數據分析與數據挖掘(2020年清華大學出版社出版的圖書)

內容簡介

本書主要介紹數據挖掘和數據分析的基本概念和方法，包括數據的基本屬性和概念、數據預處理技術、數據立方體和OLAP技術、頻繁模式挖掘、回歸分析、分類、聚類、離群點分析。每一部分先介紹基本概念、理論基礎、套用實例、思考習題。書中涉及的模型和算法均給予了相應的實例，便於讀者更好的理解和使用模型。

圖書目錄

第1章概述1

1.1數據分析與數據挖掘1

1.1.1數據分析1

1.1.2數據挖掘1

1.1.3數據分析與數據挖掘的區別和聯繫3

1.2分析與挖掘的數據類型3

1.3數據分析與數據挖掘的方法7

1.4數據分析與數據挖掘使用的技術8

1.5套用場景及存在的問題12

1.5.1數據分析與數據挖掘的套用12

1.5.2存在的主要問題13

1.6本書結構概述14

1.7習題14

第2章數據16

2.1數據對象與屬性類別16

2.1.1屬性的定義16

2.1.2屬性的分類16

2.2數據的基本統計描述17

2.2.1中心趨勢度量18

2.2.2數據分散度量20

2.2.3數據的圖形顯示22

2.3數據的相似性和相異性度量26

2.3.1數據矩陣與相異性矩陣26

2.3.2標稱屬性的鄰近性度量27

2.3.3二元屬性的鄰近性度量28

2.3.4數值屬性的相異性29

2.3.5序數屬性的鄰近性度量31

2.3.6混合類型屬性的相異性31

2.3.7餘弦相似性33目錄數據分析與數據挖掘（第2版）2.4習題34

第3章數據預處理36

3.1數據預處理及任務36

3.1.1數據預處理的必要性36

3.1.2數據預處理的主要任務39

3.2數據清理40

3.2.1缺失值、噪聲和不一致數據的處理40

3.2.2數據清理方式43

3.3數據集成44

3.4數據歸約49

3.4.1直方圖49

3.4.2數據立方體聚集50

3.4.3屬性子集選擇52

3.4.4抽樣53

3.5數據變換與數據離散化54

3.5.1數據變換策略及分類54

3.5.2數據泛化54

3.5.3數據規範化55

3.5.4數據離散化56

3.6習題58

第4章數據倉庫與在線上分析處理59

4.1數據倉庫基本概念59

4.1.1數據倉庫的定義59

4.1.2數據倉庫的性質59

4.1.3數據倉庫體系結構60

4.1.4數據倉庫設計模型61

4.2數據倉庫設計62

4.2.1數據倉庫的概念模型設計62

4.2.2數據倉庫的邏輯模型設計65

4.2.3數據倉庫的物理模型設計67

4.3數據倉庫實現68

數據分析與數據挖掘(2020年清華大學出版社出版的圖書)

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