数据挖掘:商业数据分析技术与实践【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票

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(美)盖丽特·徐茉莉 /2018-06-01 /清华大学出版社

数据挖掘：商业数据分析技术与实践 [美]盖丽特·徐茉莉 清华大学出版社【正版书籍】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】

本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。

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[美]盖丽特·徐茉莉 /2018-06-01 /清华大学出版社

数据挖掘：商业数据分析技术与实践 [美]盖丽特·徐茉莉 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】

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¥87.00定价：¥175.00 (4.98折)

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[美]盖丽特·徐茉莉 /2018-06-01 /清华大学出版社

数据挖掘：商业数据分析技术与实践 [美]盖丽特·徐茉莉【正版】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】

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[美]盖丽特·徐茉莉 /2018-06-01 /清华大学出版社

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(美)盖丽特·徐茉莉 /2018-06-01 /清华大学出版社

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(美)盖丽特·徐茉莉 /2018-06-01 /清华大学出版社

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(美)盖丽特·徐茉莉(Galit Shmueli) 等 著, /2018-06-01 /清华大学出版社

【套装2本】R语言实战第2版 r语言编程入门教程书 数据分析统计R语言医学数据分析实战 大数据处理与分析技术指南 R语言 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】

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美]盖丽特·徐茉莉（Galit Shmueli） /清华大学出版社

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美]盖丽特·徐茉莉（Galit Shmueli） /清华大学出版社

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美]盖丽特·徐茉莉（Galit Shmueli） /清华大学出版社

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美]盖丽特·徐茉莉（Galit Shmueli） /清华大学出版社

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美]盖丽特·徐茉莉（Galit Shmueli） /清华大学出版社

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美]盖丽特·徐茉莉（Galit Shmueli） /清华大学出版社

数据挖掘：商业数据分析技术与实践 [美]盖丽特·徐茉莉 9787302497660 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】

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¥62.00定价：¥124.00 (5折)

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[美]盖丽特·徐茉莉 /2018-06-01 /清华大学出版社

Python商业数据挖掘(第6版)/大数据应用与技术丛书

¥71.90定价：¥118.00 (6.1折)

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2条评论

(美)盖丽特·徐茉莉//彼得·C.布鲁斯//彼得·戈德克//尼廷... /2021-11-01 /清华大学

Python商业数据挖掘(第6版)/大数据应用与技术丛书

¥72.80定价：¥118.00 (6.17折)

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(美)盖丽特·徐茉莉//彼得·C.布鲁斯//彼得·戈德克//尼廷... /2021-11-01 /清华大学

Python商业数据挖掘(第6版)/大数据应用与技术丛书

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(美)盖丽特·徐茉莉//彼得·C.布鲁斯//彼得·戈德克//尼廷... /2021-11-01 /清华大学

数据挖掘：商业数据分析技术与实践 数据挖掘技术和应用二者之间的*平衡点体现，采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，展示了数据挖掘的应用和交互式实现途径

本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。 本书还包括： 在每一章的开头给出了本章所探讨关键主题的详细概要； 在每一章的结尾会通过一些案例和练习使读者扩大对所现有材料的理解； 通过具有丰富数据的案例解释数据挖掘技术的各种应用； 同时还有专门的学习网站，包括20多个数据集、练习和案例学习解决方案，以及相应的教学课件。 本书是一本非常优秀的教科书，适用于数据挖掘、预测分析和商业分析的本科生和研究生课程。本书也是数据科学家、分析师、研究人员

¥88.50定价：¥118.00 (7.5折)

362条评论

[美]盖丽特·徐茉莉 /2018-06-13 /清华大学出版社

数据挖掘：商业数据分析技术与实践 [美]盖丽特·徐茉莉 9787302497660 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】

本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。

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[美]盖丽特·徐茉莉 /2018-06-01 /清华大学出版社