SAS+R大数据行业应用案例分析运用预测模型和机器学习技术

本书特色

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图书内容
● 理解分析和基本的数据概念
● 使用分析方法解决各行业问题
● 利用机器学习技术建立预测模型
● 创建和应用分析策略

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目录

□□章 各行业中的数据分析及其应用1．1 数据分析是什么1．1．1 数据采集1．1．2 数据准备1．1．3 数据分析1．1．4 模型建立1．1．5 结果1．1．6 投入使用1．2 分析的类型1．3 了解数据及其类型1．4 什么是大数据分析1．4．1 大数据分析的挑战1．4．2 数据分析和大数据工具1，4．3 在各种行业中数据分析的作用1．4．4 谁是分析竞争者1．5 不同行业中的关键模型及其应用1．6 小结第2章 银行业案例分析2．1 在银行部门中分析的应用2．1．1 通过交叉销售和向上销售增加利润2．1．2 □大限度地减少客户流失2．1．3 增加获取客户的能力2．1．4 预测银行贷款违约2．1．5 预测欺诈活动2．2 案例分析：使用逻辑回归模型预测银行贷款违约2．2．1 逻辑回归方程2．2．2 概率2．2．3 逻辑回归曲线2．2．4 逻辑回归假设2．3 在逻辑回归模型中的各个自变量统计检验2．3．1 逻辑回归2．3．2 在逻辑回归模型中预测值的验证2．4 基于R的逻辑回归模型2．4．1 关于数据2．4．2 执行数据探索2．4．3 完全数据的建模与解释2．4．4 训练数据和测试数据的模型构建及其解释2．4．5 预测值验证2．5 基于SAS的逻辑回归模型2．6 小结……第3章 零售业案例分析第4章 电信案例分析第5章 医疗行业案例分析第6章 航空公司案例分析第7章 快速消费品案例分析

封面

书名:SAS+R大数据行业应用案例分析运用预测模型和机器学习技术

作者:迪普提·古普塔

页数:302

定价:¥98.0

出版社:清华大学出版社

出版日期:2019-12-01

ISBN:9787302539261

PDF电子书大小:81MB 高清扫描完整版

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