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數據挖掘-方法與應用-應用案例 版權信息
- ISBN：9787302472117
- 條形碼：9787302472117 ; 978-7-302-47211-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據挖掘-方法與應用-應用案例 本書特色
本書主要以作者近五年在清華大學開展數據挖掘應用研究和教學工作為基礎，從所指導的多個數據挖掘與分析的應用案例中精選出包括交通、體育、金融、生物信息、社交網絡、電力等領域代表性的數據挖掘與分析案例，結合基本的數據挖掘應用實施思路，展示了在不同行業領域開展數據挖掘與分析工作的實際過程。 本書可作為高等院校學生學習數據挖掘的參考讀物，同時可供工程技術人員開展數據挖掘與分析工作時參考。
數據挖掘-方法與應用-應用案例 內容簡介
精選六大行業領域數據挖掘與分析案例。? 遵從數據挖掘應用實施過程進行介紹。? 從實際應用的角度點評數據挖掘的效果。? 洞察數據挖掘的重要實施環節。? 既是高等學校的教學輔導用書，又是行業專業人士參考用書。
數據挖掘-方法與應用-應用案例 目錄
目錄
第1章緒論1
1.1本書背景1
1.2數據挖掘應用概述2
1.3本書的主要內容安排4
1.4小結5
第2章基于GPS信息的出租車行車軌跡數據挖掘6
2.1概述6
2.2出租車GPS數據挖掘問題描述6
2.3基于GPS數據的出租車軌跡挖掘與分析9
2.4挖掘任務點評30
2.5小結31
第3章NBA比賽結果預測32
3.1問題背景32
3.2數據采集33
3.2.1數據來源33
3.2.2數據采集方法33
3.2.3原始數據34
3.3挖掘方法36
3.3.1挖掘的目標與實現思路36
3.3.2預測特征選取37
3.4分類和預測方法38
3.5預測結果的分析和對比39
3.5.1使用球隊平均數據預測比賽結果39
3.5.2使用球隊近期數據預測比賽結果40
3.6挖掘任務點評43
3.7小結43
參考文獻44
第4章大型商業銀行后臺運維數據故障分析46
4.1概述46
4.1.1應用背景46
4.1.2主要研發內容49
4.2相關方法回顧51
4.2.1主成分分析法51
4.2.2前向特征選擇法52
4.2.3隨機森林方法52
4.3交易超時故障預測方法設計與實現54
4.3.1問題定義54
4.3.2工作流程55
4.3.3數據預處理55
4.3.4降維處理61
4.3.5預測模型62
4.3.6防范模型63
4.3.7評價方法64
4.4綜合系統的設計與實現65
4.4.1系統框架65
4.4.2數據預處理模塊65
4.4.3隨機森林模塊66
4.4.4展示模塊67
4.4.5*終效果模塊67
4.5結果分析與評價69
4.5.1實驗數據69
4.5.2交易故障預測相關實驗70
4.6挖掘任務點評75
4.7小結76
4.7.1總結76
4.7.2展望77
參考文獻77
第5章RNA排序預測80
5.1概述80
5.2研發現狀81
5.2.1內部核糖體進入位點的數據
挖掘研發現狀81
5.2.2冷凍電鏡圖像蛋白質顆粒挑選
研究現狀84
5.3工作設計與實現86
5.3.1基本的設計框架與實現思路86
5.3.2核心挖掘模型設計與實現91
5.4應用實現94
5.4.1實現程序與功能94
5.4.2數據挖掘分析結果展示95
5.5操作說明98
5.6挖掘任務點評98
5.7小結99
參考文獻100
第6章“樂學”微信公眾號關注趨勢分析101
6.1前言101
6.1.1研究背景101
6.1.2數據來源102
6.1.3數據預處理102
6.1.4研究思路103
6.2平臺發展現狀104
6.2.1平臺用戶特性105
6.2.2平臺傳播狀態108
6.2.3便捷操作發展狀況113
6.3推送發展模式探究119
6.3.1成功推送案例分析120
6.3.2理想發展模式探究123
6.3.3不同模式下的平臺關注量預測123
6.3.4推送發展的改進思路126
6.4便捷操作功能探究127
6.4.1用戶使用習慣分析127
6.4.2便捷操作功能的改進思路128
6.5挖掘任務點評129
6.6小結130
參考文獻130
第7章保險行業客戶特征識別131
7.1概述131
7.2數據挖掘問題描述133
7.2.1問題背景133
7.2.2關于數據集133
7.3保險客戶特征識別與分析134
7.3.1數據預處理134
7.3.2挖掘與分析結果145
7.4挖掘任務點評148
7.5小結150
參考文獻150
第8章電力系統不良數據辨識案例分析155
8.1概述155
8.1.1電力系統不良數據辨識155
8.1.2數據介紹156
8.2研究內容157
8.2.1基于GSA的kmeans聚類157
8.2.2基于有效指數的kmeans聚類164
8.2.3模糊Cmeans聚類168
8.3總結分析171
8.3.1不良數據辨識結果對比171
8.3.2不良數據分析173
8.4挖掘任務點評175
8.5小結175
第9章總結177
展開全部
數據挖掘-方法與應用-應用案例 作者簡介
徐華 博士，1998年獲得西安交通大學計算機專業學士學位；2003年獲得清華大學計算機應用技術專業博士學位；現為清華大學計算機系副教授，博士生導師。主要研究興趣領域包括：網絡文本數據挖掘、智能信息處理和機器人智能控制等。作為項目負責人、首席技術專家或研發骨干，負責完成國家科技重大專項課題3項，國家自然科學基金項目4項，國家973項目二級課題2項，國家863項目（課題）5項，國際500強企業（寶潔、西門子、安捷倫等）合作項目13項。目前已在本專業領域權威期刊和會議上發表學術論文97篇；編寫教材2本，參與編寫學術專著2部。作為第一完成人獲得國家發明專利16項，國際PCT發明專利4項，軟件著作權15項。作為清華方面的第一完成人，獲得國家科技進步二等獎1項，北京市科學技術一等獎、二等獎和三等獎各1項，重慶市科學技術三等獎1項，行業協會科學技術一等獎2項等。
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