《 数据挖掘与商业智能：数据驱动的业务转型战略 》
- 数据挖掘商业智能回归分类关联规则挖掘聚类数据仓库数据可视化Power BI
- #技术教育 #数据驱动决策 #实践导向 #专业人士指南 #全面教程 #伦理数据实践
- 选题分类：数据库 网络/通讯 管理信息系统 工具书
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 出版日期：2025年05月
- 页数：413页
- 图书定价：37.95 美元
- 开本：（不详）
- 原出版地：印度
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：（不详）
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内容简介
本书系统地探讨了数据挖掘和商业智能的核心概念和技术。本书首先介绍基本原理和关键方法，包括回归、分类、关联规则挖掘和聚类。随后，本书逐步涵盖商业智能架构、数据仓库以及数据建模、仪表板设计和使用 Power BI 等工具进行数据可视化等基本实践。此外，本书还深入探讨了文本挖掘、大数据分析以及数据挖掘和商业智能相关的伦理考量等高级主题，确保读者获得全面的理解。
读完本书，读者将能够理解各种预处理技术，将合适的数据挖掘算法应用于大型数据集，并进行数据分析和解读，从而获得有意义的洞察。他们还将获得数据建模和可视化的技能，以便有效地向企业领导者和政策制定者传达研究结果。此外，读者还将理解数据实践中的伦理考量。
您将学到什么
● 进行数据预处理，应用适当的算法生成模型摘要并有效地传达结果。
● 掌握数据挖掘、BI(Business Intelligence商业智能)原理、回归、分类、关联规则和聚类。
● 设计BI架构、ETL流程、数据仓库和有效的数据可视化。
● 利用Power BI进行数据建模、仪表板设计并创建引人注目的数据可视化。
● 探索文本挖掘、大数据分析和数据实践的道德层面。
● 实现回归、分类、关联规则挖掘和聚类技术。
● 培养数据挖掘、商业智能和道德数据应用方面的专业知识。
本书的目标读者
本教材面向广泛的读者群体，包括数据分析师、业务经理、IT专家、分析专家以及希望提升数据驱动决策理解的研究人员等专业人士。对于希望建立数据挖掘和商业智能基础知识的学生来说，本书也极具价值。
作者介绍
霍塔博士拥有超过20年的教学、研究、领导和咨询经验，在商业分析和信息系统领域展现出深厚的专业知识。他目前担任布巴内斯瓦尔KIIT管理学院（KSOM）的副教授，指导学生和专业人士进行数据驱动的决策。
他拥有技术应用博士学位，是新德里AIMA认证的信息技术认证管理教师（AMT），同时也是一名认证数据科学家。他的专业知识涵盖机器学习、自然语言处理、数据挖掘、数字化转型和SAP-ERP，其研究成果发表于Emerald、Sage、Springer Nature和Palgrave Macmillan等顶级期刊。
在IBS总部任职期间，他领导了印度所有IBS商学院的培训项目，后来担任IBS海得拉巴分校的区域协调员，带头推进战略性课程改进。他荣获多项殊荣，包括2018年ICBM-AMP学术卓越奖（IT和运营领域最佳教授），并在国内外会议上担任委员会成员、顾问委员会成员和会议主席等重要职务。
学术之外，他还为各机构提供技术应用、算法交易、ERP实施和数字化转型方面的咨询，并制定企业和政策战略。作为编辑和评审委员会成员，他积极确保学术研究的卓越性。Hota博士致力于连接技术与商业，持续赋能学生、教育工作者、研究人员和行业领袖，推动数字化转型时代的创新。
图书目录
2. 回归与分类技术及其应用
3.关联规则挖掘算法的概念及应用
4. 聚类
5. 商业智能简介
6. 商业智能架构、查询和报告实践
7. 高级数据挖掘和商业智能技术
8. 数据挖掘和商业智能道德框架
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