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數(shù)據(jù)挖掘與算法 讀者對象:本教材不僅可以滿足應(yīng)用型高等院校財(cái)務(wù)管理、會計(jì)學(xué)等專業(yè)對教材的需求,而且注重?cái)?shù)據(jù)挖掘知識及算法在實(shí)務(wù)中的應(yīng)用,因此也可以作為實(shí)務(wù)操作的參考用書
本教材以前置課程內(nèi)容為基礎(chǔ),提供了大數(shù)據(jù)的各模塊典型業(yè)務(wù)場景以供學(xué)習(xí);同時為了適應(yīng)新形勢下高等院校向培養(yǎng)應(yīng)用型財(cái)務(wù)人才轉(zhuǎn)型的新需求,系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本原理、基本技能及基本方法;采用與財(cái)務(wù)會計(jì)專業(yè)相關(guān)的最新實(shí)例和相應(yīng)練習(xí)操作,以實(shí)現(xiàn)知識點(diǎn)的具體應(yīng)用;此外,為后續(xù)課程的學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)奠定了基礎(chǔ)。教材分為十四個章節(jié),主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)認(rèn)知、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)、分類-決策樹算法、基于決策樹識別信用卡數(shù)據(jù)欺詐行為、聚類-k-means算法、基于k-means實(shí)現(xiàn)航空公司客戶價(jià)值分析回、歸一線性回歸算法、基于線性回歸預(yù)測公司產(chǎn)品下期市場價(jià)格、時間序列-ARIMA算法、基于ARIMA預(yù)測公司下期現(xiàn)金流入量、挖掘-基于情感詞典的情感分析、基于情感分析的股民情感分析、分類-邏輯回歸算法、基于邏輯回歸預(yù)測員工流失。
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