Data Mining and Predictive Analytics
Langue : anglais
Edité par Wiley & Sons, Wiley-IEEE Press, 2015
Série : Livre 4 sur 7 - Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining
- Livre relié
- Neuf
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Neuware - Learn methods of data analysis and their application to real-world data setsThis updated second edition serves as an introduction to data mining methods and models, including association rules, clustering, neural networks, logistic regression, and multivariate analysis. The authors apply a unified 'white box' approach to data mining methods and models. This approach is designed to walk readers through the operations and nuances of the various methods, using small data sets, so readers can gain an insight into the inner workings of the method under review. Chapters provide readers with hands-on analysis problems, representing an opportunity for readers to apply their newly-acquired data mining expertise to solving real problems using large, real-world data sets.Data Mining and Predictive Analytics, Second Edition:\* Offers comprehensive coverage of association rules, clustering, neural networks, logistic regression, multivariate analysis, and R statistical programming language\* Features over 750 chapter exercises, allowing readers to assess their understanding of the new material\* Provides a detailed case study that brings together the lessons learned in the book\* Includes access to the companion website, dataminingconsultant, with exclusive password-protected instructor contentData Mining and Predictive Analytics, Second Edition will appeal to computer science and statistic students, as well as students in MBA programs, and chief executives.…
N° de réf. du vendeur 9781118116197
- Titre
- Data Mining and Predictive Analytics
- Auteur
- Daniel T. Larose
- Éditeur
- Wiley & Sons, Wiley-IEEE Press
- Année de publication
- 2015
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1118116194
- ISBN à 13 chiffres
- 9781118116197
- Édition
- 2ème Édition
- Poids de l'article
- 1 226 grammes
- Dimensions
- 242x163x47 mm
- Série
- Livre 4 sur 7: Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining
Learn methods of data analysis and their application to real-world data sets
This updated second edition serves as an introduction to data mining methods and models, including association rules, clustering, neural networks, logistic regression, and multivariate analysis. The authors apply a unified "white box" approach to data mining methods and models. This approach is designed to walk readers through the operations and nuances of the various methods, using small data sets, so readers can gain an insight into the inner workings of the method under review. Chapters provide readers with hands-on analysis problems, representing an opportunity for readers to apply their newly-acquired data mining expertise to solving real problems using large, real-world data sets.
Data Mining and Predictive Analytics
- Offers comprehensive coverage of association rules, clustering, neural networks, logistic regression, multivariate analysis, and R statistical programming language
- Features over 750 chapter exercises, allowing readers to assess their understanding of the new material
- Provides a detailed case study that brings together the lessons learned in the book
- Includes access to the companion website, www.dataminingconsultant, with exclusive password-protected instructor content
Data Mining and Predictive Analytics will appeal to computer science and statistic students, as well as students in MBA programs, and chief executives.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Chantal D. Larose is an Assistant Professor of Statistics & Data Science at Eastern Connecticut State University (ECSU). She has co-authored three books on data science and predictive analytics. She helped develop data science programs at ECSU and at SUNY New Paltz. She received her PhD in Statistics from the University of Connecticut, Storrs in 2015 (dissertation title: Model-based Clustering of Incomplete Data).
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