数据挖掘的统计方法及实践

内容概要

　　徐雪琪：女，1974年10月生，浙江慈溪人。经济学博士，现为浙江工商大学统计与数学学院讲师。主要学习与研究领域为社会经济统计方法与应用、数据挖掘。先后主持厅级科研项目1项，作为主要成员参与多项国家级科研项目和省（部）级科研项目的研究工作。在《统计研究》、《科研管理》、《数据分析》等学术期刊上公开发表论文多篇。

书籍目录

前言第一章 绪论第一节 选题意义第二节 研究动态与文献综述第三节 论文结构与研究方法第四节 难点和创新第二章 基于统计视角的数据挖掘理论体系第一节 数据挖掘与统计学第二节 基于统计视角的数据挖掘理论体系第三节 本章小结第三章 数据挖掘统计方法综述第一节 数据挖掘基本问题界定第二节 关联挖掘统计方法综述第三节 聚类挖掘统计方法综述第四节 分类挖掘统计方法综述第五节 回归挖掘统计方法综述第六节 本章小结第四章 数据挖掘统计方法进一步研究第一节 特征描述统计方法研究第二节 聚类挖掘距离函数和相似系数研究第三节 本章小结第五章 数据挖掘质量问题研究第一节 数据挖掘质量问题分类第二节 源数据质量问题的处理方法第三节 数据集成时质量问题的处理方法第四节 数据分析时质量问题的处理方法第五节 本章小结第六章 可视化数据挖掘原型实现第一节 数据挖掘原型设计基础第二节 可视化数据挖掘框架系统设计第三节 本章小结第七章 数据挖掘在实际数据库上的应用示例第一节 实验数据库介绍第二节 客户特征描述--谁是最有价值的客户第三节 铃音关联挖掘第四节 本章小结第八章 总结及研究展望第一节 总结第二节 研究展望参考文献后记

作者简介

　　笔者认为数据挖掘的出现，正是统计学适应这一变化的新的发展方向，数据挖掘并不是为了替代传统的统计分析技术，而是统计分析方法的延伸和扩展。《厦门大学统计学系列丛书：数据挖掘的统计方法及实践》从统计学视角研究数据挖掘，以期从统计学角度对数据挖掘理论的研究有所突破和创新，同时对统计学理论在数据挖掘方向的发展做出探索。

图书封面

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