Predictive Analytics and Data Mining: Concepte și practică cu Rapidminer

Recenzii ale cititorilor

Cartea servește ca o resursă puternică atât pentru începători, cât și pentru analiștii de date cu experiență, concentrându-se pe extragerea datelor și pe analiza predictivă cu aplicații practice utilizând RapidMiner. Ea echilibrează teoria cu exercițiile practice, făcând conceptele complexe mai accesibile. Deși cartea a fost lăudată pentru explicațiile sale clare și exemplele vizuale, a primit și critici pentru acoperirea limitată a RapidMiner și a anumitor aspecte de evaluare.

Cartea este bine structurată, cu explicații clare, exemple vizuale și exerciții practice, ceea ce o face potrivită atât pentru începători, cât și pentru utilizatorii experimentați. Ea predă în mod eficient conceptele de data mining, alături de implementarea practică în RapidMiner. Cititorii apreciază profunzimea cunoștințelor din partea autorilor cu experiență, diagramele extinse și accentul pus pe luarea deciziilor bazate pe date.

Unii cititori au considerat că acoperirea cărții de RapidMiner este insuficientă, observând că conceptele cheie au fost introduse prea târziu în carte. În plus, au existat plângeri cu privire la tratarea superficială a evaluării modelului și la prezența greșelilor de scriere. Câțiva recenzenți au considerat că această carte este adecvată doar pentru începători.

(pe baza a 25 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with Rapidminer

Conținutul cărții:

Puneți analiza predictivă în acțiuneÎnvățați elementele de bază ale analizei predictive și ale extragerii de date printr-un cadru conceptual ușor de înțeles și puneți imediat în practică conceptele învățate folosind instrumentul open source RapidMiner. Indiferent dacă sunteți nou în domeniul Data Mining sau lucrați la al zecelea proiect, această carte vă va arăta cum să analizați datele, să descoperiți tipare și relații ascunse pentru a ajuta la decizii și predicții importante.

Data Mining a devenit un instrument esențial pentru orice întreprindere care colectează, stochează și prelucrează date ca parte a operațiunilor sale. Această carte este ideală pentru utilizatorii de afaceri, analiștii de date, analiștii de afaceri, profesioniștii din domeniul business intelligence și data warehousing și pentru oricine dorește să învețe Data Mining. Veți fi capabili să: 1.

Dobândiți cunoștințele necesare despre diferitele tehnici de data mining, astfel încât să puteți selecta tehnica potrivită pentru o anumită problemă de date și să creați un proces de analiză cu scop general. 2.

Să deveniți rapid operațional cu mai mult de două duzini de algoritmi puternici utilizați în mod obișnuit pentru analiza predictivă, utilizând cazuri practice de utilizare. 3. Implementați un proces simplu pas cu pas pentru a prezice un rezultat sau pentru a descoperi relații ascunse din date utilizând RapidMiner, un instrument de data mining bazat pe GUI open source.

Analiză predictivă și tehnici de Data Mining acoperite: Analiza exploratorie a datelor, vizualizare, arbori de decizie, inducția regulilor, k-Nearest Neighbors, Na ve Bayesian, rețele neuronale artificiale, mașini cu vectori suport, modele de ansamblu, Bagging, Boosting, păduri aleatorii, regresie liniară, regresie logistică, analiză de asociere utilizând Apriori și FP Growth, clustering K-Means, clustering bazat pe densitate, hărți autoorganizatoare, Text Mining, previzionarea seriilor cronologice, detectarea anomaliilor și selectarea caracteristicilor. Fișierele de implementare pot fi descărcate de pe site-ul de însoțire a cărții la www.LearnPredictiveAnalytics.com.