数据分析与数据挖掘实用教程

图书标准信息

• 作者 殷复莲 著
• 出版社 中国传媒大学出版社
• 出版时间 2017-09
• 版次 1
• ISBN 9787565721601
• 定价 49.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 282页
• 字数 357千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 “十三五”规划全媒体人才培养丛书·数据科学系列

【内容简介】

　　《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。

【作者简介】

　　殷复莲，1982年5月生，2010年毕业于哈尔滨工程大学，工学博士，现任教于中国传媒大学理工学部信息工程学院数字媒体技术系，副教授。主讲大数据与数据挖掘技术等课程，荣获中国传媒大学第八届“青年教师教学基本功大赛”二等奖、中国传媒大学首届“微课大赛”三等奖。主持或主要参与国家、省部级、横向等科研项目20余项，发表学术论文50余篇，其中SCI或EI检索20余篇，获得国家发明专利8项，软件著作权3项，荣获2015年度广播影视科技创新奖突出贡献奖、2015年中国电影电视技术协会科学进步奖一等奖、中国新闻技术工作者联合会2016年学术年会新闻科技论文一等奖等。

【目录】

第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-最近邻分类
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