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《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》是一本讨论大数据理论及应用实践的专著,从讨论理论界的前沿观点开始,之后转向讨论这些理论在日常商业活动中的实践应用。
《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》首先介绍了大数据分析的业务应用场景、分析建模过程和主要任务,以及模型商用的关键点;接着讲述了数据收集、抽样和预处理的实施要点;之后系统性地讨论了各种模型技术及其应用,包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等。在完成了这些理论知识和模型技术方法铺垫之后,就进入到实践应用部分,包括把分析活动转化为生产力的关键事项,以及各种应用实例。
《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》帮助读者系统地梳理了各类模型方法的技术要点和应用要点,包括线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、套袋算法、Boosting算法、*森林算法、生存分析等;本书还介绍了大量的应用实例,如信用风险建模、欺诈检测、营销响应提升模型、客户流失预测、自动推荐、网页分析、社交媒体分析,以及业务流程分析等。因此,对于从事大数据分析相关工作的人士来说,本书是一本难得的实务指南;对于高等院校相关专业的师生来说,本书是一本非常好的课外阅读材料,特别是书中关于如何把分析变成生产力的章节部分,相信一定能给他们很多的启发和思考。
目录
第1章 大数据及其分析
第2章 数据采集、抽样和预处理
第3章 预测分析
第4章 描述性分析
第5章 生存分析
第6章 社交网络分析
第7章 从分析到生产力
第8章 实践与案例
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