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数据挖掘时的当代视角

第4卷

编辑:
肯尼斯D.劳伦斯,新泽西州理工学院
罗纳德klimberg,圣约瑟夫大学

序列中的一个卷:数据挖掘时的当代视角。编辑:Kenneth D. Lawrence,新泽西州理工学院。罗纳德klimberg,圣约瑟夫大学

发布2021年

该系列,当代对数据挖掘的观点,由盲人判决学术研究方法和数据挖掘应用组成。该系列将在学术界以及商业从业者身上定位。

数据挖掘旨在通过使用统计和数学技术从大量数据发现知识。通过检查数据的模式,无论是组的关系,无论是群组还是事物,预测,时间顺序事件或自然组之间的顺序关系,都是从该数据中提取的知识。

数据挖掘申请业务(银行,经纪和保险),营销(客户关系,零售,物流和旅行),以及制造,医疗保健,欺诈检测,国土安全和执法。

内容
第一节:预测和数据挖掘。结合预测方法:预测2019年季度销售摩托罗拉解决方案,Kenneth D. Lawrence,Stephan Kudyba和Sheila M. Lawrence。贝叶斯深度生成机器学习真正的汇率预测,Mark T. Leung,Shaotao Pan和An-Sing Chen。基于骨折严重程度预测医院入学和手术:探索性研究,Aishwarya Mohanakrishnan,Dinesh R. Pai和Girish H. Subramanian。第二节:商业智能和优化。商业智能和千禧一代:美国最大一代的数据驱动策略,Joel Thomas Asay,Gregory Smith和Jamie Pawlieukwicz。数据驱动的产品组合优化使用机器学习使用拉伸约束,孟辰·赫伊赫。挖掘健身:适合您的分析模型,所以您可以适合,威廉阿斯蒂诺和凯瑟琳坎贝尔。第三节:数据挖掘的业务应用。H指数由引文的特征因子加权,用于期刊评估,翠华胡,冯阳,夏叶,志宁黄。一种确定不平衡分类中重采样数据大小的方法,Matthew Bonas,Son Nguyen,Alan Olinsky,John Quinn和Phyllis Schumacher。统计集群绩效衡量美国水资源公司的分析,Kenneth D. Lawrence,Stephen K. Kudbya,以及Sheila M. Lawrence。关于作者。