В нашем информационно перегруженном обществе появилась необходимость в использовании эффективных инструментов моделирования и анализа данных. Для извлечения знаний из больших объемов данных используют методы добычи данных и прикладной статистический анализ. Книга "Applied Data Mining for Business and Industry" представляет собой доступное введение в методы добычи данных в рамках приложенной статистической теории, с использованием примеров реальных проектов из различных отраслей промышленности и подчеркивая применение данных методов в различных бизнес-приложениях. Книга включает в себя как классические, так и байесовские многомерные статистические методы, а также методы машинного обучения и вычислительной добычи данных. Также она охватывает многие новые разработки, такие как правила ассоциации и последовательности, графические модели Маркова, моделирование стоимости жизни, кредитный риск, операционный риск и добычу данных из веб-страниц. "Applied Data Mining for Business and Industry, 2nd edition" адресована продвинутым бакалаврам и магистрам по добыче данных, прикладной статистике, управлению базами данных, информатике и экономике. Примеры проектов могут служить руководством для профессионалов, работающих в промышленности над проектами, связанными с большими объемами данных, такими как управление отношениями с клиентами, веб-дизайн, управление рисками, маркетинг, экономика и финансы. Книга включает обсуждение программного обеспечения для добычи данных, а также подробные примеры анализа данных с использованием R. Текст содержит обширную библиографию и указатели на дополнительные источники информации.
Электронная Книга «Applied Data Mining for Business and Industry» написана автором Giudici Paolo в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470745823
Описание книги от Giudici Paolo
The increasing availability of data in our current, information overloaded society has led to the need for valid tools for its modelling and analysis. Data mining and applied statistical methods are the appropriate tools to extract knowledge from such data. This book provides an accessible introduction to data mining methods in a consistent and application oriented statistical framework, using case studies drawn from real industry projects and highlighting the use of data mining methods in a variety of business applications. Introduces data mining methods and applications. Covers classical and Bayesian multivariate statistical methodology as well as machine learning and computational data mining methods. Includes many recent developments such as association and sequence rules, graphical Markov models, lifetime value modelling, credit risk, operational risk and web mining. Features detailed case studies based on applied projects within industry. Incorporates discussion of data mining software, with case studies analysed using R. Is accessible to anyone with a basic knowledge of statistics or data analysis. Includes an extensive bibliography and pointers to further reading within the text. Applied Data Mining for Business and Industry, 2nd edition is aimed at advanced undergraduate and graduate students of data mining, applied statistics, database management, computer science and economics. The case studies will provide guidance to professionals working in industry on projects involving large volumes of data, such as customer relationship management, web design, risk management, marketing, economics and finance.
