《数据分析与数据挖掘实用教程》Introduction to big data technology 殷复莲【pdf】

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《数据分析与数据挖掘实用教程》立足于信息爆炸时代对大数据隐藏信息探索的需求,以多年实践教学经验及不断的应用创新为基础,构建了一系列数据分析与数据挖掘的实用理论及应用体系。
《数据分析与数据挖掘实用教程》中不仅以数据挖掘技术为基础进行分章详述,章后还配以相应的实验增进对知识的吸收理解,实验部分选取了典型数据集并配以精练的实验代码,使读者在掌握基础知识的同时了解业界认可的数据挖掘软件,为读者提供了广阔的进步与深造空间。

目录:

1章 绪论
1.1 数据和大数据
1.2 数据分析和数据挖掘
1.3 数据挖掘的基本概念
1.4 R语言

第2章 初识数据
2.1 数据类型
2.2 数据的统计特性
2.3 相似性和相异性度量
2.4 实验

第3章 初始数据获取
3.1 数据获取
3.2 信息搜索
3.3 爬虫程序基本原
3.4 网络爬虫
3.5 实验

第4章 数据预处理
4.1 为什么进行数据预处理
4.2 数据清理
4.3 数据集成
4.4 数据变换
4.5 数据归约
4.6 实验

第5章 关联分析
5.1 关联分析的基本概念
5.2 关联分析的预备知识
5.3 频繁项集的产生
5.4 规则产生
5.5 关联模式的评估
5.6 实验

第6章 回归
6.1 回归、分类和聚类的关系
6.2 回归的基本概念
6.3 线性回归
6.4 非线性回归
6.5 回归模型的评估
6.6 实验

第7章 分类
7.1 分类的基本概念
7.2 决策树分类
7.3 k-近邻分类
7.4 贝叶斯分类
7.5 人工神经网络分类
7.6 支持向量机分类
7.7 组合方法分类
7.8 分类模型的评估
7.9 实验

第8章 聚类
8.1 聚类的基本概念
8.2 划分方法
8.3 层次方法
8.4 基于密度的方法
8.5 聚类方法的评估
8.6 实验

参考文献

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