数据挖掘：商业数据分析技术与实践
内容简介
本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。
作者简介
盖丽特.徐茉莉博士是中国台湾清华大学服务科学研究所的特聘教授。自2004年以来，她在马里兰大学、Statistics.com、印度商学院和中国台湾清华大学设计并指导了数据挖掘课程。徐茉莉教授以她在商业分析领域的研究和教学而闻名，她的研究方向是在信息系统和医疗保健方面的统计和数据挖掘方法。她撰写了70篇期刊文章、书籍、教材和图书章节，包括Wiley出版的《商业数据挖掘：概念、技术和应用程序XLMiner®（第三版）》。
彼得.布鲁斯是www.statistics.com统计教育研究所的主席和创始人。他撰写了多篇期刊文章，并且是重采样统计软件的开发者。他是《统计分析导论：基于重采样角度》一书的作者以及《商业数据挖掘: 概念、技术和应用程序XLMiner（第三版）》的合著者之一。
米娅·斯蒂芬斯是SAS/JMP®的学术顾问。在加入SAS公司之前，她曾是新罕布什尔大学的统计学兼职教授，也是North Haven Group有限责任公司（一家统计培训和咨询公司）的创始成员。同时是另外三本书的合著者，包括由Wiley出版的《六西格玛可视化：更精益化的数据分析（第二版）》。
尼廷·帕特尔博士是位于马萨诸塞州剑桥市的Cytel有限公司的主席和联合创始人，美国统计协会会士，同时也是麻省理工学院和哈佛大学的客座教授。他是印度计算机学会会士，并在印度管理学院艾哈迈德巴德分校担任15年教授工作。他也是Wiley出版的《商业数据挖掘: 概念、技术和应用程序XLMiner（第三版）》的合著者之一。
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