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必威体育精装版版读书笔记,下载可以直接修改《增强型分析 AI驱动的数据分析 业务决策与案例实践》思维导图PPT模板本书关键字分析思维导图模型算法数据业务科学家第章序列原理应用分析客户技术大数据方法增强型决策计算机预测过程目录推荐序二推荐序一0201第1章 数据科学家的成长之路第2章 大数据探索及预处理0304第3章 预测模型的新技术第4章 序列分析0605目录第6章 深入探讨CNN第5章 应用数据分析做出最优决策0807第7章 深入探讨RNN第8章 深入探讨GAN09010内容摘要增强型分析是数据科学的未来,本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策,即增强型分析。本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家,在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验,他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型,解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。全书的内容由两条主线贯穿:技术主线:一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术,一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。业务主线:在数字化转型的大时代背景下,如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控,实现由初级的“主动营销”到“被动营销”,再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。本书的重点聚焦在本质内容上,即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。推荐序一 描述性分析,即分析过去发生了什么;诊断性分析,即分析过去发生这个事情的原因是什么;预测性分析,即基于过去的步调,未来会发生什么;规范性分析,未来应该采取的最优决策以及采取后的结果什么。推荐序二 4、数值类型:区间型数据(Interval)、分类型数据(Categorical)、序数型数据(Ordinal)(1)、连续型数据:重点关注缺失率,然后是均值、中位数等指标。推荐序二积极投身于这次人工智能的浪潮人工智能将深刻地改变我们的生活期望作者们能走得更远第1章 数据科学家的成长之路 7、梯度下降(Gradient Descent)是机器学习经常使用的一种在求得拟合函数参数时“最小化损失函数”的方法。第1章 数据科学家的成长之路1.3 数据科学家的工作模式与组织结构1.1 算法与数据科学家1.2 数据科学家不断成长的几个阶段1.4 数据科学家的工作方法要点1.1 算法与数据科学家1.1.1 数据科学、人工智能、机器学习...1.1.2 室内活动还是室外活动1.2 数据科学家不断成长的几个阶段1.2.3 业务——如何产生更大价值1.2.1 算法——如何构建数据分析模型1.2.2 用法——如何回头看模型1.2.4 战略——如何更广1.3 数据科学家的工作模式与组织结构1.3.1 数据驱动还是业务驱动1.3.2 数据科学家团队的组织结构第2章 大数据探索及预处理 算是一篇虽有干货,但有蹭热度之嫌的离题作文。第2章 大数据探索及预处理2.2 数据预处理2.1 大数据探索2.3 衍生指标的加工2.1 大数据探索2.1.3 分类型数据的探索2.1.1 数值类型2.1.2 连续型数据的探索2.1.4 示例:数据探索2.2 数据预处理2.2.2 数据变换2.2.1 数据清洗2.2.3 数据归约2.3 衍生指标的加工2.3.3 把类别变量替换为数值32.3.1 衍生指标概述12.3.4 多变量组合42.3.2 将数值转化为百分位数22.3.5 从时间序列中提取特征5第3章 预测模型的新技术增强型分析(Augmented Analytics)是我去年开始有所耳闻的概念,简单来说,就是自动化的数据分析。第3章 预测模型的新技术3.3 Gradient Tree Bo...3.1 集成学习3.2 Gradient Tree Bo...3.4 模型的最佳参数设置第3章 预测模型的新技术3.7 多输出预测3.5 投票决定最终预测结果3.6 让模型在训练结束后还能被更新3.8 案例:如何给客户从数百个产品中寻...3.1 集成学习3.1.1 Averaging方法3.1.2 Boosting方法3.2 Gradient Tree Bo...3.2.1 梯度与梯度下降3.2.2 Gradient Tree ...3.3 Gradient Tree Bo...3.3.2 Regularization3.3.1 Gradient Tree ...3.3.3 XGBoost介绍3.6 让模型在训练结束后还能被更新3.6.1 热启动3.6.2 增量学习3.7 多输出预测3.7.2 Classifier Cha...3.7.1 Binary Relevan...3.7.3 Ensemble Class...3.8 案例:如何给客户从数百个产品中寻..

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