Descoperirea cunoștințelor în date: O introducere în extragerea datelor

Recenzii ale cititorilor

Cartea a primit recenzii mixte din partea utilizatorilor. Mulți au apreciat stilul său de scriere clar și captivant, care face subiectele complexe din știința datelor mai accesibile. Ea include exemple și exerciții utile care creează încredere pentru începători. Cu toate acestea, unii utilizatori o critică pentru că este în primul rând un manual axat pe software proprietar, mai degrabă decât pe fundamente teoretice solide.

Stil de scriere clar și captivant, o mulțime de exemple și grafice, exerciții utile (R și Hands-On Data), perspectivă pătrunzătoare datorită experienței în statistică a autorului, sporește încrederea pentru începători.

Criticată pentru că se concentrează mai mult pe software-ul proprietar decât pe teorie, unii au considerat că nu este bine scrisă, câțiva au primit cartea greșită.

(pe baza a 8 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining

Conținutul cărții:

Domeniul mineritului de date se află la confluența dintre analiza predictivă, analiza statistică și business intelligence. Datorită complexității și mărimii tot mai mari a seturilor de date și a gamei largi de aplicații în informatică, afaceri și sănătate, procesul de descoperire a cunoștințelor în date este mai relevant ca niciodată.

Această carte oferă instrumentele necesare pentru a prospera în lumea big data de astăzi. Autorul demonstrează cum să valorifice bazele de date existente ale unei companii pentru a crește profiturile și cota de piață și explică cu atenție cele mai actuale metode și tehnici de știința datelor. Cititorul va "învăța data mining făcând data mining". Prin adăugarea unor capitole privind pregătirea modelării datelor, imputarea datelor lipsă și analiza statistică multivariată, Discovering Knowledge in Data, ediția a doua rămâne referința eminentă privind data mining

⬤ Ediția a doua a unei referințe de succes, foarte apreciate, privind extragerea datelor, cu o acoperire completă a aplicațiilor big data, a analizei predictive și a analizei statistice.

⬤ Include capitole noi despre statistica multivariată, pregătirea pentru modelarea datelor și imputarea datelor lipsă, precum și un apendice despre sumarizarea și vizualizarea datelor.

⬤ Oferă o acoperire extinsă a limbajului de programare statistică R.

⬤ Conține 280 de exerciții de sfârșit de capitol.

⬤ Include un site web însoțitor pentru instructorii universitari care adoptă cartea.