大数据与机器学习:实践方法与行业案例 带目录【PDF】【45.68MB】
内容简介
本书从企业实践出发,内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上,按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇(第1~3章),立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度,介绍数据在企业内的分布和处理逻辑,以便快速为分析准备素材。分析篇(第4~11章),选取企业实际案例,介绍常用的数据挖掘与机器学习算法,以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇(第12~15章),选取当前主流的四个应用场景,介绍如何实现数据驱动,让数据“自动”流转于各个环节。
作者简介
陈春宝,先后获得了经济学硕士和工业工程博士学位,拥有10年数据分析及应用经验,目前任职于股份制商业银行总行,在数据挖掘、机器学习和业务咨询方面有着独到的见解,他的工作跨大数据、营销、风险、运营等多个领域,擅长诊断各类业务问题,应用商业和数据分析手段获得创新性的解决方案,并帮助业务部门有效的实施。他曾经担任交通银行*中心的数据分析经理,以及美国MSA公司咨询顾问,拥有银行、*、烟草、医药与电信等行业几十个项目的数据挖掘分析与SAS建模经验。基于大数据构建的预测模型,创新了商业模式并为公司带来新的收入来源,参与设计的算法获得人民银行科技发展二等奖。他还长期负责企业内的数据分析人员培训和管理,并先后担任两个大数据专业期刊的责任编辑,近几年经常作为嘉宾活跃在高校与企业的一系列大数据活动中。曾担任上海交通大学工程硕士企业导师,SCI&EI索引期刊发表论文10余篇。
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