Prediktivní analýza a dolování dat: Koncepty a praxe s Rapidminerem

Recenze čtenářů

Kniha slouží jako silný zdroj informací pro začínající i zkušené datové analytiky a zaměřuje se na dolování dat a prediktivní analytiku s praktickými aplikacemi pomocí programu RapidMiner. Vyvažuje teorii s praktickými cvičeními, čímž zpřístupňuje složité koncepty. Ačkoli byla kniha chválena za jasná vysvětlení a názorné příklady, sklidila také kritiku za omezené pokrytí programu RapidMiner a některých aspektů vyhodnocování.

Kniha je dobře strukturovaná, obsahuje jasná vysvětlení, názorné příklady a praktická cvičení, takže je vhodná jak pro začátečníky, tak pro zkušené uživatele. Efektivně učí koncepty dolování dat spolu s praktickou implementací v programu RapidMiner. Čtenáři ocení hloubku znalostí zkušených autorů, rozsáhlé diagramy a zaměření na rozhodování založené na datech.

Někteří čtenáři shledali pokrytí programu RapidMiner v knize jako nedostatečné a poznamenali, že klíčové koncepty jsou v knize představeny příliš pozdě. Kromě toho se objevily stížnosti na povrchní zpracování vyhodnocování modelů a přítomnost překlepů. Několik recenzentů mělo pocit, že kniha je vhodná pouze pro začátečníky.

(na základě 25 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with Rapidminer

Obsah knihy:

Převedení prediktivní analýzy do praxeNaučte se základy prediktivní analýzy a dolování dat prostřednictvím snadno pochopitelného koncepčního rámce a ihned si procvičte naučené koncepty pomocí open source nástroje RapidMiner. Ať už jste v oblasti Data Miningu úplnými nováčky, nebo pracujete na svém desátém projektu, tato kniha vám ukáže, jak analyzovat data, odhalovat skryté vzorce a vztahy, které vám pomohou při důležitých rozhodnutích a předpovědích.

Data Mining se stal základním nástrojem pro každý podnik, který v rámci své činnosti shromažďuje, uchovává a zpracovává data. Tato kniha je ideální pro podnikové uživatele, datové analytiky, obchodní analytiky, odborníky na business intelligence a data warehousing a pro každého, kdo se chce naučit Data Mining. Budete schopni: 1.

Získat potřebné znalosti o různých technikách dolování dat, abyste mohli vybrat správnou techniku pro daný datový problém a vytvořit analytický proces pro obecné účely. 2.

Rychle začít pracovat s více než dvěma desítkami běžně používaných výkonných algoritmů pro prediktivní analýzu s využitím praktických případů použití. 3. Implementujte jednoduchý postup krok za krokem pro predikci výsledku nebo odhalení skrytých vztahů z dat pomocí nástroje RapidMiner, který je založen na open source nástroji pro dolování dat s grafickým uživatelským rozhraním.

Zahrnuté techniky prediktivní analýzy a dolování dat: Analýza průzkumných dat, vizualizace, rozhodovací stromy, indukce pravidel, k-Nearest Neighbors, Na ve Bayesian, umělé neuronové sítě, Support Vector machines, Ensemble models, Bagging, Boosting, Random Forests, lineární regrese, logistická regrese, asociační analýza pomocí Apriori a FP Growth, K-Means clustering, Density based clustering, Self Organizing Maps, Text Mining, předpovídání časových řad, detekce anomálií a výběr prvků. Implementační soubory lze stáhnout z doprovodné stránky knihy na adrese www.LearnPredictiveAnalytics.com.