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大数据分析与数据挖掘清华大学出版社pdf,大数据分析与数据挖掘,清华大学出版社力作,引领时代科技浪潮

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在当今这个信息爆炸的时代,大数据分析与数据挖掘技术已经成为推动社会进步的重要力量,为了帮助广大读者深入了解这一领域,清华大学出版社推出了一本名为《大数据分析与数据挖掘》的专著,本书由刘燕教授主编,汇聚了众多业内专家的智慧,旨在为广大读者提供一部全面、系统、实用的数据挖掘指南。

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《大数据分析与数据挖掘》一书共分为八个章节,涵盖了大数据分析与数据挖掘的基本概念、技术方法、应用案例以及未来发展趋势,以下将分别对本书的各个章节进行简要介绍。

第一章:大数据时代背景及数据挖掘概述

本章首先介绍了大数据时代的背景,阐述了大数据的特点、来源以及应用领域,随后,对数据挖掘的基本概念、技术方法、发展历程进行了梳理,为读者奠定了学习数据挖掘的基础。

第二章:数据预处理与特征工程

数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节,本章详细介绍了数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等预处理方法,还介绍了特征工程的相关技术,如特征选择、特征提取等,旨在提高数据挖掘模型的性能。

第三章:关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘中的经典问题,本章介绍了Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法,并分析了其在实际应用中的优缺点。

第四章:聚类分析

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聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习方法,本章介绍了K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等聚类分析方法,并探讨了聚类分析在市场分析、客户细分等领域的应用。

第五章:分类与预测

本章介绍了分类与预测的基本概念、常用算法,如决策树、支持向量机、神经网络等,还分析了模型评估方法,如交叉验证、混淆矩阵等。

第六章:异常检测与可视化

异常检测是数据挖掘中的另一个重要任务,本章介绍了基于统计方法、基于机器学习方法的异常检测算法,还介绍了数据可视化技术,如散点图、热力图等,以帮助读者更好地理解数据。

第七章:大数据分析与数据挖掘应用案例

本章通过实际案例,展示了大数据分析与数据挖掘在金融、医疗、交通、互联网等领域的应用,为读者提供了丰富的实践参考。

第八章:大数据分析与数据挖掘的未来发展趋势

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本章分析了大数据分析与数据挖掘领域的发展趋势,如人工智能、云计算、边缘计算等新兴技术的应用,为读者指明了未来研究方向。

《大数据分析与数据挖掘》一书内容丰富、结构严谨,既适合作为高校相关专业学生的教材,也适合广大数据挖掘爱好者、从业者阅读,在阅读本书的过程中,读者可以了解到大数据分析与数据挖掘领域的最新研究成果,掌握相关技术方法,为实际工作提供有力支持。

本书还具有以下特点:

1、系统性强:本书从基础概念到高级应用,层层递进,使读者能够系统地学习大数据分析与数据挖掘知识。

2、实用性强:本书结合实际案例,深入浅出地介绍了各种数据挖掘方法,有助于读者将理论知识应用于实践。

3、更新及时:本书紧跟大数据分析与数据挖掘领域的发展趋势,及时更新相关内容,确保读者掌握最新技术。

《大数据分析与数据挖掘》是一本值得推荐的好书,相信它将为读者在数据挖掘领域的学习和研究提供有力支持。

标签: #大数据分析与数据挖掘刘燕

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