R AND DATA MINING Examples and Case Studies
Lingua: inglese
Editore: Academic Press, 2012
- Rilegato
- Usato
Da: Easton's Books, Inc., Mount Vernon, WA, U.S.A.Easton's Books, Inc.
Venditore AbeBooks dal 30 agosto 1998
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Codice articolo 59131
- Titolo
- R AND DATA MINING Examples and Case Studies
- Autore
- Zhao, Yanchang
- Editore
- Academic Press
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- NF
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0123969638
- ISBN 13
- 9780123969637
This book introduces using R for data mining. Data mining techniques are widely used in government agencies, banks, insurance, retail, telecom, medicine and research. Recently, there is an increasing tendency to do data mining with R, a free software environment for statistical computing and graphics. According to a poll by KDnuggets.com in early 2011, R is the 2nd popular tool for data mining work. By introducing using R for data mining, this book will have a broad audience from both academia and industry. It targets researchers in the field of data mining, postgraduate students who are interested in data mining, and data miners and analysts from industry. For example, many universities have courses on data mining, and the proposed book will be a useful reference for students learning data mining in those courses. There are also many training courses on data mining in industry, such as training by SAS and IBM on data mining. The book will be of interest to the course learners as well.
- The book will present an introduction into using R for data mining applications, covering most popular data mining techniques.
- Code examples and data will be provided, so that readers can easily learn the techniques.
- Case studies in real-world applications will be covered, which will help readers to apply the techniques in their work.
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Informazioni sull’autore
Before joining public sector, he was an Australian Postdoctoral Fellow (Industry) in the Faculty of Engineering & Information Technology at University of Technology, Sydney, Australia. His research interests include clustering, association rules, time series, outlier detection and data mining applications and he has over forty papers published in journals and conference proceedings. He is a member of the IEEE and a member of the Institute of Analytics Professionals of Australia, and served as program committee member for more than thirty international conferences.
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