Une introduction à l’exploration de données Daniel T. Larose est un manuel qui apporte des éclairages sur l’exploration de données, l’analyse prédictive et l’analyse statistique. Le livre met l’accent sur l’application des méthodes de science des données afin de découvrir des connaissances précieuses dans de grands ensembles de données issus de divers secteurs, tels que le monde des affaires et le domaine de la santé.
Cet ouvrage de référence traite des techniques actuelles et propose des outils pratiques pour exploiter les bases de données existantes en vue d’accroître les profits et la part de marché. Avec de nouveaux chapitres ajoutés sur la modélisation des données, le traitement des données manquantes et la statistique multivariée, cette deuxième édition demeure une source essentielle pour les professionnels de la science des données.
Principales caractéristiques
- Traitement approfondi des mégadonnées, de l’analyse prédictive et des méthodes statistiques
- Nouveaux chapitres sur la statistique multivariée, la préparation à la modélisation et l’imputation des données manquantes
- Une attention approfondie portée à R en tant que langage de programmation pour l’analyse des données
- 280 exercices à la fin de chaque chapitre
- Disponible avec un site web d’accompagnement pour les enseignants
Spécifications du produit
- Auteur : Daniel T. Larose (Central Connecticut State University)
- Éditeur : John Wiley & Sons Inc
- ISBN : 9780470908747
- Pages : 336
- Thème : Exploration de données, Analyse prédictive, Analyse statistique
À propos de l’auteur
Daniel T. Larose est professeur et directeur des programmes d’exploration de données à la Central Connecticut State University. Il possède une expérience de consultant auprès d’entreprises de premier plan telles que Microsoft et Deloitte. Il s’agit de sa quatrième publication chez Wiley.
Chantal D. Larose est professeure adjointe en statistique et en science des données à l’Eastern Connecticut State University. Elle est co-autrice de plusieurs ouvrages sur la science des données et les méthodes d’analyse prédictive, et contribue au développement des formations en science des données.