統(tǒng)計挖掘與機器學習：大數(shù)據(jù)預(yù)測建模和分析技術(shù)（原書第3版）

第3版前言
第2版前言
致謝
關(guān)于作者
第1章　引論 1
11　個人計算機與統(tǒng)計學 1
12　統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)分析 2
13　EDA簡介 3
14　EDA范式 4
15　EDA的弱點 5
16　小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù) 5
161　數(shù)據(jù)規(guī)模特征 6
162　數(shù)據(jù)規(guī)模：個人觀點 7
17　數(shù)據(jù)挖掘范式 7
18　統(tǒng)計學和機器學習 8
19　統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘 9
參考資料 9
第2章　數(shù)據(jù)處理相關(guān)學科：統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)科學 11
21　引言 11
22　背景 11
23　統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)科學的比較 12
24　討論：統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)科學的不同之處 18
25　本章小結(jié) 19
26　結(jié)語 19
參考資料 19
第3章　變量評估的兩種基本數(shù)據(jù)挖掘方法 21
31　引言 21
32　相關(guān)系數(shù) 21
33　散點圖 22
34　數(shù)據(jù)挖掘 24
341　示例31 24
342　示例32 24
35　平滑散點圖 25
36　一般關(guān)聯(lián)性檢驗 27
37　本章小結(jié) 28
參考資料 29
第4章　用于評估成對變量的基于CHAID的數(shù)據(jù)挖掘方法 30
41　引言 30
42　散點圖 30
43　平滑散點圖 31
44　CHAID入門 32
45　用更平滑的散點圖進行基于CHAID的數(shù)據(jù)挖掘 33
46　本章小結(jié) 36
參考資料 37
第5章　校直數(shù)據(jù)的簡單性和可取性對建模十分重要 38
51　引言 38
52　數(shù)據(jù)的直度和對稱度 38
53　數(shù)據(jù)挖掘是高級概念 39
54　相關(guān)系數(shù) 39
55?。▁x3，yy3）散點圖 40
56　挖掘（xx3，yy3）關(guān)系 41
57　基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘如何處理數(shù)據(jù) 43
58　校直多個變量 43
59　本章小結(jié) 44
參考資料 44
第6章　排序數(shù)據(jù)對稱化：提高數(shù)據(jù)預(yù)測能力的統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘方法 45
61　引言 45
62　量度范圍 45
63　莖葉圖 47
64　箱線圖 47
65　排序數(shù)據(jù)對稱處理方法的圖示 47
651　示例1 48
652　示例2 50
66　本章小結(jié) 56
參考資料 56
第7章　主成分分析：多變量評估的統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘方法 57
71　引言 57
72　EDA重新表述范式 57
73　關(guān)鍵點 58
74　PCA基礎(chǔ) 58
75　示例詳解 58
76　PCA的代數(shù)特征 59
77　一個不常見示例 60
771　R_CD元素（X1，X2，X3，X4，X5，X6）主成分分析 61
772　R_CD元素（X1，X2，X3，X4，X5，X6）主成分分析結(jié)果 61
78　用PCA構(gòu)造準交互變量 62
79　本章小結(jié) 66
第8章　市場份額估算：一個特殊的數(shù)據(jù)挖掘案例 67
81　引言 67
82　背景 67
83　一個特殊的數(shù)據(jù)挖掘案例 68
84　構(gòu)建RAL的YUM市場份額模型 69
841　市場份額模型的十分位分析 76
842　YUM_3mos市場份額模型的結(jié)論 76
85　本章小結(jié) 77
附錄8A 　生成 PROMO_Code啞變量 77
附錄8B　PROMO_Code啞變量的PCA 77
附錄8C　PROMO_Code啞變量上的邏輯斯諦回歸YUM_3mos 78
附錄8D　生成YUM_3mos_wo_PROMO_CodeEff 78
附錄 8E　將變量標準化為位于[0， 1]內(nèi) 78
參考資料 79
第9章　相關(guān)系數(shù)在[-1,+1]內(nèi)取值，是這樣嗎 80
91　引言 80
92　相關(guān)系數(shù)的基礎(chǔ)知識 80
93　計算相關(guān)系數(shù) 81
94　重新配對 82
95　計算經(jīng)調(diào)整的相關(guān)系數(shù) 84
96　重新配對的意義 84
97　本章小結(jié) 84
第10章　邏輯斯諦回歸：回應(yīng)建模方法 85
101　引言 85
102　邏輯斯諦回歸模型 86
1021　示例 86
1022　為LRM打分 87
103　案例分析 88
104　logit值和logit散點圖 89
105　校直數(shù)據(jù)的重要性 90
106　校直數(shù)據(jù)的重述 91
1061　冪階梯法 91
1062　突起規(guī)則 91
1063　測量校直數(shù)據(jù) 92
107　校直示例數(shù)據(jù) 92
1071　FD2_OPEN的重述 93
1072　INVESTMENT的重述 94
108　在突起規(guī)則不適用的情況下選用的技術(shù) 95
1081　擬合logit值散點圖 95
1082　平滑預(yù)測值與實際值散點圖 96
109　MOS_OPEN的重述 96
1010　評估變量的重要性 99
10101　計算G統(tǒng)計量 99
10102　單變量的重要性 100
10103　變量子集合的重要性 100
10104　不同變量子集合的重要性比較 100
1011　案例的重要變量 101
1012　變量的相對重要性 102
1013　案例變量的最佳子集合 103
1014　模型預(yù)測準確性的可視化指標 104
10141　得分組的平滑殘差散點圖 104
10142　基于十分位組的平滑預(yù)測與實際值散點圖 106
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