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　　数据分析：使用opensourcetools

　　第一

　　18

　　回

　　预测分析

　　参见注释

　　一，

　　这本书的大纲

　　1.

　　作者简介

　　这本书的作者是

　　菲利普克。哈内尔

　　他多年来一直是物理学家和软件。

　　体验，

　　为数据分析和数学建模提供咨询服务。

　　他是。

　　Gnuplot

　　投入

　　操作

　　：

　　理解数据图表

　　（

　　曼宁

　　出版)作者也有

　　奥赖利

　　网络

　　在，

　　IBMdeveloperWorks

　　和

　　IEEE软件

　　发表了许多关于华盛顿的文章。

　　理论物理博士学位。

　　2.

　　书籍大纲

　　书名为《数据之魅：基于开源工具的数据分析》，分为四部分。

　　19

　　章。

　　第一部分是

　　一个

　　_

　　六

　　本章分别讨论和介绍了图表技术的数据观测。

　　单变量、双变量、时间序列和多变量映射技术的应用。第二部分是

　　711

　　张，说吧。

　　阐述了用各种建模方法分析数据的方法。

　　讨论了数量水平的估计和不确定因素，

　　打开

　　发送模型的基本组件。

　　第三部分是

　　12-15

　　章，

　　重点介绍了数据挖掘的方法，

　　怎么运输？

　　在模拟中，

　　通过聚类等方法获取有用的知识。

　　第四节是

　　16-19

　　章，

　　强调数据分析就是商业。

　　在工业、金融等领域的实际应用。

　　此外，“研讨会”的标题在本书每章的末尾。

　　的一节描述了如何在各种开源工具和源代码库中实践本章中描述的理论。例如

　　计算机编程语言

　　在，

　　r

　　在，

　　英文手册

　　在，

　　明智的

　　等一下。

　　这本书包括许多模拟过程和结果的演示，

　　给出了一些例子来说明开源工具的使用。

　　进行数据分析。

　　通过阅读这本书，

　　结合这些方法的实际应用

　　使用。

　　第二，

　　第一

　　18

　　回

　　预测分析

　　本章讨论基于数据的直接预测方法。

　　在第二部分中，

　　作者介绍

　　如何建立预测的概念模型，

　　然而，在复杂的环境下，

　　我们可能有麻烦了。

　　因为是法律结构概念模型的问题，所以本章的预测方法很好的解决了这个问题。

　　预测分析描述了旨在从数据中直接获得预测信息的各种任务，

　　其中包括以下内容

　　以下三个应用领域是突出的。

　　一个

　　或者监督学习。每条记录都被分配给

　　定义的类的集合，如垃圾邮件过滤。

　　2

　　无需群集或监控即可学习。江姬

　　记录为群集，但群集未知。

　　三

　　)来上传修改后的文件。根据之前的兴趣和习惯推荐一个聚会。

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