（美）DanielT.Larose，（美）ChantalD.Larose著；王念滨，宋敏，裴大茗译2017 年出版725 页ISBN：9787302459873
本书全面介绍了数据挖掘的方法和建模技术，包括关联规则、聚集、神经网络、逻辑回归、多变量分析、R统计语言等，贯穿全书的还有大量分析工具和思路，涉及预测和选择、文本分析、语义分析、经济数据分析、运动分...
吕晓玲，宋捷主编2019 年出版332 页ISBN：9787300264066
本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容，都力求深入浅出，精讲细讲，不光讲解各种方法的过程与原理，还要加强学生对...
周晓苏，边泓等著2009 年出版259 页ISBN：9787310031184
本书以数据挖掘方法为主线，首先简要介绍数据挖掘的基本概念和应用范围，其次介绍常用的数据挖掘研究方法，最后运用数据挖掘技术对财务报告的信念含量等问题进行了深入的研究。...
许国根，贾瑛著2017 年出版548 页ISBN：9787302451013
本书是一本集数据挖掘理论及相应计算机程序于一体的书籍。内容全面、新颖、针对性和实用性强，可以帮助广大的读者既能掌握数据挖掘的基本理论，又能将之应用于实际工作；指导性强，对每一个实例本书都提供了作者编...
张华平，黄河燕，赵燕平著2014 年出版292 页ISBN：9787030403186
本书主要以作者十余年在工业控制网搜索与挖掘领域所作的研究与应用工作为内容，全面介绍我们在工业控制网信息预处理、挖掘（包括：工业控制网络分析、新特征抽取、分类等）、搜索等方面的研究成果，并介绍在工业网，.....
吴昱著2014 年出版174 页ISBN：9787122189929
本书以新兴的大数据时代最实用的技术为支撑，以广阔的科技视野和扎实的专业功底，全面介绍了大数据时代的由来和背景，阐述了与大数据分析相关的理论和数学模型。特别难能可贵的是，本书从蕴含大数据技术的精准数据...
石胜飞编著2018 年出版265 页ISBN：9787115483058
《大数据分析与挖掘》主要内容包括：第1章绪论、第2章数据特征分析与预处理、第3章关联规则挖掘、第4章分类算法、第5章聚类算法、第6章分布式大数据流挖掘、第7章综合案例——基于华为技术与设备。本书可作...
高伟著2015 年出版193 页ISBN：9787550414914
客户细分是当前客户关系管理战略上的一个热点领域。随着专业化与定制化服务的发展，客户细分被越来越多的企业所重视，希望通过客户细分来加深对客户的理解，满足客户的个性化需要，提高其满意度和忠诚度，从而改善客...
张霞编2011 年出版153 页ISBN：9787504736468
本书主要研究内容包括：基于模糊粒度计算的文本聚类、基于粒网生成规则的文本分类、基于信息粒度的不完备系统遗漏值补齐三大项内容。
