统计挖掘与机器学习：大数据预测建模和分析技术（原书第3版）

基础信息

书名：统计挖掘与机器学习：大数据预测建模和分析技术（原书第3版）
作者：【美】布鲁斯·拉特纳
出版社：机械工业出版社
出版时间：2021年9月
ISBN：9787111689942
字数：394千字

推荐语

本书将统计理论、实践和常识有机地融合在一起，基于SAS系统介绍统计数据挖掘和机器学习数据挖掘技术。

内容简介

本书创造性地汇编了数据挖掘技术，将统计数据挖掘和机器学习数据挖掘进行了区分，对经典和现代统计方法框架进行了扩展，以用于预测建模和大数据分析。本书在第2版的基础上新增了13章，内容涵盖数据科学发展历程、市场份额估算、无抽样调研数据预测钱包份额、潜在市场细分、利用缺失数据构建统计回归模型、十分位分析评估数据的预测能力，以及一个无须精通自然语言处理就能使用的文本挖掘工具。

作者简介

作者布鲁斯·拉特纳，统计分析师，是DM-1-1咨询公司的总裁和创始人，该公司致力于统计建模、分析和数据挖掘的样本，以及在DM领域的机器学习数据挖掘。DM stat1专门研究所有标准的统计技术，以及利用机器学习\\u002F统计算法，如其专利的GenIQ模型，实现其客户目标的方法，包括直接和数据库营销、银行、保险、金融、零售、电信、医疗、医药、出版和流通、大众与直接广告、目录营销、电子商务、网络挖掘、B2B、人力资本管理、风险管理、非营利筹款等。Bruce拥有数学和统计学的博士学位，专注于多元统计和反应模型模拟。