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基本信息
作者〔美〕杜爾森·德倫
譯者丁曉松宋冰玉
類別 圖書 / 非虛構
出版社中國人民大學出版社 / 2016-06
提供方中國人民大學出版社
字數約 108,000 字
內容介紹
在數據洪流中沙裡淘金，挖掘大數據背後的價值窪地，為企業帶來下一個增長紅利。在網際網路風氣雲涌的時代，很多企業擁有數據金礦，卻很少能挖出真金白銀。數據本身不產生價值，企業只有分析和利用大數據，才能將散落在各個平台中的數據的真正商業價值挖掘出來。數據挖掘已成為解決複雜商業問題、抓住商機的常用工具。杜爾森·德倫編著丁曉松、宋冰玉編譯的《大數據掘金(挖掘商業世界中的數據價值)》一書介紹了數據挖掘與分析領域的最佳案例，揭示了如何系統運用數據，找出其中隱含的模式與聯繫，幫助你更好的利用收集到的數據為自己服務。
目錄
推薦序
第1章 分析學入門
分析學與分析有區別嗎
數據挖掘該歸何處
分析學何以突然受到追捧
分析學的套用領域
分析學面臨的主要挑戰
分析學的發展歷史
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
數據挖掘最常見的套用
數據挖掘能夠發現怎樣的規律
常用的數據挖掘工具
數據挖掘的負面影響：隱私問題
第3章 數據挖掘過程
資料庫知識獲取過程
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
人工神經網路
支持向量機
線性回歸
邏輯回歸
時間序列預測
第6章 文本分析和情感分析
自然語言處理
文本挖掘套用
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
數據科學家
大數據和流分析法
數據流挖掘
譯者後記
