Analityka predykcyjna i eksploracja danych: Koncepcje i praktyka z Rapidminer

Opinie czytelników

Książka służy jako solidne źródło informacji zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych analityków danych, koncentrując się na eksploracji danych i analizie predykcyjnej z praktycznymi zastosowaniami przy użyciu RapidMiner. Równoważy teorię z praktycznymi ćwiczeniami, czyniąc złożone koncepcje bardziej przystępnymi. Chociaż książka została pochwalona za jasne wyjaśnienia i przykłady wizualne, spotkała się również z krytyką za ograniczone pokrycie RapidMiner i niektórych aspektów oceny.

Książka jest dobrze skonstruowana z jasnymi wyjaśnieniami, przykładami wizualnymi i praktycznymi ćwiczeniami, dzięki czemu jest odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych użytkowników. Skutecznie uczy koncepcji eksploracji danych wraz z praktyczną implementacją w RapidMiner. Czytelnicy doceniają dogłębną wiedzę doświadczonych autorów, obszerne diagramy i skupienie się na podejmowaniu decyzji opartych na danych.

Niektórzy czytelnicy uznali omówienie RapidMiner za niewystarczające, zauważając, że kluczowe koncepcje zostały wprowadzone zbyt późno w książce. Ponadto pojawiły się skargi dotyczące płytkiego traktowania oceny modeli i obecności literówek. Kilku recenzentów uznało, że książka jest odpowiednia tylko dla początkujących.

(na podstawie 25 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with Rapidminer

Zawartość książki:

Put Predictive Analytics into ActionPoznaj podstawy analizy predykcyjnej i eksploracji danych dzięki łatwym do zrozumienia ramom koncepcyjnym i natychmiast przećwicz poznane koncepcje za pomocą otwartego narzędzia RapidMiner. Niezależnie od tego, czy jesteś nowicjuszem w Data Mining, czy pracujesz nad dziesiątym projektem, ta książka pokaże ci, jak analizować dane, odkrywać ukryte wzorce i relacje, aby pomóc w podejmowaniu ważnych decyzji i prognozowaniu.

Data Mining stał się niezbędnym narzędziem dla każdego przedsiębiorstwa, które gromadzi, przechowuje i przetwarza dane w ramach swojej działalności. Ta książka jest idealna dla użytkowników biznesowych, analityków danych, analityków biznesowych, specjalistów ds. analizy biznesowej i hurtowni danych oraz dla każdego, kto chce nauczyć się Data Mining.

Będziesz w stanie: 1. Zdobyć niezbędną wiedzę na temat różnych technik eksploracji danych, aby móc wybrać odpowiednią technikę dla danego problemu z danymi i stworzyć proces analityczny ogólnego przeznaczenia. 2.

Szybko rozpocząć pracę z ponad dwoma tuzinami powszechnie stosowanych algorytmów do analizy predykcyjnej z wykorzystaniem praktycznych przypadków użycia. 3. Wdrożenie prostego procesu krok po kroku do przewidywania wyników lub odkrywania ukrytych relacji z danych przy użyciu RapidMiner, narzędzia do eksploracji danych opartego na GUI typu open source.

Analityka predykcyjna i techniki eksploracji danych: Eksploracyjna analiza danych, wizualizacja, drzewa decyzyjne, indukcja reguł, k-najbliższych sąsiadów, Na ve Bayesian, sztuczne sieci neuronowe, maszyny wektorów nośnych, modele Ensemble, Bagging, Boosting, Random Forests, regresja liniowa, regresja logistyczna, analiza asocjacji przy użyciu Apriori i FP Growth, klastrowanie K-Means, klastrowanie oparte na gęstości, samoorganizujące się mapy, text mining, prognozowanie szeregów czasowych, wykrywanie anomalii i selekcja cech. Pliki implementacyjne można pobrać z witryny towarzyszącej książce pod adresem www.LearnPredictiveAnalytics.com.