Estrazione dei dati e analisi predittiva

Recensioni dei lettori

Il libro “Data Mining and Predictive Analytics” è stato apprezzato per le spiegazioni chiare e l'approccio pratico all'insegnamento dei concetti di data mining, che lo rendono adatto ai principianti e come riferimento. Tuttavia, è stato criticato per la sua complessità matematica, per l'occasionale scarsa qualità di stampa e per l'insufficiente guida all'applicazione delle tecniche con l'uso di R.

Offre spiegazioni chiare e concise di teoria e concetti, esempi pratici, contenuti ben organizzati, eccellente per i principianti, include utili snippet di codifica R, copertura completa dei principi del data mining.

Può essere matematicamente complesso e difficile per i non professionisti, la qualità di stampa è scarsa in alcune copie, non ci sono indicazioni sufficienti sull'applicazione dei concetti in R, alcuni utenti lo hanno trovato carente rispetto ad altre risorse disponibili.

(basato su 36 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Mining and Predictive Analytics

Contenuto del libro:

Imparare i metodi di analisi dei dati e la loro applicazione alle serie di dati del mondo reale.

Questa seconda edizione aggiornata è un'introduzione ai metodi e ai modelli di data mining, tra cui le regole di associazione, il clustering, le reti neurali, la regressione logistica e l'analisi multivariata. Gli autori applicano un approccio unificato "white box" ai metodi e ai modelli di data mining. Questo approccio è stato progettato per guidare i lettori attraverso le operazioni e le sfumature dei vari metodi, utilizzando piccole serie di dati, in modo che i lettori possano acquisire una visione del funzionamento interno del metodo in esame. I capitoli forniscono ai lettori problemi di analisi pratica, offrendo loro l'opportunità di applicare le competenze appena acquisite nel campo del data mining alla soluzione di problemi reali, utilizzando grandi insiemi di dati del mondo reale.

Data Mining e analisi predittiva, seconda edizione.

⬤ Offre una copertura completa di regole di associazione, clustering, reti neurali, regressione logistica, analisi multivariata e linguaggio di programmazione statistica R.

⬤ Comprende oltre 750 esercizi per i capitoli, che consentono ai lettori di valutare la loro comprensione del nuovo materiale.

⬤ Fornisce un caso di studio dettagliato che raccoglie le lezioni apprese nel libro.

⬤ Include l'accesso al sito web di accompagnamento, www.dataminingconsultant.com, con contenuti esclusivi protetti da password per gli insegnanti.

Data Mining and Predictive Analytics, seconda edizione, è destinato agli studenti di informatica e statistica, agli studenti dei programmi MBA e ai dirigenti.