析技术与实践/(美) 盖丽特·徐茉莉 ... [等] 著 阮敬, 严雪林, 周暐译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-302-49766-0/CNY118.00

载体形态项:

xiv, 399页:图;24cm

统一题名:

Data mining for business analytics : concepts, techniques, and applications with JMP pro

其它题名:

商业数据分析技术与实践

个人责任者:

徐茉莉 (Shmueli, Galit), 1971- 著

个人责任者:

布鲁斯 (Bruce, Peter C.) 著

个人责任者:

斯蒂芬斯 (Stephens, Mia L.) 著

个人责任者:

帕特尔 (Patel, Nitin R.) 著

个人次要责任者:

阮敬 译

个人次要责任者:

严雪林 译

个人次要责任者:

周暐 译

学科主题:

商业信息-数据处理

中图法分类号:

F713.51

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 彼得·布鲁斯 (Peter C. Bruce), 米娅·斯蒂芬斯 (Mia L. Stephens), 尼廷·帕特尔 (Nitin R. Patel)

版本附注:

据原书2017年版译出

出版发行附注:

由John Wiley & Sons,Inc.授权清华大学出版社独家出版发行

责任者附注:

盖丽特·徐茉莉, 中国台湾清华大学服务科学研究所的特聘教授。彼得·布鲁斯, www.statistics.com统计教育研究所的主席和创始人。米娅·斯蒂芬斯, SAS/JMP的学术顾问。尼廷·帕特尔, 位于马萨诸塞州剑桥市的Cytel有限公司的主席和联合创始人。

提要文摘附注:

本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。书中所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。

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