A tudás felfedezése az adatokban: Bevezetés az adatbányászatba

Olvasói vélemények

A könyv vegyes értékeléseket kapott a felhasználóktól. Sokan értékelték a világos és magával ragadó írásmódot, amely az adattudomány összetett témáit könnyebben hozzáférhetővé teszi. Hasznos példákat és gyakorlatokat tartalmaz, amelyek a kezdők számára bizalmat ébresztenek. Néhány felhasználó azonban kritizálta, hogy elsősorban tankönyv, amely a saját szoftverekre összpontosít, nem pedig az erős elméleti alapokra.

Világos és magával ragadó írásmód, rengeteg példa és grafika, hasznos gyakorlatok (R és Hands-On Data), a szerző statisztikai hátterének köszönhetően éleslátó perspektíva, ami növeli a kezdők önbizalmát.

Kritizálták, hogy inkább a saját szoftverekre összpontosít, mint az elméletre, egyesek szerint nem jól megírt, néhányan rossz könyvet kaptak.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining

Könyv tartalma:

Az adatbányászat a prediktív analitika, a statisztikai elemzés és az üzleti intelligencia találkozásánál helyezkedik el. Az adathalmazok egyre növekvő összetettsége és mérete, valamint az informatikában, az üzleti életben és az egészségügyben való alkalmazások széles köre miatt az adatokban rejlő tudás felfedezésének folyamata minden eddiginél fontosabb.

Ez a könyv megadja azokat az eszközöket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy a mai nagy adatmennyiségű világban boldogulni tudjunk. A szerző bemutatja, hogyan használhatók ki a vállalat meglévő adatbázisai a nyereség és a piaci részesedés növelése érdekében, és gondosan elmagyarázza a legfrissebb adattudományi módszereket és technikákat. Az olvasó "adatbányászatot fog tanulni az adatbányászat által". Az adatmodellezés előkészítéséről, a hiányzó adatok imputálásáról és a többváltozós statisztikai elemzésről szóló fejezetek hozzáadásával a Discovering Knowledge in Data, Second Edition továbbra is az adatbányászat kiemelkedő referenciája

⬤ A nagyra értékelt, sikeres adatbányászati referencia második kiadása, a nagy adatalkalmazások, a prediktív analitika és a statisztikai elemzés alapos lefedettségével.

⬤ Új fejezeteket tartalmaz a többváltozós statisztikáról, az adatok modellezésének előkészítéséről és a hiányzó adatok imputálásáról, valamint egy függeléket az adatok összegzéséről és vizualizálásáról.

⬤ Az R statisztikai programozási nyelv széleskörű lefedettségét kínálja.

⬤ Tartalmaz 280 fejezet végi gyakorlatot.

⬤ Tartalmaz egy kísérő weboldalt a könyvet alkalmazó egyetemi oktatók számára.