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RapidMiner数据分析与挖掘实战手册（全17章）

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简介：
《RapidMiner数据分析与挖掘实战手册》全面涵盖了17个章节的内容，深入讲解了如何使用RapidMiner进行高效的数据分析和数据挖掘，适合初学者及专业人士阅读。 第1章 RAPIDMINER STUDIO简介 第2章 设计分析流程 第3章 数据和结果可视化 第4章 数据管理：资源库 第5章 数据探索 第6章 数据预处理 第7章 关联分析与关联规则 第8章 K-MEANS 聚类、辨别分析 第9章 线性回归与逻辑回归 第10章 决策树与神经网络 第11章 文本挖掘 第12章 WEB挖掘 第13章 推荐系统 第14章 模型评估与优化 第15章 时间序列分析 第16章 宏、循环和数据集处理 第17章 异常检测

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  • RapidMiner数据分析与挖掘实战手册（全17章）
    优质
    《RapidMiner数据分析与挖掘实战手册》全面涵盖了17个章节的内容，深入讲解了如何使用RapidMiner进行高效的数据分析和数据挖掘，适合初学者及专业人士阅读。 第1章 RAPIDMINER STUDIO简介 第2章 设计分析流程 第3章 数据和结果可视化 第4章 数据管理：资源库 第5章 数据探索 第6章 数据预处理 第7章 关联分析与关联规则 第8章 K-MEANS 聚类、辨别分析 第9章 线性回归与逻辑回归 第10章 决策树与神经网络 第11章 文本挖掘 第12章 WEB挖掘 第13章 推荐系统 第14章 模型评估与优化 第15章 时间序列分析 第16章 宏、循环和数据集处理 第17章 异常检测
     
  • RapidMiner数据挖掘与分析实战
    优质
    《RapidMiner数据挖掘与分析实战》是一本全面介绍如何使用RapidMiner进行数据分析和挖掘的技术书籍，书中通过丰富的实例详细讲解了从数据预处理到模型构建的各项技能。 压缩文件包含十几篇关于RapidMiner的实例教程，每篇文章都有详细的讲解。通过实际操作这些示例，你可以更好地理解算法，并获得实用技能。
     
  • 《Rapidminer数据分析与挖掘实战（中文版）》第二章概览：RapidMiner简介 Word版
    优质
    本书《Rapidminer数据分析与挖掘实战（中文版）》的第二章提供了对RapidMiner工具的全面介绍，包括其核心功能、工作流程设计及数据处理能力。本Word版概览帮助读者快速掌握使用RapidMiner进行数据分析的基础知识和技巧。 第2章 RapidMiner Studio简介 RapidMiner Studio 结合技术性和适用性，为最新的及已建立的人性化数据挖掘技术提供服务。通过拖拽算子、设置参数以及组合算子，在RapidMiner Studio中定义分析流程。
     
  • 《RapidMiner数据分析与挖掘实战》之第11章：决策树和神经网络
    优质
    本书《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第11章深入探讨了利用RapidMiner进行决策树及神经网络模型构建的方法，旨在帮助读者掌握高效的数据分析技巧。 决策树方法在分类、预测及规则提取等领域得到了广泛应用。20世纪70年代后期至80年代初期，机器学习研究者J.Ross Quinlan提出了ID3算法，这使得决策树在机器学习与数据挖掘领域取得了显著的发展。Quinlan后来又推出了C4.5算法，成为了一种新的监督学习方法。1984年，一些统计学家提出了CART分类算法。ID3和CART算法大约在同一时期被提出，并且它们都采用了类似的方法从训练样本中构建决策树。
     
  • MATLAB数据分析与实战挖掘
    优质
    《MATLAB数据分析与实战挖掘》是一本深入介绍如何利用MATLAB进行数据处理、分析及建模的应用书，适合科研人员和工程师阅读。 这是一份很好的MATLAB数据分析教程，适用于课程教学和课后学习使用。
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》第五章回顾.docx
    优质
    本文档为《Python数据分析与挖掘实战》一书第五章的学习总结，涵盖数据预处理、特征工程及模型构建等内容，旨在帮助读者巩固相关技能。 《Python数据分析与挖掘实战》-张良均第五章总结的读书笔记记录了我的学习之旅。每份文档都倾注了心血，帮助我成长为技术大牛。回顾过去，心中充满喜悦。希望大家多多提出宝贵意见，如果有问题或发现错误，请及时告知；借鉴的文章都会标明出处，谢谢大家的支持和鼓励。
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》第一章回顾.docx
    优质
    本文档为《Python数据分析与挖掘实战》一书第一章的学习总结，涵盖了数据处理、分析及可视化的基本方法和技巧，并提供了实用的案例练习。 《Python数据分析与挖掘实战》-张良均，第一章总结的读书笔记记录了我的学习之旅。每份文档都倾心倾力地撰写，希望能帮助我成长为一名数据领域的专家。回顾过去的学习历程，心中充满喜悦。希望大家能够多多给予意见和建议，如果有任何问题或发现错误，请及时告诉我；对于借鉴的文章会标明出处，在此表示感谢。
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》第二章回顾.docx
    优质
    该文档为《Python数据分析与挖掘实战》一书第二章的学习总结，涵盖了数据预处理、特征工程及常用的数据分析方法等内容。 记录我的学习之旅，《python数据分析与挖掘实战》-张良均第二章的读书笔记已经完成。每份文档都倾注了心血，希望能助我成为数据领域的高手。回顾过去的学习历程，心中满是欣慰之情。希望各位读者能够提出宝贵的意见和建议，对于任何问题或发现的错误，请随时告知，我会尽快进行修正；引用的文章均会标明出处，感谢大家的支持与帮助。
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》第三章回顾.docx
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    本文档为《Python数据分析与挖掘实战》一书第三章的学习总结，涵盖了数据预处理、特征选择及模型构建等核心内容。 《Python数据分析与挖掘实战》第三章主要探讨了数据探索这一关键环节，在整个数据分析流程中占据重要地位，目的在于理解数据集的质量、特征以及潜在模式。本章详细介绍了包括数据质量分析、异常值分析、一致性分析及数据特征分析在内的多个方面。 首先，数据质量分析是确保后续分析结果可靠性的基础工作。其中，缺失值的处理尤为重要。由于信息暂时不可获取、录入错误或设备故障等原因导致的数据缺失会损害数据分析的有效性和准确性，因此需要统计缺失的数量和比例，并据此采取适当的策略来应对这些问题，如删除含有大量缺失值的记录或将缺失数据进行插补。 其次，在异常值分析中，识别并处理那些可能因输入错误或其他特殊情况而产生的离群点也是必不可少。这些异常值如果不加以管理可能会导致整个数据分析结果出现偏差。常见的检测方法包括基于统计量对比、3σ原则（即超出平均数三个标准差的数值）以及使用箱型图等手段来发现和修正这些问题。 再者，数据的一致性分析则关注于不同来源的数据间可能存在的矛盾或不兼容问题，并通过清理和集成技术解决这些冲突以保证最终结果的准确性。 完成初步的质量检查之后，进行详细的数据特征分析是下一步的重要任务。这包括对分布特性的研究以及对比分析等环节。通过对数据集内部结构、规模及相互关系的研究来揭示隐藏的信息模式。 本章为读者提供了全面而实用的数据探索指导，并强调了数据预处理阶段的重要性，从而为进一步深入的挖掘工作奠定了坚实的基础。通过掌握这些理论和技术知识，结合实际案例与编程实践操作，可以显著提高数据分析的能力和效率。