书目信息 |
| 题名： |
预测性分析
|
|
| 作者： | 德伦 著 ；杜炤 ， 邓双 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2023.01 |
|
| 页数： | 222页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 数据分析与决策技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP274 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据处理--shu ju chu li | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-71834-5 | |
| 000 | 01848nam 2200337 450 | |
| 001 | 492975 | |
| 010 | @a978-7-111-71834-5@dCNY89.00 | |
| 100 | @a20220910d2023 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 1 | @achi@ceng |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aa a 000yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @a预测性分析@Ayu ce xing fen xi@e基于数据科学的方法@f(美) 杜尔森·德伦著@d= Predictive analytics@edata mining, machine learning and data science for practitioners@fDursum Delen@g杜炤, 邓双译@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2023.01 | |
| 215 | @a222页@c图@d24cm | |
| 225 | 2 | @a数据分析与决策技术丛书@Ashu ju fen xi yu jue ce ji shu cong shu |
| 305 | @a据原书第2版译出 | |
| 306 | @a由Pearson Education (培生教育出版集团) 授权出版 | |
| 314 | @a杜尔森·德伦, 博士, 俄克拉荷马州立大学斯皮尔斯商学院管理科学和信息系统的杰出教授。 | |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a本书全面介绍了预测性分析相关方法, 不仅直观地阐述了相关概念, 还给出了现实的示例问题和真实的案例研究 —— 包括从失败项目获得的经验教训, 理论和实践内容相对平衡, 便于读者加深理解。全书共九章, 外加一个附录。第1章为分析导论, 第2章为预测性分析和数据挖掘导论, 第3章介绍预测性分析的标准流程, 第4章介绍预测性分析的数据和方法, 第5章介绍预测性分析算法, 第6章探讨预测性建模中的高阶主题, 第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析, 第8章介绍预测性分析使用的大数据, 第9章介绍深度学习和认知计算, 附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a数据分析与决策技术丛书 |
| 500 | 10 | @aPredictive analytics : data mining, machine learning and data science for practitioners@mChinese |
| 517 | 1 | @a基于数据科学的方法@Aji yu shu ju ke xue de fang fa |
| 606 | 0 | @a数据处理@Ashu ju chu li |
| 690 | @aTP274@v5 | |
| 701 | 1 | @a德伦@Ade lun@g(Delen, Dursum)@4著 |
| 702 | 0 | @a杜炤@Adu zhao@4译 |
| 702 | 0 | @a邓双@Adeng shuang@4译 |
| 801 | 0 | @aCN@c20220910 |
| 905 | @a河南城建学院图书馆@dTP274@eD215 | |
| 预测性分析：基于数据科学的方法/(美) 杜尔森·德伦著= Predictive analytics：data mining, machine learning and data science for practitioners/Dursum Delen/杜炤, 邓双译.-北京：机械工业出版社，2023.01 |
| 222页：图；24cm.-(数据分析与决策技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-71834-5：CNY89.00 |
| 本书全面介绍了预测性分析相关方法, 不仅直观地阐述了相关概念, 还给出了现实的示例问题和真实的案例研究 —— 包括从失败项目获得的经验教训, 理论和实践内容相对平衡, 便于读者加深理解。全书共九章, 外加一个附录。第1章为分析导论, 第2章为预测性分析和数据挖掘导论, 第3章介绍预测性分析的标准流程, 第4章介绍预测性分析的数据和方法, 第5章介绍预测性分析算法, 第6章探讨预测性建模中的高阶主题, 第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析, 第8章介绍预测性分析使用的大数据, 第9章介绍深度学习和认知计算, 附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：预测性分析
索取号：TP274/D215
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1600375 | 216003759 | 自科库301/ [索取号:TP274/D215] | 在馆 |