作者：[美]杜尔森·德伦（DursunDel
页数：214
出版社：中国人民大学出版社
出版日期：2016
ISBN：9787300220314
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
利用最新的数据挖掘技术，可以提供及时可行的循证决策。本书阐明了目前最佳的实践经验，表明如何利用数据挖掘技术揭示背后隐藏的模式和相关性，以此来全方位提升商业表现，作为一位研究员、实践者和指导者，戴伦博士实现了概念、技巧和应用的最佳平衡与融合。
作者简介
杜尔森·德伦博士
国际知名的商务分析与数据挖掘专家，经常受邀参加全国乃至国际会议，就数据与文本挖掘、商务情报、决策支持系统、商业分析以及知识管理等话题发表演讲。
德伦博士是威廉姆·斯皮尔斯和尼尔·帕特森商务分析荣誉主席、健康系统创新中心的研究主任，俄克拉何马州立大学斯皮尔斯商学院管理科学与信息系统教授。现已出版多部关于商务分析与数据挖掘方面的著作。
丁晓松（译者）
北京外国语大学国际商学院管理科学与工程系教授，主要的研究领域包括库存管理、模糊决策分析、最优化算法、供应链绩效评估等。迄今为止，丁晓松教授已在国内外知名学术期刊发表论文多篇，并出版《大数据供应链》等多部译著和专著。
本书特色
在数据洪流中沙里淘金，挖掘大数据背后的价值洼地，为企业带来下一个增长红利。
在互联网风气云涌的时代，很多企业拥有数据金矿，却很少能挖出真金白银。数据本身不产生价值，企业只有分析和利用大数据，才能将散落在各个平台中的数据的真正商业价值挖掘出来。数据挖掘已成为解决复杂商业问题、抓住商机的常用工具。
《大数据掘金》一书介绍了数据挖掘与分析领域的最佳案例，揭示了如何系统运用数据，找出其中隐含的模式与联系，帮助你更好的利用收集到的数据为自己服务。
在这本书中，你将见识数据挖掘过程、方法与技巧当前在商业领域广阔的应用，学习使用有效的数据管理方法、工具和矩阵，认识文本和网页数据挖掘，进行大数据整合以及更多相关数据分析知识：
分析：实用、有效的分类；
数据挖掘：将数据转化为信息和知识；
应用：涉及市场营销、金融、医疗卫生、国防等领域；
方法与标准：kdd、crisp-dm、semma以及六西格玛（six sigma dmaic）方法；
数据与方法：处理结构化、非结构化、半结构化的数据；
算法与统计：邻近算法、神经网络算法、svms；
文本分析与挖掘：情感分析、自然语言分析；
大数据：数量、种类、速度、真实性、可变性及价值。
