Eksploracja danych i analiza predykcyjna

Opinie czytelników

Książka „Data Mining and Predictive Analytics” jest chwalona za jasne wyjaśnienia i praktyczne podejście do nauczania koncepcji eksploracji danych, dzięki czemu jest odpowiednia dla początkujących i jako punkt odniesienia. Została jednak skrytykowana za złożoność matematyczną, sporadycznie niską jakość druku i niewystarczające wskazówki dotyczące stosowania technik wykorzystujących R.

Oferuje jasne i zwięzłe wyjaśnienia teorii i pojęć, praktyczne przykłady, dobrze zorganizowaną treść, doskonałą dla początkujących, zawiera pomocne fragmenty kodu R, kompleksowe omówienie zasad eksploracji danych.

Może być skomplikowana matematycznie i trudna dla nieprofesjonalistów, słaba jakość druku zgłaszana w niektórych egzemplarzach, niewystarczające wskazówki dotyczące stosowania koncepcji w R, niektórzy użytkownicy stwierdzili, że brakuje jej w porównaniu z innymi dostępnymi zasobami.

(na podstawie 36 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Data Mining and Predictive Analytics

Zawartość książki:

Poznaj metody analizy danych i ich zastosowanie w rzeczywistych zbiorach danych.

To zaktualizowane drugie wydanie służy jako wprowadzenie do metod i modeli eksploracji danych, w tym reguł asocjacyjnych, klastrowania, sieci neuronowych, regresji logistycznej i analizy wielowymiarowej. Autorzy stosują ujednolicone podejście "białej skrzynki" do metod i modeli eksploracji danych. Podejście to ma na celu przeprowadzenie czytelników przez operacje i niuanse różnych metod, przy użyciu małych zestawów danych, dzięki czemu czytelnicy mogą uzyskać wgląd w wewnętrzne działanie analizowanej metody. Rozdziały dostarczają czytelnikom praktycznych problemów analitycznych, stanowiąc okazję dla czytelników do zastosowania ich nowo nabytej wiedzy w zakresie eksploracji danych do rozwiązywania rzeczywistych problemów przy użyciu dużych, rzeczywistych zestawów danych.

Data Mining and Predictive Analytics, wydanie drugie.

⬤ Oferuje kompleksowe omówienie reguł asocjacyjnych, klastrowania, sieci neuronowych, regresji logistycznej, analizy wielowymiarowej i języka programowania statystycznego R.

⬤ Zawiera ponad 750 ćwiczeń rozdziałowych, pozwalających czytelnikom ocenić stopień zrozumienia nowego materiału.

⬤ Zawiera szczegółowe studium przypadku, które łączy wnioski wyciągnięte z książki.

⬤ Zawiera dostęp do towarzyszącej strony internetowej www.dataminingconsultant.com z ekskluzywnymi, chronionymi hasłem treściami dla instruktorów.

Data Mining and Predictive Analytics, Second Edition spodoba się studentom informatyki i statystyki, a także studentom programów MBA i dyrektorom generalnym.