Data Mining with Rattle and R : The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery (Use R!)

個数:
  • ポイントキャンペーン

Data Mining with Rattle and R : The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery (Use R!)

  • ウェブストア価格 ¥19,932(本体¥18,120)
  • Springer Verlag(2011/08発売)
  • 外貨定価 US$ 99.00
  • ゴールデンウィーク ポイント2倍キャンペーン対象商品(5/6まで)
  • ポイント 362pt
  • 提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
    2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
    3. 美品のご指定は承りかねます。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 374 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781441998897
  • DDC分類 519

Full Description

Data mining is the art and science of intelligent data analysis. By building knowledge from information, data mining adds considerable value to the ever increasing stores of electronic data that abound today. In performing data mining many decisions need to be made regarding the choice of methodology, the choice of data, the choice of tools, and the choice of algorithms.

Throughout this book the reader is introduced to the basic concepts and some of the more popular algorithms of data mining. With a focus on the hands-on end-to-end process for data mining, Williams guides the reader through various capabilities of the easy to use, free, and open source Rattle Data Mining Software built on the sophisticated R Statistical Software. The focus on doing data mining rather than just reading about data mining is refreshing.

The book covers data understanding, data preparation, data refinement, model building, model evaluation, and practical deployment. The reader will learn torapidly deliver a data mining project using software easily installed for free from the Internet. Coupling Rattle with R delivers a very sophisticated data mining environment with all the power, and more, of the many commercial offerings.

Contents

Introduction.- Getting Started.- Working with Data.- Loading Data.- Exploring Data.- Interactive Graphics.- Transforming Data.- Descriptive and Predictive Analytics.- Cluster Analysis.- Association Analysis.- Decision Trees.- Random Forests.- Boosting.- Support Vector Machines.- Model Performance Evaluation.- Deployment.