圖書描述
Practical Applications of Data Mining emphasizes both theory and applications of data mining algorithms. Various topics of data mining techniques are identified and described throughout, including clustering, association rules, rough set theory, probability theory, neural networks, classification, and fuzzy logic. Each of these techniques is explored with a theoretical introduction and its effectiveness is demonstrated with various chapter examples. This book will help any database and IT professional understand how to apply data mining techniques to real-world problems.
Following an introduction to data mining principles, Practical Applications of Data Mining introduces association rules to describe the generation of rules as the first step in data mining. It covers classification and clustering methods to show how data can be classified to retrieve information from data. Statistical functions and rough set theory are discussed to demonstrate how statistical and rough set formulas can be used for data analytics and knowledge discovery. Neural networks is an important branch in computational intelligence. It is introduced and explored in the text to investigate the role of neural network algorithms in data analytics.
著者信息
圖書目錄
Preface
Foreword
Ch1: Introduction to Data Mining
Ch2: Association Rules
Ch3: Classification Learning
Ch4: Statistics for Data Mining
Ch5: Rough Sets and Bayes Theories
Ch6: Neural Networks
Ch7: Clustering
Ch8: Fuzzy Information Retrieval
圖書序言
圖書試讀
用户评价
這本《PRACTICAL APPLICATIONS OF DATA MINING》實在太讓我驚豔瞭！身為一個在金融業打滾多年的數據分析師，過去總覺得數據挖礦離實際應用還有點距離，很多教科書上的理論總是讓人覺得「學術有餘，實戰不足」。但是，這本書完全打破瞭我這個觀念。作者用非常生動且貼近實際的案例，一步一步帶領讀者進入數據挖礦的世界，從客戶分群、詐欺偵測，到網站推薦係統的建置，每一個環節都講得非常透徹。最讓我印象深刻的是，書中並沒有過度依賴艱澀的數學公式，而是著重於概念的理解和實際操作的流程。它讓我瞭解到，原來那些看似複雜的演算法，在實際業務上可以扮演如此關鍵的角色，並且能夠為企業帶來實質的效益。舉例來說，書中關於「購物籃分析」的章節，詳細闡述瞭如何透過分析顧客的購買紀錄，找齣商品之間的關聯性，進而優化商品陳列、設計促銷方案，甚至是開發新的產品線。這跟我過去在工作中遇到的許多瓶頸，簡直是如齣一轍！這本書讓我對數據挖礦的應用有瞭全新的認識，也激發瞭我更多將這些技術應用到我工作中的想法。我強烈推薦給所有對數據應用有興趣的讀者，無論你是學生、工程師，還是業務人員，都能從中獲益良多。
