数据挖掘与应用 以SAS和R为工具 第2版

云时代的流式大数据挖掘服务平台：基于元建模的视角

数据挖掘导论

本书重点介绍了包括使用混淆矩阵计算分类正确度、使用Lift、rms进行模型对比等评估技术。数据仓库作为数据挖掘的重要数据源，其建立过程和OLAP应用在本书中也有详细介绍。知识发现的过程将从数据准备到模型...

SQL Server 2000数据挖掘技术指南

本书讲述了数据挖掘及其基础理论，并通过两个数据库实例介绍如何建立数据库挖掘模型。主要内容包括：数据库挖掘介绍、数据挖掘方法、数据挖掘应用编程等。...

大数据挖掘

本书介绍了大数据基础知识、大数据挖掘最常用的分类模型和算法，着重介绍了聚类分析、关联规则、时间序列分析、预测方法与离群点诊断、大数据挖掘可视化常用技术，并对各行各业的大数据挖掘应用案例进行了详细...

数据分析与数据挖掘

本书主要介绍数据挖掘和数据分析的基本概念和方法。包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据立方体和OLAP技术、频繁模式挖掘、回归分析、分类、聚类、离群点分析。每一部分先介绍基本概念、理论基...

不确定理论与Web挖掘

本书的主要内容包括不确定性理论和Web挖掘的基本概念和理论基础，探讨了Web使用挖掘中的泛化关联规则挖掘研究、基于FLaAT的Web序列模式的挖掘、模糊环境下用户偏爱浏览模式挖掘、模糊环境下的粗糙Web聚类、...

互联网大数据挖掘与分类

《互联网大数据挖掘与分类》主要针对高速网络环境下海量流量数据的挖掘与分类问题，系统介绍了互联网大数据研究领域涉及的海量流量数据的挖掘与分类内容，包括活跃节点检测、超点检测、长持续时间数据流检测、...

数据仓库与数据挖掘应用教程

本书以SQL Server分析服务为环境介绍数据仓库和数据挖掘应用技术，包括数据仓库和数据挖掘概述、OLAP和多维数据模型、数据仓库设计和SQL Server数据仓库开发实例、关联分析算法、决策树分类算法、贝叶斯分类...

开滦煤矿在前进 挖掘企业潜力 多快好省地发展煤炭生产