| | | | MATLAB數據分析與挖掘實戰 張良均 楊坦 肖剛 徐聖兵等 大數據技 | | 該商品所屬分類：圖書 -> 機械工業出版社 | | 【市場價】 | 529-768元 | | 【優惠價】 | 331-480元 | | 【作者】 | 張良均 | | 【出版社】 | 機械工業出版社 | | 【ISBN】 | 9787111504351 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| | 內容介紹 | |
店鋪：機械工業出版社官方旗艦店 出版社：機械工業出版社 ISBN：9787111504351 商品編碼：10026499556432 品牌：機械工業出版社（CMP） 出版時間：2015-06-01 頁數：200 字數：264000 審圖號：9787111504351 作者：張良均
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商品參數
| 商品基本信息 | | 商品名稱： | MATLAB數據分析與挖掘實戰 | | 作者： | 張良均 楊坦 肖剛 徐聖兵等 | | 市場價： | 69.00 | | ISBN號： | 9787111504351 | | 版次： | 1-1 | | 出版日期： | 2015-06 | | 頁數： | 329 | | 字數： | 264 | | 出版社： | 機械工業出版社 |
內容介紹
| 內容簡介 | 本書共16章，共三篇。基礎篇（*1～5章），*1章的主要內容是數據挖掘概述；*2章對本書所用到的數據挖掘建模工具MATALB進行了簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用算法與原理進行了介紹。實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生產制造以及公共服務等行業的應用進行了分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，*後完成模型構建的順序進行的，在建模過程關鍵環節，穿插程序實現代碼。*後通過上機實踐，加深數據挖掘技術在案例應用中的理解。提高篇（*16章），介紹了基於MATLAB二次開發的數據挖掘應用軟件——TipDM數據挖掘建模工具，並以此工具為例詳細介紹了基於MATLAB接口完成數據挖掘二次開發的各個步驟，使讀者體驗到通過MATLAB實現數據挖掘二次開發的強大魅力。
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目錄
| 目錄 | Contents?目錄
前言
基礎篇
*1章數據挖掘基礎 2
1.1某知名連鎖餐飲企業的困惑 2
1.2從餐飲服務到數據挖掘 3
1.3數據挖掘的基本任務 4
1.4數據挖掘的建模過程 4
1.4.1定義挖掘目標 5
1.4.2數據取樣 5
1.4.3數據探索 7
1.4.4數據預處理 7
1.4.5挖掘建模 7
1.4.6模型評價 7
1.5常用的數據挖掘建模工具 8
1.6小結 9
*2章MATLAB數據分析工具箱簡介 10
2.1MATLAB的安裝 10
2.2MATLAB使用入門 11
2.2.1MATLAB R2014a操作界面 11
2.2.2MATLAB常用操作 13
2.3MATLAB數據分析工具箱 17
2.4配套附件使用設置 18
2.5小結 19
第3章數據探索 20
3.1數據質量分析 20
3.1.1缺失值分析 21
3.1.2異常值分析 21
3.1.3一致性分析 24
3.2數據特征分析 24
3.2.1分布分析 24
3.2.2對比分析 27
3.2.3統計量分析 29
3.2.4周期性分析 31
3.2.5貢獻度分析 31
3.2.6相關性分析 34
3.3MATLAB主要數據的探索函數 38
3.3.1統計特征函數 38
3.3.2統計作圖函數 40
3.4小結 45
第4章數據預處理 46
4.1數據清洗 47
4.1.1缺失值處理 47
4.1.2異常值處理 50
4.2數據集成 50
4.2.1實體識別 51
4.2.2冗餘屬性識別 51
4.3數據變換 51
4.3.1簡單的函數變換 51
4.3.2規範化 52
4.3.3連續屬性離散化 54
4.3.4屬性構造 57
4.3.5小波變換 57
4.4數據規約 60
4.4.1屬性規約 60
4.4.2數值規約 64
4.5MATLAB主要的數據預處理函數 67
4.6小結 71
第5章挖掘建模 72
5.1分類與預測 72
5.1.1實現過程 72
5.1.2常用的分類與預測算法 74
5.1.3回歸分析 74
5.1.4決策樹 80
5.1.5人工神經網絡 85
5.1.6分類與預測算法評價 90
5.1.7MATLAB主要分類與預測算法函數 94
5.2聚類分析 97
5.2.1常用的聚類分析算法 97
