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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:21

题名/责任者:
非结构化数据分析:how to improve customer acquisition customer retention and fraud detection and prevention/(美) 吉恩·保罗·艾森(Jean Paul Isson)著 卢苗苗, 苏金六, 和中华等译
出版发行项:
北京:人民邮电出版社,2020
ISBN及定价:
978-7-115-54271-7/CNY99.00
载体形态项:
347页;24cm
并列正题名:
Unstructured data anal ytics : how to improve customer acquisition customer retention and fraud detection and prevention
个人责任者:
(美) 艾森 (Isson, Jean Paul) 著
个人次要责任者:
卢苗苗
个人次要责任者:
苏金六
个人次要责任者:
和中华
学科主题:
数据处理
中图法分类号:
TP274
出版发行附注:
由Jean Paul Isson授权出版
提要文摘附注:
本书介绍了基于人工智能、机器学习、深度学习等技术的非结构化数据分析如何在用户获取与留存、欺诈检测和预防、人力资源管理、法律、医疗、产品和服务开发、国家安全以及体育等行业领域获得应用。本书收集了来自谷歌、亚马逊、Spotify、LinkedIn、辉瑞、加拿大宏利金融集团、安盛集团、MonsterWorldwide、安德玛、休斯敦火箭队、戴尔、IBM和美国SAS软件研究院等领先企业的一线故事,为构建和运用成功的非结构化数据分析提供了框架。身处大数据的浪潮中,数据本身所蕴含的价值远比我们想象中的丰富,充分利用非结构化数据对于任何行业都十分重要。
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