书目信息 |
| 题名： |
数据挖掘
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| 作者： | 徐茉莉 著 ；阮敬 ， 严雪林 ， 周暐 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2018 |
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| 页数： | 14,399页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | F713.51 ， F713.51 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 商业信息--数据采集 , 商业经济--国内 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-49766-0 | |
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| 001 | 1858224044 | |
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| 200 | 1 | @a数据挖掘@9shu ju wa jue@b专著@e商业数据分析技术与实践@dData mining for business analytics@econcepts, techniques, and applications with JMP pro@f(美)盖丽特·徐茉莉(Galit Shmueli)[等]著@g阮敬，严雪林，周暐译@zeng |
| 210 | @a北京@c清华大学出版社@d2018 | |
| 215 | @a14,399页@c图@d24cm | |
| 304 | @a著者还有：(美)彼得·布鲁斯(Peter C. Bruce)、(美)米娅·斯蒂芬斯(Mia L. Stephens)、(美)尼廷·帕特尔(Nitin R. Patel) | |
| 305 | @a由John Wiley & Sons,Inc.授权出版 | |
| 306 | @a本书限中国大陆发行 | |
| 330 | @a本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。书中所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。 | |
| 510 | 1 | @aData mining for business analytics@econcepts, techniques, and applications with JMP pro@zeng |
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| 数据挖掘：商业数据分析技术与实践=Data mining for business analytics：concepts, techniques, and applications with JMP pro/(美)盖丽特·徐茉莉(Galit Shmueli)[等]著/阮敬，严雪林，周暐译.-北京：清华大学出版社，2018 |
| 14,399页：图；24cm |
| ISBN 978-7-302-49766-0：CNY118.00 |
| 本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。书中所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。 |
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正题名：数据挖掘
索取号：F713.51/9
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| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
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| 2 | 1147673 | 211476730 | 新区/2060700401/ [索取号:F713.51/9] | 在馆 | |
| 3 | 1147674 | 211476749 | 新区/2060700401/ [索取号:F713.51/9] | 在馆 |