预测分析与数据挖掘RapidMiner实现
编辑推荐
-以易于理解的方式梳理数据挖掘背后的基础知识
-全面展示预测分析领域广泛的实践案例和方法
-无需编写代码，即可解决数据分析问题
内容简介
《预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现》旨在帮助读者理解数据挖掘方法的基础知识，并实现无需编写代码就能在自己的工作中实践这些方法。书中围绕分类、回归、关联分析、聚类、异常检测、文本挖掘、时间序列预测、特征分析等数据挖掘问题，着重介绍了决策树、k近邻、人工神经网络、线性回归、k均值聚类等当今广泛使用的二十多种算法，针对每一种算法都先以通俗的语言解释其原理，再使用开源数据分析工具 RapidMiner加以实现。
《预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现》适合在日常工作中大量接触数据的分析师、金融专家、市场营销人员、商务专业人士等阅读。
作者简介
Vijay Kotu，Yahoo分析总监，负责线上业务的大数据与分析系统的实现，在预测分析领域有十余年工作经验。ACM会员，美国质量协会认证的六西格玛黑带。
Bala Deshpande，业界知名数据分析应用开发与咨询公司SimaFore创始人，20余年分析经验，精通各类分析技巧，经常在其博客www.simafore.com/blog上分享数据挖掘与预测分析方面的心得。
严云 研究兴趣为计算生物学，以0和1的语言解读ATGC的世界。
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