Predictive Data Mining Models
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2019
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an overview of predictive methods demonstrated by open source software modeling with Rattle (R') and WEKA. Knowledge management involves application of human knowledge (epistemology) with the technological advances of our current society (computer systems) and big data, both in terms of collecting data and in analyzing it. We see three types of analytic tools. Descriptive analytics focus on reports of what has happened. Predictive analytics extend statistical and/or artificial intelligence to provide forecasting capability. It also includes classification modeling. Prescriptive analytics applies quantitative models to optimize systems, or at least to identify improved systems. Data mining includes descriptive and predictive modeling. Operations research includes all three. This book focuses on prescriptive analytics.The book seeks to provide simple explanations and demonstration of some descriptive tools. This second editionprovides more examples of big data impact, updates the content on visualization, clarifies some points, and expands coverage of association rules and cluster analysis. Chapter 1 gives an overview in the context of knowledge management. Chapter 2 discusses some basic data types. Chapter 3 covers fundamentals time series modeling tools, and Chapter 4 provides demonstration of multiple regression modeling. Chapter 5 demonstrates regression tree modeling. Chapter 6 presents autoregressive/integrated/moving average models, as well as GARCH models. Chapter 7 covers the set of data mining tools used in classification, to include special variants support vector machines, random forests, and boosting.Models are demonstrated using business related data. The style of the book is intended to be descriptive, seeking to explain how methods work, with some citations, but without deep scholarly reference. The data sets and software are all selected for widespread availability and access by any reader with computer links.…
N° de ref. del artículo 9789811396632
- Título
- Predictive Data Mining Models
- Autor
- David L. Olson
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811396639
- ISBN 13
- 9789811396632
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 383 gramos
- Dimensiones
- 241x160x14 mm
- Serie
- Libro 9 de 10: Computational Risk Management
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Acerca del autor
Desheng Wu is a Special-term Professor at University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, and a Professor at Stockholm University, Sweden. He has published over 150 ISI-indexed papers in refereed journals, such as Production and Operations Management, Decision Sciences, Risk Analysis, and IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, as well as 7 books with publishers like Springer. He is an elected member of Academia Europaea (The Academy of Europe), the European Academy of Sciences and Arts, and the International Eurasian Academy of Sciences. He has served as an associate editor and a guest editor for several journals, such as Risk Analysis, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, the Annals of Operations Research, Computers and Operations Research, the International Journal of Production Economics, and Omega. He is the editor of Springer’s book series on computational risk management.
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