Preface......Page 3
Contents......Page 4
1.1 The Big Data Era......Page 7
1.2 Business Intelligence......Page 8
1.4 Computer Support Systems......Page 9
1.5 DM Forecasting Applications......Page 11
1.6 Data Mining Tools......Page 12
1.7 Summary......Page 13
Refs......Page 14
2 Data Sets......Page 16
2.1 Gold......Page 17
2.2 Other Datasets......Page 19
2.3 Summary......Page 24
Refs......Page 25
3.1 Moving Average Models......Page 26
3.2 Regression Models......Page 27
3.3 Time Series Error Metrics......Page 31
3.4 Seasonality......Page 32
3.5 Demonstration Data......Page 36
3.6 Software Demonstrations......Page 40
3.7 Summary......Page 47
4.1 Data Series......Page 50
4.2 Correlation......Page 52
4.3 Lags......Page 55
4.4 Summary......Page 60
5.1 R Regression Trees......Page 62
5.2 Random Forests......Page 66
5.3 WEKA Regression Trees......Page 72
Ref......Page 82
6.1 ARIMA Models......Page 83
6.2 ARIMA Model ofΒ Brent Crude......Page 84
6.3 ARMA......Page 86
6.4 GARCH Models......Page 91
6.6 Application onΒ Crude Oil Data......Page 93
6.7 Summary......Page 96
Refs......Page 97
7.1 Bankruptcy Data Set......Page 98
7.2 Logistic Regression......Page 100
7.3 Support Vector Machines......Page 105
7.4 Neural Networks......Page 109
7.5 Decision Trees......Page 110
7.6 Random Forests......Page 113
7.7 Boosting......Page 115
7.8 Comparison......Page 116
7.9 WEKA Classification Modeling......Page 119
7.10 Summary......Page 123
Refe......Page 124
8 Predictive Models & Big Data......Page 125
Refs......Page 127