评分這本《PRACTICAL APPLICATIONS OF DATA MINING》完全顛覆瞭我過去對數據分析學習的經驗。我記得自己以前為瞭學習數據挖掘，買瞭好幾本厚重的教科書，但往往因為內容太過理論化，而且缺乏實際的例子，最後都擱置一旁。這本書就完全不同瞭，它的編排方式非常貼近讀者的需求，每個章節都圍繞著一個具體的應用場景展開，然後逐步介紹與之相關的數據挖掘技術。我尤其欣賞書中對於「決策樹」和「隨機森林」等分類方法的講解，作者不僅清晰地闡述瞭它們的原理，更重要的是，他示範瞭如何在實際數據集上應用這些方法，並如何解讀模型輸齣的結果。書中還特別強調瞭數據預處理和特徵工程的重要性，這部分內容對於初學者來說至關重要，因為很多時候，模型錶現的好壞，很大程度上取決於我們如何準備數據。透過書中的案例，我學到瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何從原始數據中提取有用的特徵。這讓我在實際操作中少走瞭很多彎路，也讓我更有信心去解決複雜的數據問題。對於任何想要將數據挖掘技術應用於實際工作的讀者，我認為這本書絕對是必備的參考書。
评分老實說，我一開始拿到《PRACTICAL APPLICATIONS OF DATA MINING》這本書，並沒有抱持太高的期望，畢竟市麵上談論數據挖礦的書籍實在太多瞭，很多都淪為學術堆砌，難以消化。但是，翻開書頁後，我的看法立刻一百八十度大轉變。作者的寫作風格非常獨特，他不是那種枯燥乏味的學術派，而是像一位經驗豐富的導遊，帶領你深入探索數據世界的每一個角落。書中收錄瞭大量的真實世界案例，從電商平颱的精準行銷，到醫療領域的疾病預測，再到智慧城市的交通優化，涵蓋的領域之廣泛，令人嘆為觀止。而且，作者並沒有停留在理論層麵，而是深入探討瞭這些應用背後的邏輯，以及如何將數據挖掘的技術轉化為具體的商業策略。我特別喜歡書中關於「異常偵測」的討論，作者不僅解釋瞭不同異常偵測方法的原理，更重要的是，他分析瞭在不同場景下，哪種方法更為適用，以及如何評估偵測結果的有效性。這對於我們在處理海量交易數據時，辨識潛在的風險和詐騙行為，具有非常寶貴的指導意義。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本啟發商業思考的指南，讓我對數據的力量有瞭更深刻的理解。
评分老實講，《PRACTICAL APPLICATIONS OF DATA MINING》這本書的內容，讓我感到無比的振奮。身為一個在行銷領域工作多年的專業人士，我一直認為數據是行銷成功的關鍵，但如何有效地運用數據，卻是一大挑戰。這本書恰好填補瞭我長久以來的知識空白。作者巧妙地將數據挖掘的各種技術，與我們日常工作中會遇到的各種行銷問題巧妙地結閤在一起。像是書中關於「客戶關係管理」的章節，詳細探討瞭如何利用數據挖掘技術，對客戶進行精準細分，建立更有效的客戶溝通策略，並提升客戶忠誠度。我過去在規劃行銷活動時，常常是憑藉經驗和直覺，這次透過閱讀這本書，我發現原來有這麼多基於數據的科學方法，可以讓我們更精準地找到目標客戶，並且量身打造最適閤他們的行銷訊息。書中對於「關聯規則挖掘」的應用，在電商和實體零售業都非常實用，可以幫助我們理解消費者的購物習慣，進而優化產品組閤和陳列。我認為這本書不僅提供技術層麵的指導，更重要的是，它為我們打開瞭一個全新的思考維度，讓我們能夠以數據為驅動，做齣更明智的商業決策。
评分這本《PRACTICAL APPLICATIONS OF DATA MINING》根本就是為像我這樣，想把數據挖礦理論化為實際成果的讀者量身打造的！過去看過不少書，不是理論講得太深奧，就是範例太簡化，感覺離真實世界總隔瞭一層紗。但這本書很不一樣，它就像一本操作手冊，而且是那種附有大量真實案例、步驟清晰，讓你一看就懂、一試就成的操作手冊。作者的敘事方式非常流暢，他不會一味地堆砌術語，而是用淺顯易懂的語言，結閤非常貼近我們實際工作場景的例子，一步一步引導你進入數據挖礦的奧秘。我特別喜歡書中對於「推薦係統」的講解，從協同過濾到基於內容的推薦，作者都做瞭非常詳盡的介紹，並且展示瞭這些係統是如何在實際的網站和APP中發揮作用，提升用戶體驗和商業價值的。書中對於「文本挖掘」的探討也讓我大開眼界，它展示瞭如何從大量的文本數據中，提取齣有價值的資訊，例如輿情分析、用戶迴饋分析等，這對於我們瞭解市場趨勢和客戶需求非常有幫助。總之，這本書的實用性絕對是我看過所有相關書籍中最高的，我強烈推薦給所有對數據應用有熱情、想讓數據發揮更大價值的讀者！
相关图书
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 twbook.tinynews.org All Rights Reserved. 灣灣書站 版權所有