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| 內容簡介： |
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本书分为理论篇、工具篇和实训篇。理论篇主要介绍数据挖掘的基础知识、基本任务和常用方法，侧重培养学生对于数据挖掘基本概念等理论知识的正确理解；工具篇主要介绍PMT这一的数据挖掘工具，通过功能简介、分类预测认知实验等内容，侧重培养学生对于数据挖掘基本操作的准确认知；实训篇主要介绍了七个来自实际企业需求的大数据挖掘案例，侧重培养学生对于数据挖掘解决实际问题的应用。本书结构严密、内容较新，叙述清晰，强调实践，可作为各类职业院校大数据类课程的教材，也可作为企业大数据分析的培训教材，还可作为企事业单位企业管理、电子商务、市场营销、国际贸易等相关从业人员的参考用书。
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| 目錄：
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理 论 篇第1章 数据挖掘概述31.1 数据挖掘的基本概念41.2 数据挖掘的起源与发展71.3 数据挖掘的应用产业与行业111.4 数据挖掘相关的几个概念19第2章 数据挖掘任务和方法262.1 大数据挖掘的任务272.2 数据挖掘的常见方法33工 具 篇第3章 数据挖掘平台PMT573.1 PMT概述583.2 PMT使用说明723.3 PMT的特点74第4章 数据挖掘认知实验804.1 分类预测认知实验814.2 回归预测认知实验844.3 聚类分析认知实验884.4 关联规则认知实验91实 训 篇实训1 基于时间序列的分仓商品需求预测99实训背景100实训分析100核心知识点101实训步骤104拓展与思考118实训2 基于聚类分析（K-means）的快递企业客户群识别119实训背景120实训分析120核心知识点121实训步骤122拓展与思考140实训3 基于关联规则的超市顾客购物行为分析142实训背景143实训分析143核心知识点143实训步骤144拓展与思考154实训4 基于决策树的电信流失客户预警与分析155实训背景156实训分析156核心知识点157实训步骤161拓展与思考178实训5 基于神经网络算法的共享单车需求预测180实训背景181实训分析181核心知识点182实训步骤184拓展与思考200实训6 基于逻辑回归算法的信用风险预测201实训背景202实训分析202核心知识点203实训步骤204拓展与思考215实训7 深度学习在图像识别及图像分类领域中的应用217实训背景218实训分析218核心知识点219实训步骤220拓展与思考232参考文献233
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大数据分析、数据挖掘是当今科技行业非常受欢迎的流行语，也是各领域人士极为关注的话题。飞速发展的中国，同样将大数据作为行业重点，企业实践成果不断涌现。 本书是数据科学领域为数不多的理论与实践相结合的教材，它通过详细剖析数据挖掘的基础理论、数据挖掘工具基本功能和企业的实训实例，全面展现了大数据分析与挖掘的基础知识、基本任务、常见方法、实用场景和主要流程等。 本书分为三篇。理论篇，大数据分析与挖掘的理论部分，包括数据挖掘概述、数据挖掘任务和方法；工具篇，大数据分析与挖掘的工具部分，包括数据挖掘平台PMT、数据挖掘认知实验；实训篇，大数据分析与挖掘的实训部分，包括基于时间序列的分仓商品需求预测、基于聚类分析（K-means）的快递企业客户群识别、基于关联规则的超市顾客购物行为分析、基于决策树的电信流失客户预警与分析、基于神经网络算法的共享单车需求预测、基于逻辑回归算法的信用风险预测、深度学习在图像识别及图像分类领域中的应用7 个不同实际场景的实训。每个实训都包括实训背景、实训分析、核心知识点、实训步骤、拓展与思考5 个部分。 本书由北京络捷斯特科技发展股份有限公司组编。朱晓峰担任主编，王晓艳和李宇航担任副主编，参加编写的还有张琳、郑乐、冷凯峰、潘海兰、殷延海、陈向阳、黎浩东和王志峰。 由于编者水平有限，本书难免有疏漏和不妥之处，恳请广大读者提出宝贵意见，以期不断改进。
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