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本書主要以作者近五年在清華大學開展數據挖掘應用研究和教學工作為基礎，從所指導的多個數據挖掘與分析的應用案例中精選出包括交通、體育、金融、生物信息、社交網絡、電力等領域代表性的數據挖掘與分析案例，結合基本的數據挖掘應用實施思路，展示了在不同行業領域開展數據挖掘與分析工作的實際過程。本書可作為高等院校學生學習數據挖掘的參考讀物，同時可供工程技術人員開展數據挖掘與分析工作時參考。
作者簡介
徐華 博士，1998年獲得西安交通大學計算機專業學士學位；2003年獲得清華大學計算機應用技術專業博士學位；現為清華大學計算機系副教授，博士生導師。主要研究興趣領域包括：網絡文本數據挖掘、智能信息處理和機器人智能控制等。作為項目負責人、首席技術專家或研發骨干，負責完成國家科技重大專項課題3項，國家自然科學基金項目4項，國家973項目二級課題2項，國家863項目（課題）5項，國際500強企業（寶潔、西門子、安捷倫等）合作項目13項。目前已在本專業領域期刊和會議上發表學術論文97篇；編寫教材2本，參與編寫學術專著2部。作為完成人獲得國家發明16項，國際PCT發明4項，軟件著作權15項。作為清華方面的完成人，獲得國家科技進步二等獎1項，北京市科學技術一等獎、二等獎和三等獎各1項，重慶市科學技術三等獎1項，行業協會科學技術一等獎2項等。
名人/編輯推薦
精選六大行業領域數據挖掘與分析案例。 遵從數據挖掘應用實施過程進行介紹。 從實際應用的角度點評數據挖掘的效果。 洞察數據挖掘的重要實施環節。 既是高等學校的教學輔導用書，又是行業專業人士參考用書。
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第1章緒論11.1本書背景11.2數據挖掘應用概述21.3本書的主要內容安排41.4小結5第2章基于GPS信息的出租車行車軌跡數據挖掘62.1概述62.2出租車GPS數據挖掘問題描述62.3基于GPS數據的出租車軌跡挖掘與分析92.4挖掘任務點評302.5小結31第3章NBA比賽結果預測323.1問題背景323.2數據采集333.2.1數據來源333.2.2數據采集方法333.2.3原始數據343.3挖掘方法363.3.1挖掘的目標與實現思路363.3.2預測特征選取373.4分類和預測方法383.5預測結果的分析和對比393.5.1使用球隊平均數據預測比賽結果393.5.2使用球隊近期數據預測比賽結果403.6挖掘任務點評433.7小結43參考文獻44第4章大型商業銀行后臺運維數據故障分析464.1概述464.1.1應用背景464.1.2主要研發內容494.2相關方法回顧514.2.1主成分分析法514.2.2前向特征選擇法524.2.3隨機森林方法524.3交易超時故障預測方法設計與實現544.3.1問題定義544.3.2工作流程554.3.3數據預處理554.3.4降維處理614.3.5預測模型624.3.6防范模型634.3.7評價方法644.4綜合系統的設計與實現654.4.1系統框架654.4.2數據預處理模塊654.4.3隨機森林模塊664.4.4展示模塊674.4.5終效果模塊674.5結果分析與評價694.5.1實驗數據694.5.2交易故障預測相關實驗704.6挖掘任務點評754.7小結764.7.1總結764.7.2展望77參考文獻77第5章RNA排序預測805.1概述805.2研發現狀815.2.1內部核糖體進入位點的數據挖掘研發現狀815.2.2冷凍電鏡圖像蛋白質顆粒挑選研究現狀845.3工作設計與實現865.3.1基本的設計框架與實現思路865.3.2核心挖掘模型設計與實現915.4應用實現945.4.1實現程序與功能945.4.2數據挖掘分析結果展示955.5操作說明985.6挖掘任務點評985.7小結99參考文獻100第6章“樂學”微信公眾號關注趨勢分析1016.1前言1016.1.1研究背景1016.1.2數據來源1026.1.3數據預處理1026.1.4研究思路1036.2平臺發展現狀1046.2.1平臺用戶特性1056.2.2平臺傳播狀態1086.2.3便捷操作發展狀況1136.3推送發展模式探究1196.3.1成功推送案例分析1206.3.2理想發展模式探究1236.3.3不同模式下的平臺關注量預測1236.3.4推送發展的改進思路1266.4便捷操作功能探究1276.4.1用戶使用習慣分析1276.4.2便捷操作功能的改進思路1286.5挖掘任務點評1296.6小結130參考文獻130第7章保險行業客戶特征識別1317.1概述1317.2數據挖掘問題描述1337.2.1問題背景1337.2.2關于數據集1337.3保險客戶特征識別與分析1347.3.1數據預處理1347.3.2挖掘與分析結果1457.4挖掘任務點評1487.5小結150參考文獻150第8章電力系統不良數據辨識案例分析1558.1概述1558.1.1電力系統不良數據辨識1558.1.2數據介紹1568.2研究內容1578.2.1基于GSA的kmeans聚類1578.2.2基于有效指數的kmeans聚類1648.2.3模糊Cmeans聚類1688.3總結分析1718.3.1不良數據辨識結果對比1718.3.2不良數據分析1738.4挖掘任務點評1758.5小結175第9章總結177
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