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  • 教育數據挖掘技術與應用
    該商品所屬分類:研究生 -> 工學
    【市場價】
    750-1088
    【優惠價】
    469-680
    【作者】 丁繼紅 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學 
    【出版社】電子工業出版社 
    【ISBN】9787121420733
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:128開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787121420733
    叢書名:教育技術學一流專業建設叢書

    作者:丁繼紅
    出版社:電子工業出版社
    出版時間:2021年10月 


        
        
    "
    內容簡介
    本選題首先深入剖析了教育大數據的特征,提出教育大數據分析與挖掘技術的目標和應用前景,梳理教育領域常用的分析挖掘技術,揭示教育大數據分析的本質。隨後,從教育數據獲取與預處理、數據降維、分析與預測、多維關聯挖掘、聚類分析、滯後時間序列分析、社會網絡分析等七個方面介紹教育數據挖掘的原理和實踐。本選題不僅闡釋了決策樹、人工神經網絡、支持向量機、樸素貝葉斯分類器、Logistic回歸、Apriori算法、K-Means聚類、層次聚類等分析技術的原理,也利用SPSS Modeler、GSEQ、Ucinet、Gephi等軟件結合案例和實操對這些算法的應用場景進行了全面介紹。本選題結合案例將復雜的數據分析技術進行深入淺出的講解,選用教育領域的數據進行預處理、降維、預測、聚類、關聯分析、時間序列分析和社會網絡分析。與此同時,結合微視頻講解案例操作,形成立體化教材,努力將本書打造成在內容設計上面具有實踐性,在知識層面上具有發展性,在表現形式上具有富媒體性的圖書。
    作者簡介
    丁繼紅,博士,浙江工業大學教育科學與技術學院碩士生導師,講師。具有教育技術學、計算機科學與技術的跨學科研究背景,多年來一直從事智能教學繫統、自適應學習和教育精準服務等相關研究工作,主持國家自然科學青年基金、浙江省哲學社會科學基金等項目7項,第二參與國家基金2項,以作者發表20多篇SCI一區,SSCI一區、CSSCI、CSCD研究論文。
    目錄
    第1章 教育數據挖掘概述 / 1
    1.1 數據挖掘及其要解決的問題 / 1
    1.2 教育數據的來源和特點 / 3
    1.3 教育數據分類 / 4
    1.4 教育數據挖掘的目標和價值 / 6
    1.5 教育數據挖掘技術概述 / 8
    本章小節 / 14

    第2章 教育數據采集和預處理 / 15
    2.1 教育數據采集 / 15
    2.2 初始數據存在的雜亂性 / 19
    2.3 數據清洗 / 20
    2.4 數據集成 / 23
    2.5 數據變換 / 26第1章 教育數據挖掘概述 / 1

    1.1 數據挖掘及其要解決的問題 / 1

    1.2 教育數據的來源和特點 / 3

    1.3 教育數據分類 / 4

    1.4 教育數據挖掘的目標和價值 / 6

    1.5 教育數據挖掘技術概述 / 8

    本章小節 / 14



    第2章 教育數據采集和預處理 / 15

    2.1 教育數據采集 / 15

    2.2 初始數據存在的雜亂性 / 19

    2.3 數據清洗 / 20

    2.4 數據集成 / 23

    2.5 數據變換 / 26

    2.6 數據規約 / 27

    2.7 教育數據預處理應用案例 / 28

    本章小節 / 35









    第3章 教育數據降維 / 36

    3.1 數據降維概述 / 37

    3.2 兩種數據降維方法 / 37

    3.3 特征選擇數據降維方法 / 38

    3.4 特征提取數據降維方法 / 40

    3.5 特征選擇數據降維方法在教育數據中的應用案例 / 44

    3.6 特征提取數據降維方法在教育數據中的應用案例1 / 51

    3.7 特征提取數據降維方法在教育數據中的應用案例2 / 56

    本章小節 / 65



    第4章 決策樹、人工神經網絡和支持向量機 / 66

    4.1 分類預測概述 / 66

    4.2 決策樹 / 67

    4.3 C5.0算法及其應用 / 73

    4.4 決策樹應用案例 / 86

    4.5 人工神經網絡 / 94

    4.6 神經網絡應用案例 / 101

    4.7 支持向量機 / 105

    4.8 支持向量機應用案例 / 113

    本章小節 / 117



    第5章 樸素貝葉斯分類器、貝葉斯網絡和二項Logistic回歸 / 118

    5.1 貝葉斯概率和貝葉斯定理 / 118

    5.2 樸素貝葉斯分類器 / 119

    5.3 樸素貝葉斯分類應用案例 / 121

    5.4 貝葉斯網絡 / 126

    5.5 貝葉斯網絡應用案例 / 131

    5.6 二項Logistic回歸分析 / 136

    5.7 二項Logistic回歸分析應用案例 / 146

    本章小節 / 159

    第6章 關聯分析 / 160

    6.1 關聯分析概述 / 160

    6.2 Apriori算法 / 165

    6.3 經典應用案例——購物籃關聯分析 / 170

    6.4 教育應用案例——學習行為關聯分析 / 177

    本章小節 / 184



    第7章 聚類分析 / 185

    7.1 聚類分析概述 / 185

    7.2 K-Means聚類及應用 / 189

    7.3 層次聚類及其應用 / 198

    7.4 兩步聚類及其應用 / 202

    7.5 Kohonen網絡聚類 / 211

    本章小節 / 222



    第8章 滯後序列分析 / 223

    8.1 行為序列分析和滯後序列分析概述 / 223

    8.2 滯後序列分析工具 / 225

    8.3 基於滯後序列分析法的學習行為分析流程 / 232

    8.4 基於滯後序列分析法的學習行為分析應用 / 235

    8.5 基於滯後序列分析法的學習行為分析應用案例 / 237

    本章小節 / 242



    第9章 社會網絡分析 / 243

    9.1 社會網絡分析概述 / 243

    9.2 社會網絡分析過程和方法 / 246

    9.3 UCINET / 253

    9.4 Gephi / 259

    本章小節 / 268


     
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