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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302452041 Author 作者 吴思远 主编 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 360页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2017-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书注重数据挖掘理论,将理论与实践相结合、知识理论与具体实现方法相结合,由浅入深地介绍了数据分析与挖掘的相关知识。全书分为3部分。靠前部分介绍了数据挖掘理论(靠前~3章),第2部分介绍了Excel2010数据分析与挖掘、SQLServer2012数据挖掘、SPSS数据分析与挖掘的实践过程(第4~9章),第3部分介绍了SQLServer和SPSS数据挖掘的实验内容(靠前0章)。 本书为教师提供了配套的教学资源,可以作为计算机、智能科学类专业本科生的数据挖掘课程教材,也可以作为专
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本书结合作者多年从事数据挖掘教学、开发数据挖掘项目的经验,从实际出发,以实用的例子,系统地介绍了数据挖掘。全书分为三个部分,共10章。 第1部分由第1~3章组成,包括商业智能的概念和发展、数据挖掘和数据仓库的基本概念以及它们之间的关系;数据仓库的基本概念和设计步骤,并介绍了联机分析技术的分类和特点,以及回归分析、关联规则、聚类分析、决策树分析等数据挖掘常用分析方法的概念和算法。 第2部分由第4~9章组成,包括Excel 2010数据分析和预测的功能、Excel 2010的数据挖掘功能;SQL Server 2012的Analysis Services功能、设置数据源、设置数据源视图、设置挖掘结构、处理挖掘模型、查看挖掘结果等;Microsoft SQL Server Analysis Services中提供的*常用的6个数据挖掘算法原理与参数;SPSSStatistics的界面和基础操作;SPSS Statistics在数据挖掘中常用
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中级财务会计 赵川云,刘思远,刘建国 编 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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大数据挖掘及应用(第2版) 本科线上一流课程“大数据分析与处理”在线微视频开放课程配套教材 重庆市本科线上线下混合式一流课程“数据挖掘基础”配套教材
全书分导论、方法论和进阶应用三大部分,共10章,涵盖数据分析的数据预处理、关联规则分析方法、有标签的数据分析方法、无标签的数据分析方法、数据可视化技术、深度学习技术、Hadoop大数据分布式应用计算平台等基础知识。 本书内容以大数据分析流程为导引,结合一系列案例和学生竞赛作品,将数据分析技术的应用过程,由浅入深地把理论融入实践,激发读者浓厚的学习热情,加深读者对知识的认识、理解和掌握。 全书所有案例均采用Python语言编写,不仅包括简单程序的代码,也包括较大应用程序代码,所有代码都全部经过验证,适合初学者学习和实现。案例代码可以登录清华大学出版社网站(http://www.tup.com.cn)下载。 可作为高等院校以及高职高专学校的计算机科学与技术、数据科学与技术、人工智能、智能科学与技术等相关信息类专业的教材,也可
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中级财务会计 赵川云主编;邱婕副主编;刘思远;刘建国;黄翀;杜永川;陈爱玉;濮兆平 清华大学出版社 【新华集团自营】 全新正版图书正规电子发票多仓就近发货85%城市次日达
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