简介
目录
第1章 大数据分析概述
1．1 大数据概述
1．1．1 什么是大数据
1．1．2 数据、信息与认知
1．1．3 数据管理与数据库
1．1．4 数据仓库
1．1．5 数据挖掘的内涵和基本特征
1．2 数据挖掘的产生与功能
1．2．1 数据挖掘的历史
1．2．2 数据挖掘的功能
1．3 数据挖掘与相关领域之间的关系
1．3．1 数据挖掘与机器学习
1．3．2 数据挖掘与数据仓库
1．3．3 数据挖掘与统计学
1．3．4 数据挖掘与智能决策
1．3．5 数据挖掘与云计算
1．4 大数据研究方法
1．5 讨论题目
1．6 推荐阅读
第2章 数据挖掘流程
2．1 数据挖掘流程概述
2．1．1 问题识别
2．1．2 数据理解
2．1．3 数据准备
2．1．4 建立模型
2．1．5 模型评价
2．1．6 部署应用
2．2 离群点发现
2．2．1 基于统计的离群点检测
2．2．2 基于距离的离群点检测
2．2．3 局部离群点算法
2．3 不平衡数据级联算法
2．4 讨论题目
2．5 推荐阅读
第3章 有指导的学习
3．1 有指导的学习概述
3．2 k-近邻
……
第4章 无指导的学习
第5章 贝叶斯分类和因果学习
第6章 高维回归及变量选择
第7章 图模型
第8章 客户关系管理
第9章 社会网络分析
第10章 自然语言模型和文本挖掘
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