数据挖掘与套用 _生活百科

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数据挖掘与套用【数据挖掘与套用】《数据挖掘与套用》是2009年北京大学出版社出版的图书，作者是张俊妮。本书全面地介绍了数据挖掘的相关主题，包括数据理解与数据準备、关联规则挖掘、多元统计中的降维方法、聚类分析、神经网路、决策树方法、模型评估等内容。
基本介绍书名：数据挖掘与套用
作者：张俊妮
定价：22元
出版社：北京大学出版社
出版时间：2009年06月
开本：16开
内容简介《数据挖掘与套用》全书体系完整，文字精炼，注重对数据挖掘方法的直觉理解及其套用：同时，保持了一定的严谨性，为学生理解和运用这些方法提供了坚实的基础。《数据挖掘与套用》实例丰富，并附有相应SAS程式，以便于学生儘快理解相关内容并用以解决实际问题。《数据挖掘与套用》配有教辅，可以免费提供给任课教师使用。如需要，欢迎填写书后的“教师反馈及课件申请表’索取。作者简介张俊妮，美国哈佛大学统计学博士，现为北京大学光华管理学院商务统计及经济计量系副教授。研究领域包括因果推断、贝叶斯分析、蒙特卡洛方法、数据挖掘。图书目录第一章数据挖掘概述1.1 什幺是数据挖掘1.2 数据挖掘的套用1.3 数据挖掘方法论第二章数据理解和数据準备2.1 数据理解2.2 数据準备3使用SAS进行数据理解和数据準备：FNBA信用卡数据第三章关联规则挖掘3.1 关联规则的实际意义3.2 关联规则的基本概念及Apriori算法3.3 负关联规则3.4 序列关联规则3.5 使用SAS进行关联规则挖掘第四章多元统计中的降维方法4.1 拦成分分析4.2 探索性因子分析4.3 多维标度分析第五章聚类分析5.1 距离与相似度的度量5.2 A均值聚类法5.3 层次聚类第六章预测性建模的一些基本方法6.1 判别分析6.2 朴素贝叶斯分类算法6.3 K近邻法6.4.线性模型与广义线性模型第七章神经网路7.1 神经网路架构及基本组成7.2 误差函式7.3 神经网路训练算法7.4 提高神经网路模型的可推广性7.5 数据预处理7.6 使用SAS建立神经网路模型7.7 自组织图第八章决策树8.1 决策树简介8.2 决策树的生长与修剪8.3 对缺失数据的处理8.4 变数选择8.5 决策树的优缺点第九章模型评估9.1 因变数为二分变数的情形9.2 因变数为多分变数的情形9.3 因变数为连续变数的情形9.4 使用SAS评估模型第十章模型组合与两阶段模型10.1 模型组合10.2 随机森林10.3 两阶段模型参考文献……丛书信息北京大学光华管理学院教材 (共3册), 这套丛书还有《固定收益证券》,《套用商务统计分析》。