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內容簡介： 本书将以python软件为工具，以统计理论与方法为重点，结合实际应用案例，深入浅出地介绍了数据挖掘基础算法的背景、原理及实现。全书共9章，第1章为绪论，内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘与统计学的关系、数据挖掘的实现流程、数据挖掘的方法、数据挖掘的典型应用、数据挖掘的工具及软件；第2-7章介绍数据挖掘中的经典多元统计方法，包括回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析与典型相关分析、因子分析与对应分析、多维尺度分析；第8-9章介绍数据挖掘的基本算法：关联分析、异常分析；在每章的后一节，将结合典型案例数据，详细介绍利用python实现过程，力求帮助读者完成理论与实践的完美结合。 關於作者： 安建业，天津商业大学教授，承担省部级以上教研项目12项，近年来，发表教研论文20余篇，主编教材6部，指导学生获得“大创计划”项目8项，获全国统计优秀教材三等奖、全国多媒体课件大赛三等奖各1项。 目錄： 第1章数据挖掘导论 第1节数据挖掘的必要性 第2节 数据挖掘概述 第3节 数据挖掘的实现过程 第4节数据挖掘的常用方法 第5节数据挖掘的常用软件工具 探究数据挖掘与科技创新 第2章 多元回归分析 第1节概述 第2节多元回归分析的基本原理 第3节 常见的多元回归模型 第4节多元回归分析的具体方法 第5节Python软件实现与应用案例分析 探究 索赔强度建模分析 第3章主成分分析 第1节概述 第2节主成分分析的基本原理 第3节主成分分析的具体方法 第4节Python软件实现与应用案例分析 探究 我国城镇居民消费情况评价分析 第4章因子分析与对应分析 第1节概述 第2节 因子分析的基本原理 第3节因子分析的具体方法 第4节 对应分析的基本原理 第5节对应分析的具体方法 第6节Python软件实现与应用案例分析 探究 我国城镇居民消费结构变化趋势分析

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