大数据掘金:挖掘商业世界中的数据价值

(副标题)：无 ;

(作者): （美）杜尔森·德伦 ;

内容简介：

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推荐序

杜尔森·德伦博士的著作简明清晰、内容丰富，为渴望了解数据分析、数据挖掘和“大数据”的读者提供了实用的学习工具。在商业活动越来越复杂、越来越趋向全球化的今天，决策者必须依靠现有的信息采取快速准确的行动，而这必须依靠现代数据挖掘和分析。本书明确了该领域当前的最佳做法，向读者——主要是学生和从业者——展示了如何应用数据的挖掘与分析发现数据隐含的规律与联系，如何利用这些信息改进并提升整个决策过程。

作者选取了适量的概念、技术和案例帮助读者真正理解数据挖掘技术的运行原理。这些技术包括：数据挖掘过程、方法与技术，数据的作用与管理，工具与量表，文本与网页挖掘，情感分析，以及接下来与最新大数据分析方法的整合。

在第1章中，作者巧妙地将数据分析的源头追溯到了第二次世界大战时期（见图1-2），使用下列期刊的读者信息作为数据：20世纪70年代的《决策支持系统》（Decision Support Systems）、20世纪80年代的《企业/高管IS系统》（Enterprise/Executive IS Systems）以及我们都听说过的20世纪90年代和21世纪初期的《商务智能》（Business Intelligence），最后还有当前的《分析》（Analytics）和《大数据时代》（Big Data）。第1章的内容为后续即将论述的数据挖掘打下基础。

在第2章中，作者对数据挖掘进行了简明易懂的描述，并进行了准确的分类，将数据挖掘与其他几个相关的术语区分开来，明确表示了数据挖掘的实际意义是发现知识。认识到数据挖掘实质上是在坚持许多原则的基础上解决问题与制定决策，无疑是思维上的一次洗礼，许多人都认为数据挖掘本身是一种新概念。这一章运用现实生活中的真实案例、具有启发性的图表以及平实的语言，向广大读者揭开了数据挖掘的神秘面纱。这种方法十分巧妙，将数据挖掘这样看似复杂

目录预览：

​ 大数据掘金：挖掘商业世界中的数据价值
版权信息
推荐序
第1章 分析学入门
分析学与分析有区别吗
数据挖掘该归何处
分析学何以突然受到追捧
分析学的应用领域
分析学面临的主要挑战
分析学的发展历史
分析学的简单分类
分析学的前沿技术——以IBM Watson为例
第2章 数据挖掘入门
数据挖掘是什么
哪些不属于数据挖掘
数据挖掘最常见的应用
数据挖掘能够发现怎样的规律
常用的数据挖掘工具
数据挖掘的负面影响：隐私问题
第3章 数据挖掘过程
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