數(shù)據(jù)挖掘理論與實例

定　價：￥25.00

作　者：	王暉等著
出版社：	經(jīng)濟科學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘

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ISBN：	9787514118148	出版時間：	2012-07-01	包裝：	平裝
開本：	32開	頁數(shù)：	231	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《數(shù)據(jù)挖掘理論與實例》是一種技術(shù)，它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與處理大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法相結(jié)合。《數(shù)據(jù)挖掘理論與實例》的主要目標(biāo)是，通過不同領(lǐng)域的應(yīng)用案例來說明數(shù)據(jù)挖掘在實際應(yīng)用中的具體操作方法。將數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)MySQL和統(tǒng)計軟件R結(jié)合，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助陷入海量數(shù)據(jù)中的組織和個人提取有用的信息?！稊?shù)據(jù)挖掘理論與實例》的主要內(nèi)容包括理論和實例兩部分：第一、第二章介紹數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)等基本理論；實例部分是以作者的兩個研究課題為基礎(chǔ)，第三、第四章介紹呼叫中心數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建和數(shù)據(jù)挖掘模型與實現(xiàn)（MSSQLServer2000、決策樹）；第五、第六章介紹數(shù)據(jù)挖掘在QFII投資理念與持股偏好研究中的應(yīng)用（Rsoft-ware、MySQL、多元逐步線性回歸、因子分析、聚類分析等）。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)挖掘理論與實例》作者簡介

圖書目錄

第一章緒論
第一節(jié) 什么是數(shù)據(jù)挖掘
第二節(jié) 基本數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)
第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的過程
第四節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫與OLAP技術(shù)概述
第五節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展
第二章數(shù)據(jù)挖掘工具
第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計方法
第二節(jié) 聚類分析
第三節(jié) 決策樹
第四節(jié) 相關(guān)軟件
第三章呼叫中心中數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建
第一節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建的實施方法及步驟
第二節(jié) 呼叫中心數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計
第三節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫生成
第四章呼叫中心中的數(shù)據(jù)挖掘模型與實現(xiàn)
第一節(jié) 問題鑒別
第二節(jié) 解決方案
第三節(jié) 基于決策樹的分類算法模型
第四節(jié) C4.5算法構(gòu)造信息需求分類和客戶細(xì)分決策樹實例
第五節(jié) 功能模塊的實現(xiàn)
第六節(jié) 系統(tǒng)應(yīng)用示例
第五章 QFII投資理念與持股偏好研究中數(shù)據(jù)收集與整理
第一節(jié) 外國機構(gòu)投資者投資理念及持股偏好概述
第二節(jié) QFII重倉股數(shù)據(jù)來源
第三節(jié) 因變量的選取
第四節(jié) 自變量的選取
第六章 QFII投資理念與持股偏好研究中數(shù)據(jù)挖掘模型與實現(xiàn)
第一節(jié) 重倉股家數(shù)變化趨勢和行業(yè)分布
第二節(jié) 重倉股持有時間特征
第三節(jié) 描述性統(tǒng)計分析
第四節(jié) 相關(guān)性分析
第五節(jié) 持股偏好多元線性逐步回歸分析
參考文獻(xiàn)
附表
附表1 12家QFII基本情況及最新額度
附表2 瑞士銀行的名稱
附表3 12家QFII持有股票家數(shù)和行業(yè)情況匯總
附表4 各季度因變量和自變量的均值及樣本個數(shù)
附表5 各季度因變量和自變量的方差及樣本個數(shù)
附表6 2008年12月31日Y對上一個季度所有
自變量線性相關(guān)系數(shù)
附表7Y對上一個季度、本季度及未來一個季度的
所有自變量X逐步回歸模型系數(shù)情況
附表8　兩種方式回歸結(jié)果對比
附錄
附錄一數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)表架構(gòu)
附錄二數(shù)據(jù)倉庫關(guān)系圖
附錄三 QFII重倉股數(shù)據(jù)的獲取過程
附錄四自變量數(shù)據(jù)的獲得及缺失值處理
附錄五模型建立一數(shù)據(jù)分析過程