图书介绍
数据挖掘实用案例分析PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 赵卫东，董亮著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：9787302490494
- 出版时间：2018
- 标注页数：252页
- 文件大小：34MB
- 文件页数：264页
- 主题词：数据采集－案例
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图书目录
第1章 数据分析过程的主要问题1
1.1业务理解1
1.2数据理解2
1.3数据质量问题与预处理3
1.4数据分析常见陷阱9
1.5数据分析方法的选择10
1.5.1分类算法11
1.5.2聚类算法15
1.5.3关联分析16
1.5.4回归分析17
1.5.5深度学习19
1.5.6统计方法19
1.6数据分析结果的评价19
1.6.1分类算法的评价20
1.6.2聚类结果的评价21
1.6.3关联分析的评价22
1.6.4回归分析结果的评价22
1.6.5深度学习的评价23
1.7数据分析团队的组建24
1.7.1项目经理24
1.7.2业务专家24
1.7.3数据工程师25
1.7.4数据建模人员25
1.7.5可视化人员25
1.7.6评估人员25
1.8数据分析人才培养的难题26
1.8.1数理要求高26
1.8.2跨学科综合能力26
1.8.3国内技术资料少26
1.8.4实践机会少27
第2章 数据挖掘算法的选择——保险产品推荐28
2.1业务理解28
2.2数据分析目标29
2.3数据探索30
2.3.1数据质量评估30
2.3.2探索数据统计特性32
2.3.3数据降维34
2.4模型选择过程36
2.4.1算法初选37
2.4.2算法验证40
2.4.3算法优化43
2.4.4平衡数据集43
2.4.5修改模型参数46
2.5总结48
第3章 常用可视化的多维分析50
3.1箱图51
3.2雷达图53
3.3标签云55
3.4气泡图56
3.5树图57
3.6地图58
3.7高低图59
3.8双轴图60
3.9关系图61
3.10热图63
第4章 SPSS Modeler建模组件介绍65
4.1数据预处理组件65
4.1.1数据清理组件65
4.1.2数据集成组件66
4.1.3数据选择组件67
4.1.4数据变换组件67
4.2数据挖掘建模组件68
4.2.1模型筛选68
4.2.2自动建模68
4.2.3决策树模型69
4.2.4贝叶斯网络模型70
4.2.5神经网络模型70
4.2.6支持向量机模型71
4.2.7时间序列模型71
4.2.8统计模型71
4.2.9聚类模型73
4.2.10关联分析73
4.2.11 KNN模型74
4.2.12数据挖掘模式评估74
4.3知识表示74
4.3.1图形节点75
4.3.2数据输出75
4.3.3数据导出76
第5章 香水销售分析77
5.1香水销售数据预处理77
5.2香水销售数据统计分析79
5.3影响香水销量的因素分析84
5.4香水适用场所关联分析87
5.5香水聚类分析89
5.6香水营销建议92
第6章 银行信用卡欺诈与拖欠行为分析93
6.1客户信用等级影响因素94
6.1.1客户信用卡申请数据预处理94
6.1.2信用卡申请成功影响因素96
6.2信用卡客户信用等级影响因素102
6.3基于消费的信用等级影响因素104
6.4信用卡欺诈判断模型105
6.4.1基于Apriori算法的欺诈模型106
6.4.2基于判别的欺诈模型109
6.4.3基于分类算法的欺诈模型110
6.5欺诈人口属性分析114
6.5.1欺诈人口属性统计分析115
6.5.2基于逻辑回归的欺诈人口属性分析116
6.5.3逾期还款的客户特征119
6.5.4基于决策树分析逾期客户特征120
6.5.5基于回归分析逾期客户特征123
6.5.6根据消费历史分析客户特征128
6.5.7基于聚类分析客户特征128
6.5.8基于客户细分的聚类分析134
第7章 海底捞火锅运营分析138
7.1火锅相关数据抓取139
7.2数据预处理140
7.3数据分析145
7.3.1海底捞运营分析145
7.3.2店铺选址分析148
7.4菜品关联分析153
7.5用户评论与评分的关联分析160
7.6顾客情感分析168
第8章 商务宾馆竞争分析172
8.1目前经济型酒店行业竞争态势172
8.2用户相关数据准备174
8.3通过Python编程抓取评论180
8.4数据预处理183
8.5商务宾馆客户数据分析184
8.5.1酒店评分影响因素184
8.5.2酒店评分与酒店业绩关系187
8.5.3酒店评分分析189
8.5.4客户情感分析198
8.5.5竞争分析205
8.6建议214
第9章 耐热导线工厂质量管理数据分析215
9.1项目概述215
9.2耐热导线生产质量数据预处理216
9.3耐热铝线质量检测数据分析218
第10章 基于逻辑回归模型的高危人员分析225
10.1高危人员分析需求226
10.2高危人群相关数据收集与预处理226
10.3建立模型229
第11章 卷积神经网络在音频质量评价领域的应用236
11.1深度学习基础236
11.1.1深度学习的发展过程237
11.1.2深度学习常用技术框架237
11.1.3常用的深度学习算法239
11.2音频质量评价241
11.2.1音频样本及特征预处理242
11.2.2音频特征选择244
11.2.3卷积神经网络模型训练245
11.2.4模型参数调优248
11.3性能验证249
参考文献251