Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Data Mining and Predictive Analytics“ wird für seine klaren Erklärungen und seinen praktischen Ansatz bei der Vermittlung von Data-Mining-Konzepten gelobt, wodurch es sich für Anfänger und als Nachschlagewerk eignet. Allerdings wurde es wegen seiner mathematischen Komplexität, der gelegentlich schlechten Druckqualität und der unzureichenden Anleitung zur Anwendung von Techniken mit R kritisiert.
Vorteile:Bietet klare und prägnante Erklärungen von Theorie und Konzepten, praktische Beispiele, gut organisierter Inhalt, hervorragend für Anfänger geeignet, enthält hilfreiche R-Coding-Snippets, umfassende Abdeckung der Data-Mining-Prinzipien.
Nachteile:Kann mathematisch komplex und für Laien schwierig sein, schlechte Druckqualität in einigen Exemplaren, nicht genügend Anleitung zur Anwendung von Konzepten in R, einige Nutzer fanden es im Vergleich zu anderen verfügbaren Ressourcen mangelhaft.
(basierend auf 36 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Data Mining and Predictive Analytics
Inhalt des Buches:
Lernen Sie Methoden der Datenanalyse und ihre Anwendung auf reale Datensätze.
Diese aktualisierte zweite Auflage dient als Einführung in Data-Mining-Methoden und -Modelle, einschließlich Assoziationsregeln, Clustering, neuronale Netze, logistische Regression und multivariate Analyse. Die Autoren verwenden einen einheitlichen "White-Box"-Ansatz für Data-Mining-Methoden und -Modelle. Dieser Ansatz zielt darauf ab, den Leser anhand kleiner Datensätze durch die Operationen und Feinheiten der verschiedenen Methoden zu führen, damit der Leser einen Einblick in die innere Funktionsweise der jeweiligen Methode erhält. Die Kapitel bieten den Lesern praktische Analyseprobleme, die ihnen die Möglichkeit geben, ihr neu erworbenes Data-Mining-Fachwissen bei der Lösung realer Probleme mit großen, realen Datensätzen anzuwenden.
Data Mining und prädiktive Analytik, zweite Auflage.
⬤ Bietet eine umfassende Abdeckung von Assoziationsregeln, Clustering, neuronalen Netzen, logistischer Regression, multivariater Analyse und der statistischen Programmiersprache R.
⬤ Mit über 750 Kapitelübungen, die es dem Leser ermöglichen, sein Verständnis des neuen Materials zu überprüfen.
⬤ Bietet eine detaillierte Fallstudie, die das im Buch Gelernte zusammenfasst.
⬤ Enthält den Zugang zur begleitenden Website www.dataminingconsultant.com mit exklusiven, passwortgeschützten Inhalten für Ausbilder.
Data Mining and Predictive Analytics, Second Edition wird sowohl Studenten der Informatik und Statistik als auch Studenten in MBA-Programmen und leitende Angestellte ansprechen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781118116197 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2015 |
| Seitenzahl: | 824 |
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