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【电子书】Data Mining概述：以Clementine 12.0為例
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ISBN |
E9789863939382 |
| 定价 |
NT600 |
| 售价 |
RM93.00 |
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作者 |
謝邦昌|鄭宇庭|蘇志雄
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出版社 |
元華文創
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出版日期 |
2017-10-31 |
| 库存量 |
有库存
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您是否常常聽人講：「如果我早知道的話，我就不會做這樣的選擇了！」在解決問題之前，我們往往必須收集相關的資訊用來分析。然而，在日常的商業過程中執行作業應用程式會産生大量的資料， 有效地將這些資料運用在決策過程中，可以有很大的加值效益。對於現代的企業而言，資料被視為重要的資産，但是您必須要能利用這些資料，也就是把這些龐大的資料轉換為有用的資訊，才能産生真正的價值！研究結果顯示，企業所處理的資料每五年就會呈倍數成長。大部分的企業並沒有資料不足的問題，過度的資料重復與不一致才是大問題，這使得企業無論在使用、有效管 您是否常常聽人講：「如果我早知道的話，我就不會做這樣的選擇了！」在解決問題之前，我們往往必須收集相關的資訊用來分析。然而，在日常的商業過程中執行作業應用程式會産生大量的資料，有效地將這些資料運用在決策過程中，可以有很大的加值效益。對於現代的企業而言，資料被視為重要的資産，但是您必須要能利用這些資料，也就是把這些龐大的資料轉換為有用的資訊，才能産生真正的價值！
研究結果顯示，企業所處理的資料每五年就會呈倍數成長。大部分的企業並沒有資料不足的問題，過度的資料重復與不一致才是大問題，這使得企業無論在使用、有效管理、以及將這些資料用於決策過程方面都遭遇到了困難。因此市場需要的是能夠將資料轉變成可靠與可用資訊的系統。
資料採礦的工作（Data Mining）是近年來資料庫應用領域中，相當熱門的議題。它是個神奇又時髦的技術，但卻也不是什麼新東西，因為Data Mining使用的分析方法，如預測模型（迴歸、時間數列）、資料庫分割（Database Segmentation）、連接分析（Link Analysis）、離差偵測（Deviation Detection）等；美國政府從第二次世界大戰前，就在人口普查以及軍事方面使用這些技術，但是資訊科技的進展超乎想像，新工具的出現，例如關連式資料庫、物件導向資料庫、柔性計算理論（包括Neural network、Fuzzy theory、Genetic Algorithms、Rough Set等）、人工智慧的應用（如知識工程、專家系統），以及網路通訊技術的發展，使從資料堆中採礦寶藏，常常能超越歸納範圍的關係；使Data Mining成為企業智慧的一部
分。
目錄列表:Clementine 12.0 1. Introduction
2. Clementine Overview
3. What's New in Clementine 12.0
4. Understanding Data Mining
5. Building Streams
6. Handling Missing Values
7. Source Nodes（來源節點）
8. Record Operations Nodes（資料列處理節點）
9. Field Operations Nodes（資料欄位處理節點）
10. Building CLEM Expressins（建立CLEM運算式）
11. Graph Nodes（圖表節點）
12. Modeling Nodes（建模節點）
13. Output Nodes
14. Generated models
15. Importing and Exporting Models as PMML
16. SuperNodes
17. Projects and Reports
18. Batch Mode Exection
19. Scripting in Clementine
20. Clementine External Module Interface
21. Application Examples
22. 資料採礦在電信業行銷策略上之應用
23. 後記
24. 指令行參數（Command Line Arguments）
25. CLEM 語言參考（CLEM Language Reference）
26. 編寫程式語言參考（Scripting Language Reference）
27. 節點及串流屬性（Node and Stream Properties for Scripting）
28. CEMI規範檔參考（CEMI Specification File Reference）
29. Clementine 12.0 理論基礎
30. 參考資料
31. 索引
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