成功加入购物车
正版书籍 高温消毒 放心购买 17点前订单当天发货 书名于图片不符时以图片为准
谭磊 著 / 电子工业出版社 / 2013-03 / 平装
售价 ¥ 0.80
品相 八五品
优惠 满包邮
延迟发货说明
上书时间2024-03-12
卖家超过10天未登录
New Internet:大数据挖掘
《New Internet:大数据挖掘》全面地介绍了如何使用数据挖掘技术从各种结构的(数据库)或非结构(Web)的海量数据中提取和产生业务知识。作者梳理了各种数据挖掘常用算法和信息采集技术,系统地描述了实际应用时如何在互联网日志分析、电子邮件营销、互联网广告和电子商务上进行数据挖掘,着重介绍了数据挖掘的原理和算法在互联网海量数据挖掘中的应用。 《New Internet:大数据挖掘》主要特点:全面介绍了数据挖掘和大数据的基本概念和技术;大量采用了实际案例,实用性强;详细介绍了大数据挖掘领域最新的商业应用。
谭磊,复旦大学计算机学士,美国杜克大学计算机硕士,在美国微软服务时间超过13年,曾经担任多家公司多个层级技术管理岗位,在搜索、互联网广告、数据挖掘、电子商务等方面有丰富的经验,是互联网技术领域资深专家。
第1章绪论——从淘金客到矿山主1.1大数据时代的“四V”1.2什么是大数据挖掘1.2.1从数据分析到数据挖掘1.2.2Web挖掘1.2.3大数据挖掘之“大”1.3大数据挖掘的国内外发展1.3.1数据挖掘的应用发展1.3.2数据挖掘研究发展1.4本书内容第2章一小时了解数据挖掘2.1数据挖掘是如何解决问题的2.1.1尿不湿和啤酒2.1.2Target和怀孕预测指数2.1.3电子商务网站流量分析2.2分类:从人脸识别系统说起2.2.1分类算法的应用2.2.2数据挖掘分类技术2.2.3分类算法的评估2.3一切为了商业2.3.1什么是商业智能(BusinessIntelligence)2.3.2数据挖掘的九大定律2.4数据挖掘很纠结2.5数据挖掘的基本流程2.5.1数据挖掘的一般步骤2.5.2几个数据挖掘中常用的概念2.5.3CRISP-DM2.5.4数据挖掘的评估2.5.5数据挖掘结果的知识表示2.6本章相关资源第3章数据仓库——数据挖掘的基石3.1存放数据的仓库3.1.1数据仓库的定义3.1.2数据仓库和数据库3.2传统的数据仓库介绍3.3数据仓库基本结构3.4OLAP联机分析处理3.5云存储上的数据仓库3.5.1Google公司的云架构3.5.2开源的分布式系统Hadoop3.5.3Facebook的数据仓库3.5.4NoSQL3.6本章相关资源第4章数据挖掘算法及原理4.1数据挖掘中的算法4.2数据挖掘十大经典算法4.3分类算法(Classification)4.4聚类算法(Clustering)4.5关联算法4.5.1关联算法中的概念4.5.2关联规则数据挖掘过程4.5.3关联规则的分类4.5.4Apriori算法的执行实例4.5.5关联规则挖掘算法的研究与优化4.6序列挖掘(SequenceMining)4.7数据挖掘建模语言PMML4.8本章相关资源第5章在进行数据挖掘之前5.1数据集成5.2为何要做数据预处理5.3数据预处理5.3.1数据清理5.3.2数据转换5.3.3数据规约5.4本章相关资源第6章R语言和其他数据挖掘工具6.1R语言的历史6.1.1R语言的特点6.1.2R语言和数据挖掘6.2其他数据挖掘工具6.2.1MATLAB6.2.2其他商用数据挖掘工具6.2.3开源数据挖掘工具Weka6.3数据挖掘和云6.4本章相关资源第7章互联网上的日志分析7.1网站日志简介7.2网站日志处理7.2.1Web日志预处理7.2.2Web日志分析和数据挖掘7.3邮件日志7.4本章相关资源第8章数据挖掘和电子邮件8.1邮件营销与垃圾邮件过滤8.2数据挖掘和邮件营销8.2.1如何有效地进行邮件营销8.2.2邮件营销案例分享之一8.2.3邮件营销案例分享之二8.2.4运用数据挖掘RFM模型提高邮件营销效果8.3数据挖掘和垃圾邮件过滤8.3.1垃圾邮件8.3.2垃圾邮件过滤技术8.3.3垃圾邮件过滤案例8.4本章相关资源第9章数据挖掘和互联网广告9.1互联网广告9.2广告作弊行为9.3网站联盟广告9.4网站联盟广告上的数据挖掘9.4.1数据助力网盟广告9.4.2如何应对网盟广告作弊9.5本章相关资源第10章数据挖掘和电子商务10.1中国电子商务现状10.2在互联网上卖米10.3用数据来掌握客户10.3.1客户何时来、从哪来10.3.2客户最喜欢哪种商品10.3.3竞争与反竞争分析10.3.4客户还会买什么10.3.5哪些客户是我们需要的10.4电子商务案例10.4.1电子商务企业案例一10.4.2电子商务企业案例二10.5本章相关资源第11章数据挖掘和Web挖掘11.1互联网上的个性化-Like11.1.1Like=像11.1.2Like=喜欢11.2Web挖掘和SNS11.2.1SNS上的数据价值11.2.2SNS上的数据关联关系11.2.3SNS上的用户关系11.3数据挖掘和隐私11.4本章相关资源第12章数据挖掘和移动互联网12.1移动互联网的特殊性12.1.1锁定用户的数据价值12.1.2移动互联网上数据的形式12.1.3移动互联网地理位置信息的价值12.2数据挖掘和LBS12.2.1用PU学习算法做文本挖掘12.2.2用相似匹配算法做地点挖掘12.3移动互联网数据面临的问题12.4本章相关资源附录1技术词汇表附录2英语参考文献表附录3中文参考文献表附录4微博附录5博客和其他网址
展开全部
配送说明
...
相似商品
为你推荐
开播时间:09月02日 10:30