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《数据分析与数据挖掘》主要介绍数据挖掘和数据分析的基本概念和方法，包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据立方体和OLAP技术、频繁模式挖掘、回归分析、分类、聚类、离群点分析。书中涉及到的模型和算法均给予了相应的实例。
<p>Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是你怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?这本简洁而且具有可操作性的书将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。</p> <p>每个独立的章节介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。</p> <p>•获得对社交网络世界的直观认识</p> <p>•使用GitHu
内容简介 · · · · · · 本书据Duxbury Press第5版译出。内容分为8个部分，共20章，分上下两册。各章均有大量习题。作者使用实例来引入主题，并把统计概念和实际问题联系在一起进行讲解，介绍了统计数据的收集和分析过程，讨论了如何解释数据分析的结果，并专门讲述了如何写数据分析报告。
<p>本书内容涵盖数据科学基础知识，介绍了数据科学的工作流程，包括数据采集、数据整理和探索、数据可视化和数据建模预测等技术，并通过文本、图像、语音等前沿应用，引入人工智能技术在数据科学领域应用的最新成果。全书设计收集了多个数据分析案例，采用 Python 及相关科学计算工具包数据分析实现的方法，帮助读者通过实际应用理解数据科学知识，掌握实践技能，运用统计学、人工智能等技术解决实际问题。</p> <p>本书通俗易懂、实例丰富、技术先进，并配备丰富的教学资源，可作为各类高等院校数据科学、大数据技术的入门教材，计算机基础教学较高层次课程的教材，也可以作为数据科学实践的技术参考书。</p>
<p>《大数据分析与数据挖掘》综合大数据分析与数据挖掘的理论、技术和实际案例，以丰富的产学合作实务案例，深入浅出地剖析从大数据中掏金的秘诀。全书内容涵盖大数据分析与数据挖掘的基本概念、数据准备、大数据分析的方法与实证及相关的进阶运用，并佐以R语言及例题实作，提升读者的数据挖掘实战能力，开拓对大数据分析的洞察视野。</p> <p>随着移动通信和行动装置普及、物联网和网络发展，以及云端技术的不断进步，现今数据产生、搜集和储存方式比以往更为方便。数据挖掘与大数据分析可以从海量数据中，找到值得参考的样型或规则，转换成有价值的信息、洞察或知识，创造更多新价值。</p> <p>本书主要介绍数据挖掘与大