5.2.2K-Means聚類算法 98
5.2.3聚類分析算法評價 103
5.2.4MATLAB主要聚類分析算法函數 103
5.3關聯規則 107
5.3.1常用的關聯規則算法 107
5.3.2Apriori算法 108
5.4時序模式 113
5.4.1時間序列算法 113
5.4.2時間序列的預處理 114
5.4.3平穩時間序列分析 115
5.4.4非平穩時間序列分析 118
5.4.5MATLAB主要時序模式算法函數 129
5.5離群點檢測 131
5.5.1離群點的檢測方法 132
5.5.2基於統計模型的離群點的檢測方法 133
5.5.3基於聚類的離群點的檢測方法 135
5.6小結 138
實戰篇
第6章電力企業的竊漏電用戶自動識別 140
6.1背景與挖掘目標 140
6.2分析方法與過程 143
6.2.1數據抽取 144
6.2.2數據探索分析 144
6.2.3數據預處理 147
6.2.4構建專家樣本 151
6.2.5構建模型 152
6.3上機實驗 158
6.4拓展思考 159
6.5小結 159
第7章航空公司的客戶價值分析 160
7.1背景與挖掘目標 160
7.2分析方法與過程 161
7.2.1數據抽取 164
7.2.2數據探索分析 164
7.2.3數據預處理 166
7.2.4模型構建 170
7.3上機實驗 175
7.4拓展思考 176
7.5小結 176
第8章中醫證型關聯規則挖掘 177
8.1背景與挖掘目標 177
8.2分析方法與過程 178
8.2.1數據獲取 180
8.2.2數據預處理 182
8.2.3模型構建 186
8.3上機實驗 189
8.4拓展思考 190
8.5小結 190
第9章基於水色圖像的水質評價 191
9.1背景與挖掘目標 191
9.2分析方法與過程 192
9.2.1數據預處理 193
9.2.2構建模型 196
9.2.3水質評價 199
9.3上機實驗 200
9.4拓展思考 202
9.5小結 202
*10章基於關聯規則的wangzhan智能推薦服務 203
10.1背景與挖掘目標 203
10.2分析方法與過程 205
10.2.1數據抽取 208
10.2.2數據預處理 208
10.2.3構建模型 214
10.3上機實驗 220
10.4拓展思考 221
10.5小結 221
*11章應用繫統負載分析與磁盤容量預測 222
11.1背景與挖掘目標 222
11.2分析方法與過程 224
11.2.1數據抽取 225
11.2.2數據探索分析 225
11.2.3數據預處理 225
11.2.4構建模型 228
11.3上機實驗 235
11.4拓展思考 236
11.5小結 237
*12章面向網絡輿情的關聯度分析 238
12.1背景與挖掘目標 238
12.2分析方法與過程 240
12.2.1數據抽取 240
12.2.2數據預處理 241
12.2.3構建模型 241
12.3上機實驗 254
12.4拓展思考 255
12.5小結 256
*13章家用電器用戶行為分析及事件識別 257
13.1背景與挖掘目標 257
13.2分析方法與過程 258
13.2.1數據抽取 259
13.2.2數據探索分析 260
13.2.3數據預處理 260
13.2.4模型構建 271
13.2.5模型檢驗 273
13.3上機實驗 275
13.4拓展思考 276
13.5小結 278
*14章基於基站定位數據的商圈分析 279
14.1背景與挖掘目標 279
14.2分析方法與過程 281
14.2.1數據抽取 282
14.2.2數據探索分析 282
14.2.3數據預處理 283
14.2.4構建模型 287
14.3上機實驗 290
14.4拓展思考 291
14.5小結 291
*15章氣像與輸電線路的缺陷關聯分析 292
15.1背景與挖掘目標 292
15.2分析方法與過程 296
15.2.1數據抽取 297
15.2.2數據探索分析 297
15.2.3數據預處理 304
15.2.4模型構建 307
15.3上機實驗 312
15.4拓展思考 313
15.5小結 315
提高篇
*16章基於MATLAB的數據挖掘二次開發 318
16.1混合編程應用體驗——TipDM數據挖掘平臺 318
16.1.1建設目標 318
16.1.2模型構建 319
16.1.3模型發布 321
16.1.4模型調用 323
16.1.5模型更新 323
16.2二次開發過程 323
16.2.1接口算法編程 324
16.2.2用Library Compiler創建Java組件 324
16.2.3安裝MATLAB運行時環境 326
16.2.4JDK環境及設置 327
16.2.5接口函數的調用 327
16.3小結 329
參考文獻 330
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