大数据分析与数据挖掘 PDF下载

第l篇  大数据分析与数据挖掘导论
第1章  大数据分析与数据挖掘概论
  1.1  前言
  1.2  大数据分析的应用
  1.3  数据挖掘与数字决策
  1.4  数据挖掘和大数据分析架构与步骤
    1.4.1  问题定义与架构
    1.4.2  数据准备
    1.4.3  建立挖掘模式
    1.4.4  结果解释与评估
  1.5  数据挖掘的问题类型
    1.5.1  分类
    1.5.2  预测
    1.5.3  聚类
    1.5.4  关联规则
  1.6  数据挖掘模式
  1.7  结论
  1.8  本书架构
  问题与讨论
第2章  数据与数据准备
    2.1  数据取得
    2.2  大数据分析的基础：H
    2.2.1  HadOOp架构
    2.2.2  Hadoop分布式文件系统
    2.2.3  MapR
    2.3  数据类型
    2.4  数据尺度
    2.5  数据检查
    2.6  数据探索与可视化
  2.7  数据整合与清理
  2.8  数据转换
    2.8.1  数据数值转换
    2.8.2  数据属性转换
  2.9  数据归约
    2.9.1  数据维度归约
    2.9.2  数据数值归约
  2.10  数据分割
  2.11  应用实例——半导体厂制造技术员人力资源管理质量提升
    2.11.1  案例背景
    2.11.2  数据准备
  2.1  2结论
问题与讨论
第2篇  数据挖掘方法与实证
第3章  关联规则
  3.1  关联规则的定义与说明
  3.2  关联规则的衡量指针
  3.3  关联规则的类型
  3.4  关联规则算法
    3.4.1  Apriori算法
    3.4.2  Partition算法
    3.4.3  DHP算法
    3.4.4  MSApriori算法
    3.4.5  FP—Growth算法
  3.5  多维度关联规则
  3.6  多阶层关联规则
  3.7  关联规则的应用
  3.8  R语言与关联规则分析
  3.9  应用实例——电力公司配电事故定位的研究
    3.9.1  案例背景
    3.9.2  数据准备
    3.9.3  关联规则推导
  3.10  结论
  问题与讨论
第4章  决策树分析
    4.1  决策树的建构
    ……
第5章  人工神经网络
第6章  聚类分析
第7章  朴素贝叶斯分类法与贝叶斯网络
第8章  粗糙集理论
第9章  预测与时间数据分析
第10章  集成学习与支持向量机
第3篇  数据挖掘进阶运用
第11章  商业智能
第12章  制造智能
第13章  数字决策及商业分析与优化
参考文献