大数据挖掘实验教程_赵志升梁俊花/主编_9787303260997

1、本书通过典型案例的R语言实现，清晰解读教材中晦涩难懂的理论阐述与算法推导，让抽象的大数据落地到具体行业上，理论联系实际，实用性强。 2、实验指导书中所有案例均来自医疗大数据研究室项目和培训积累，并且结合课堂体验和学习效果，从中精挑细选的典型案例。 3、适合不同层次的读者。不仅适合高等院校的各相关专业的本专科生、研究生，也适合零编程基础的科研人员以及对大数据分析技术感兴趣的人士阅读。

如今，大数据的发展已经成为我国经济发展的新引擎，数据科学与大数据技术专业及课程也已在高校陆续开设。从大数据元年发展至今，市面上出现了大量大数据技术相关书籍，但大部分书籍偏重于技术和算法的理论介绍，实用性和操作性强的教材很少，导致学生在学习过程中阅读兴趣度会逐渐降低，以致半途而废，而商业实践的书籍又过多偏重于工程，即使有案例操作，也缺乏系统性，不适合作为教材讲授。本书从理论与实践相结合的角度出发，在大数据挖掘理论的基础上编写而成。每个知识点都有对应的实验，以简洁实验的举例取代晦涩难懂的算法推导。实验例题背景介绍、步骤解析明确，读者可直接参考实验流程，独立完成程序运行。本书主要从基础、建模、案例三部分展开对大数据挖掘的分析应用。基础部分介绍了实验工具R、Python语言的使用，数据采集、质量分析、统计、可视化等数据准备，以及数据清洗、集成、变换、规约等预处理操作。建模部分介绍了大数据挖掘常用的分类模型和算法，涵盖了回归方法、分类方法、关联规则、聚类分析、预测方法、离群点诊断和时间序列分析方法，在每一类方法中包括了基本的方法介绍、实验解析及完整的代码。案例部分精选了2个大数据挖掘综合应用案例。本书编写分工为：通旭明撰写第1、第3、第4章，赵志升撰写第2章，梁俊花撰写第5、第9、第10、第11章，李静撰写第6章，刘洋撰写第7和第8章。全书由赵志升、梁俊花统稿和校对。本书在编写过程中，还得到了王春艳、袁艳红等老师的帮助，在此表示感谢；同时，感谢河北北方学院大数据分析项目团队成员郭明磊、傅轩昂、刘石、袁博、张贵轩、姜连勋、武美璇、武丽媛参与本书的写作和实验代码的调试校验；感谢教育部“2018产学合作协同育人项目——江苏知途教育科技有限公司教学内容和课程体系改革项目”对本书的支持。由于编者水平有限，加之时间仓促，书中难免存在不当之处，欢迎读者提出宝贵意见和建议，以便再版时修正。读者的意见和建议请发至邮箱zzsbigdata@sina.com。

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