数据挖掘学习方法
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作者王玲 编著
出版社冶金工业出版社
ISBN9787502475451
出版时间2017-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数135页
字数218千字
定价32元
货号SC:9787502475451
上书时间2024-10-04
商品详情
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作者简介:
王玲，生于1974年，北京科技大学自动化学院副教授，主要从事数据挖掘教学工作，发表学术论文近40多篇，主持及参与多项重量科研项目。2013年参与编著了《嵌入式系统与单片机基础教程》，由清华大学出版社出版。
内容简介:
本书系统地介绍了数据挖掘的方法和技术，主要内容包括：决策树挖掘；关联规则挖掘；逻辑回归；神经网络；聚类分析；支持向量机；降维；异常检测等。每一章都会涉及学习要点、学习难点和思考题，希望能使学生对数据挖掘的整体结构、理论、概念、技术和方法有深入的认识和了解；掌握数据挖掘的技术、方法及数据挖掘应用系统开发，了解数据仓库和数据挖掘技术的研究问题、现状及未来的研究方向。并且结合具体案例的分析，实现数据挖掘的功能。希望学生在创新意识、科研能力等方面得到提高。本教材可供自动化及相关专业本科生及研究生使用，也可供从事自动化技术的科技人员参考。
目录:
第1章 数据挖掘概述
1.1 数据挖掘的定义及含义
1.2 数据挖掘的作用
1.3 数据挖掘和数据仓库
1.4 数据挖掘和在线分析处理
1.5 数据挖掘、机器学习和统计
1.6 软硬件发展对数据挖掘的影响
1.7 数据挖掘的类型和研究内容
1.7.1 描述性数据挖掘
1.7.2 预测性数据挖掘
思考题与习题
第2章 数据仓库
2.1 什么是数据仓库
2.1.1 数据仓库的定义与基本特性
2.1.2 操作数据库系统与数据仓库的区别
2.1.3 为什么要建立数据仓库
2.2 数据仓库的一般结构
2.2.1 体系结构
2.2.2 数据仓库的运行结构
2.2.3 事实表和维表
2.2.4 数据组织结构
2.3 多维数据的分析
2.3.1 数据立方体
2.3.2 多维数据分析的基本操作
2.4 数据仓库的分析与设计
2.4.1 需求分析
2.4.2 数据仓库的概念模型
2.4.3 数据仓库的逻辑模型
2.4.4 数据仓库的物理模型
2.4.5 数据仓库的元数据模型
2.4.6 数据仓库的索引构建
2.5 数据仓库的开发过程
2.5.1 数据仓库的螺旋式开发方法
2.5.2 数据仓库的开发策略
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