Книга является вторым, обновленным и дополненным, изданием учебного пособия «Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining». Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный (OLAP), интеллектуальный (Data Mining), визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных. Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его применения.
Для студентов и специалистов в области анализа данных.
Основной недостаток – в книге рассмотрены только устаревшие на полвека методы анализа данных. Например, нет статистики нечисловых данных, статистики интервальных данных. См. хотя бы мой учебник «Прикладная статистика» 2004 г. Пользы от продвинутой программной реализации устаревших методов мало.
Книга конечно претендует на серьезный труд, при этом как и подобает тяжеловата в понимании, приходится иногда перечитывать по несколько раз. Однако если «продержаться» труды окупятся с лихвой. Скорее для специалистов
Отличное введение в теорию основ Data Mining. Но стоит держать в уме, что технологии не стоят на месте, хотя и стоят все на тех же основах.
Отличное введение в теорию основ Data Mining. Но стоит держать в уме, что технологии не стоят на месте, хотя и стоят все на тех же основах.
Отличное введение в теорию и практику различных подходов к Data Mining. Но всегда стоит держать в уме, что технологии шагнули далеко вперед (хотя корни этих технологий все те же, что и описанные в книге)
Отзывы 5