大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩） PDF下载

 第一境昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路……
 　1.1数据挖掘简介
 　　开篇点题引五问
 　　大数据中求价值
 　　定义概述归特点
 　　知识决策跨领域
 　　架构特征多形式
 　　数据立方展多维
 　　功能挖掘四大类
 　　分类刻画类标识
 　　数据聚类辨亲疏
 　　预测未来训模型
 　　关联源自购物篮
 　　模型过程方法论
 　　十大算法成经典
 　1.2数据挖掘应用
 　　行业推广多应用
 　　用户为王放心中
 　　指导运营全周期
 　　定位目标寻用户
 　　精准营销成闭环
 　　交叉产品有关联
 　　细分用户刻画像
 　　用户体验模型化
 　　指标评测建体系
 　　流失预警保用户
 　　跟踪评估验效果
 第二境衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴……
 　2.1概率定义
 　　浮生难料尽偶然
 　　一枚硬币抛正反
 　　引出随机小试验
 　　样本空间样本点
 　　事件三分包万象
 　　试验频率需频繁
 　　次数无限值极限
 　　描述概率定特点
 　　古典概型等可能
 　　事件B后A在前
 　　求出概率称条件
 　　独立事件A和B
 　　抽签中奖公平性
 　　常用概率两公式
 　　交空并全划样本
 　　综合状态全概率
 　　前因后果贝叶斯
 　2.2随机变量
 　　随机试验数量化
 　　统计规律双类型
 　　离散变量分布律
 　　硬币抛掷是一零
 　　分布函数连续型
 　　函数求导得密度
 　　高斯分布称正态
 　　标准正态分位点
 　2.3数字特征
 　　随机变量有特征
 　　平均取值是期望
 　　方差衡量偏离值
 　　标准开根同量纲
 　　变量关系协方差
 　　相关系数相关度
 　　研究总体要抽样
 　　抽样分布统计量
 　2.4参数估计
 　　最小二乘估参数
 　　极大似然大概率
 　　区间估计置信度
 　2.5假设检验
 　　总体假设来检验
 　　服从正态抽样本
 　　统计量中验假设
 　　弃真取伪两错误
 　　显著检验小概率
 　　小概率中拒绝域
 　　检验流程出决策
 　　已知总体方差值
 　　检验中验均值
 第三境众里寻她千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。
 　3.1关联规则
 　　购物篮中找关联
 　　数据事务若干项
 　　事务空间含项集
 　　置信支持提升度
 　　规则源于频繁项
 　　k项连接和剪枝
 　　生成非空规则集
 　　关联效果来评估
 　3.2决策树
 　　决策思维成树形
 　　分类预测工作流
 　　原理基于信息熵
 　　信息增益条件熵
 　　节点拆分选特征
 　3.3贝叶斯
 　　预测分类贝叶斯
 　　类别概率要最大
 　　分类数据新预测
 　3.4聚类分析
 　　物以类聚人以群
 　　样本变量定矩阵
 　　R型Q型换空间
 　　距离度量相似度
 　　系数聚类统计量
 　　标准样本选欧氏
 　　层次聚合归大类
 　3.5神经网络
 　　神经网络神经元
 　　神经元中有加权
 　　输入映射输出层
 　　求出误差调参数
 　　权重偏置学习率
 　　实例分析模型流
 　3.6线性回归
 　　研究身高引回归
 　　单自变量归一元
 　　最小二乘估回归
 　　数据差异总离差
 　　分为解释和误差
 　　判定系数拟合度
 　　多元回归建方程
 　　回归面中展二元
 　　求得回归系数解
 　　衡量拟合验效果
 　3.7逻辑回归
 　　因变量中二分类
 　　二项逻辑回归式
 　　极大似然解方程
 　　预测分类符合率
 　3.8因子分析
 　　相关变量纳因子
 　　因子构造筑模型
 　　因子载荷统计性
 　　衡量信息共同度
 　　方差贡献重要性
 　　因子分析四步曲
 　　构造因子求载荷
 　　旋转因子得命名
 　　因子组合求得分
 　3.9信度分析
 　　设计问卷来调研
 　　信度检验可靠性
 　3.10效度分析
 　　结构方程协方差
 　　测量模型内外生
 　　结构模型潜变量
 　　效度分析路径图
 　　提出假设依理论
 　　固定负荷识模型
 　　相关阵中估参数