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大数据分析数据科学应用场景与实践精髓PDF
高清免费版
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- 软件大小：29.0M
- 软件语言：中文
- 软件类型：国产软件 / 数据库类
- 软件授权：免费软件
- 更新时间：2019-07-25 11:22
- 软件等级：
- 应用平台：WinXP, Win7, Win8, Win10
- 软件官网：暂无
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大数据分析数据科学应用场景与实践精髓PDF高清免费版是一本大数据分析的理论与实践结合的电子书籍，在这里读者可以通过本书进行全面的了解大数据的应用场景，通过本书可以学习更多实践案例分析，重点剖析，欢迎有需要的用户来IT猫扑下载！
内容简介
《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》是一本讨论大数据理论及应用实践的专著，从讨论理论界的前沿观点开始，之后转向讨论这些理论在日常商业活动中的实践应用。
《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》首先介绍了大数据分析的业务应用场景、分析建模过程和主要任务，以及模型商用的关键点；接着讲述了数据收集、抽样和预处理的实施要点；之后系统性地讨论了各种模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等。在完成了这些理论知识和模型技术方法铺垫之后，就进入到实践应用部分，包括把分析活动转化为生产力的关键事项，以及各种应用实例。
《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》帮助读者系统地梳理了各类模型方法的技术要点和应用要点，包括线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、套袋算法、 Boosting算法、随机森林算法、生存分析等；本书还介绍了大量的应用实例，如信用风险建模、欺诈检测、营销响应提升模型、客户流失预测、自动推荐、网页分析、社交媒体分析，以及业务流程分析等。因此，对于从事大数据分析相关工作的人士来说，本书是一本难得的实务指南；对于高等院校相关专业的师生来说，本书是一本非常好的课外阅读材料，特别是书中关于如何把分析变成生产力的章节部分，相信一定能给他们很多的启发和思考。
作者简介
巴特·贝森斯（Bart Baesens）是比利时鲁汶大学的副教授，英国南安普敦大学的讲师，以及国际知名的数据分析知名顾问。他是网络分析、客户关系管理和欺诈侦测等领域杰出的研究实践者。他在多种世界知名期刊（如《机器学习》（Machine Learning）和《管理科学》（Management Science）上发表了多篇论文，还是《信用风险管理精要》（牛津大学出版社，2008年出版）一书的作者。
大数据分析数据科学应用场景与实践精髓PDF目录
1 第1章 大数据及其分析
1.1 大数据的业务应用场景
1.2 基本的专业术语
1.3 分析过程模型
1.4 分析建模活动中的任务及角色
1.5 分析技术
1.6 分析模型的要求
1.7 本章参考文献
13 第2章 数据采集、抽样和预处理 [1]
2.1 数据源的类型
2.2 数据抽样
2.3 数据类型
2.4 数据可视化及探索性统计分析
2.5 缺失值的处理
2.6 异常值检测及处理
2.7 数据标准化
2.8 粗分类（Categorization）处理
2.9 WOE值的计算
2.10 变量的选择
2.11 细分
2.12 本章参考文献
35 第3章 预测分析 [1]
3.1 定义目标变量
3.2 线性回归
3.3 Logistic回归
3.4 决策树
3.5 神经网络
3.6 支持向量机
3.7 集成算法
3.7.1 套袋算法（Bagging）
3.7.2 Boosting方法
3.7.3 随机森林
3.8 多类分类技术 [1]
3.8.1 多类Logistic回归
3.8.2 多类决策树
3.8.3 多类神经网络
3.8.4 多类支持向量机
3.9 预测模型的评估
3.9.1 数据集的分割
3.9.2 分类模型的性能评估
3.9.3 回归模型的性能评估
3.10 本章参考文献 [1]
89 第4章 描述性分析
4.1 关联规则
4.1.1 基本概念及假设
4.1.2 支持度和置信度
4.1.3 关联规则的挖掘
4.1.4 提升度的度量
4.1.5 关联规则的后处理
4.1.6 关联规则的扩展
4.1.7 关联规则的应用
4.2 序列规则
4.3 细分技术
4.3.1 分层聚类
4.3.2 K-Means聚类
4.3.3 自组织映射图（SOM）
4.3.4 聚类解决方案的应用及解释
4.4 本章参考文献 [1]
107 第5章 生存分析
5.1 生存分析的基本概念和函数
5.2 卡普兰·梅尔分析
5.3 参数法生存分析
5.4 比例风险回归模型
5.5 生存分析模型的扩展
5.6 生存分析模型的评估
5.7 本章参考文献 [1]
123 第6章 社交网络分析
6.1 社交网络的定义
6.2 社交网络的度量
6.3 社交网络学习
6.4 关系近邻分类器
6.5 概率关系近邻分类器
6.6 关系逻辑回归
6.7 共同模式推断
6.8 自中心网络（EGO NETS）
6.9 偶图/二分图
6.10 本章参考文献 [1]
137 第7章 从分析到生产力
7.1 模型的后验测试
7.1.1 分类模型的后验测试
7.1.2 回归模型的后验测试
7.1.3 聚类模型的后验测试
7.1.4 设计后验测试方案
7.2 参照管理
7.3 数据质量
7.4 软件工具
7.5 隐私保护
7.6 模型设计相关文档
7.7 公司治理
7.8 本章参考文献 [1]
167 第8章 实践与案例
8.1 信用风险建模
8.2 欺诈检测
8.3 净响应提升建模
8.4 流失预测
8.4.1 流失预测模型
8.4.2 流失预测流程
8.5 推荐系统
8.5.1 协同过滤推荐
8.5.2 基于内容的推荐
8.5.3 基于人口统计信息的推荐
8.5.4 基于知识的推荐 [1]
8.5.5 组合推荐
8.5.6 推荐系统的评价
8.5.7 案例介绍
8.6 网页分析
8.6.1 网页数据收集
8.6.2 Web KPI指标
8.6.3 从Web KPI到行动洞察力
8.6.4 导航分析
8.6.5 搜索引擎营销分析
8.6.6 A/B测试和多变量测试 [1]
8.7 社会化媒体分析
8.7.1 社交网站：B2B广告工具
8.7.2 情感分析
8.7.3 网络分析
8.8 业务流程分析
8.8.1 流程智能
8.8.2 流程挖掘和分析
8.8.3 形成闭环：全流程的整合数据分析
8.9 本章参考文献
231 译者后记
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