数据挖掘

本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。

"盖丽特.徐茉莉博士是中国台湾清华大学服务科学研究所的特聘教授。自2004年以来，她在马里兰大学、Statistics.com、印度商学院和中国台湾清华大学设计并指导了数据挖掘课程。徐茉莉教授以她在商业分析领域的研究和教学而闻名，她的研究方向是在信息系统和医疗保健方面的统计和数据挖掘方法。她撰写了70篇期刊文章、书籍、教材和图书章节，包括Wiley出版的《商业数据挖掘：概念、技术和应用程序XLMiner®（第三版）》。

彼得.布鲁斯是www.statistics.com统计教育研究所的主席和创始人。他撰写了多篇期刊文章，并且是重采样统计软件的开发者。他是《统计分析导论：基于重采样角度》一书的作者以及《商业数据挖掘: 概念、技术和应用程序XLMiner（第三版）》的合著者之一。

米娅·斯蒂芬斯是SAS/JMP®的学术顾问。在加入SAS公司之前，她曾是新...

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