大数据技术丛书 大数据挖掘 系统方法与实例分析
出版时间：2016年版
内容简介
　　本书是大数据挖掘领域的扛鼎之作，由全球科学计算领域的领导者MathWorks（MATLAB公司）官方的资深数据挖掘专家撰写，MathWorks官方及多位专家联袂推荐。它从技术、方法、案例和最佳实践4个维度对如何系统、深入掌握大数据挖掘提供了详尽的讲解。技术：不仅讲解了大数据挖掘的原理、过程、工具，还讲解了大数据的准备、处理、与探索；方法：既深入地讲解了关联规则方法、回归方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法等6大类数据挖掘主体方法，又重点讲解了时间序列方法和智能优化方法两种数据挖掘中常用的方法；案例：详细地再现了来自银行、证券、机械、矿业、生命科学和社会科学等6大领域的经典案例，不仅有案例的实现过程，而且还有案例原理和预备知识的的讲解；最佳实践：首先总结了数据挖掘中确定挖掘、应用技术以及如何平衡的艺术，然后总结了数据挖掘的项目管理和团队管理的艺术。
目录
序言 前言 第 一篇基础篇 1.1大数据与数据挖掘 1.2 1.3 1.1.1何为大数据 1.1.2大数据的价值 1.1.3大数据与数据挖掘的关系 数据挖掘的概念和原理 1.2.1什么是数据挖掘 1.2.2数据挖掘的原理 数据挖掘的内容 1.3.1关联 1.3.2回归 1.3.3分类 1.3.4聚类 1.3.5预测 1.3.6诊断 1.4数据挖掘的应用领域 1.4.1零售业 1.4.2银行业 1.4.3证券业 1.4.4能源业 1.4.5医疗行业 1.4.6通信行业 1.4.7汽车行业 1.4.8公共事业 1.5大数据挖掘的要点 1.6小结 参考文献 2.1数据挖掘过程概述 2.2挖掘目标的定义 2.3数据的准备 2.4数据的探索 2.5模型的建立 2.6模型的评估 第3章MATLAB数据挖掘快速入门 第二篇技术篇 第4章数据的准备 第5章数据的探索 第6章关联规则方法 第7章数据回归方法 第8章分类方法 第9章聚类方法 第10章预测方法 第11章诊断方法 第12章时间序列方法 第13章智能优化方法 第三篇项目篇 第四篇理念篇