Data Mining: концепции и методы

Наша способность генерировать и собирать данные быстро растёт. Не только бизнес-, научные и государственные транзакции теперь оцифрованы, но и широкое распространение цифровых камер, издательских инструментов и штрихкодов также порождает данные. На стороне сбора отсканированные текстовые и графические платформы, спутниковые системы дистанционного зондирования и Всемирная паутина наполнили нас огромным объёмом данных. Этот взрывной рост создал острую потребность в новых методах и автоматизированных инструментах, которые помогут преобразовать эти данные в полезную информацию и знания. Как и первое издание, признанное самым популярным по версии читателей KDnuggets, эта книга исследует концепции и методы обнаружения закономерностей, скрытых в больших наборах данных, с акцентом на их реализуемость, полезность, эффективность и масштабируемость. Со времени выхода первого издания были достигнуты значительные успехи в разработке новых методов, систем и приложений для интеллектуального анализа данных. Это новое издание существенно расширяет первое и включает новые главы, посвящённые недавним разработкам в области добычи сложных типов данных, включая потоковые данные, последовательные данные, графовые структуры, данные социальных сетей и мульти-реляционные данные. Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом или начинающим студентом в области интеллектуального анализа данных, эта книга предлагает всесторонний практический обзор концепций и методов для извлечения ценности из реальных бизнес-данных; обновления с учётом отзывов читателей, изменений в области и дополнительного материала по статистике и машинному обучению; десятки алгоритмов и примеров реализации в понятном псевдокоде, пригодных для реальных проектов крупномасштабного анализа данных; а также полную поддержку для преподавателей на сопутствующем сайте www.mkp.com/datamining2e.