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Intelligent Data Analysis

Wiley

2020년 04월 17일 출간

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ISBN 9781119544449
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작품소개

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This book focuses on methods and tools for intelligent data analysis, aimed at narrowing the increasing gap between data gathering and data comprehension, and emphasis will also be given to solving of problems which result from automated data collection, such as analysis of computer-based patient records, data warehousing tools, intelligent alarming, effective and efficient monitoring, and so on. This book aims to describe the different approaches of Intelligent Data Analysis from a practical point of view: solving common life problems with data analysis tools.
List of Contributors xix Series Preface xxiii Preface xxv 1 Intelligent Data Analysis: Black Box Versus White Box Modeling 1Sarthak Gupta, Siddhant Bagga, and Deepak Kumar Sharma 1.1 Introduction 1 1.1.1 Intelligent Data Analysis 1 1.1.2 Applications of IDA and Machine Learning 2 1.1.3 White Box Models Versus Black Box Models 2 1.1.4 Model Interpretability 3 1.2 Interpretation of White Box Models 3 1.2.1 Linear Regression 3 1.2.2 Decision Tree 5 1.3 Interpretation of Black Box Models 7 1.3.1 Partial Dependence Plot 7 1.3.2 Individual Conditional Expectation 9 1.3.3 Accumulated Local Effects 9 1.3.4 Global Surrogate Models 12 1.3.5 Local Interpretable Model-Agnostic Explanations 12 1.3.6 Feature Importance 12 1.4 Issues and Further Challenges 13 1.5 Summary 13 References 14 2 Data: Its Nature and Modern Data Analytical Tools 17Ravinder Ahuja, Shikhar Asthana, Ayush Ahuja, and Manu Agarwal 2.1 Introduction 17 2.2 Data Types and Various File Formats 18 2.2.1 Structured Data 18 2.2.2 Semi-Structured Data 20 2.2.3 Unstructured Data 20 2.2.4 Need for File Formats 21 2.2.5 Various Types of File Formats 22 2.2.5.1 Comma Separated Values (CSV) 22 2.2.5.2 ZIP 22 2.2.5.3 Plain Text (txt) 23 2.2.5.4 JSON 23 2.2.5.5 XML 23 2.2.5.6 Image Files 24 2.2.5.7 HTML 24 2.3 Overview of Big Data 25 2.3.1 Sources of Big Data 27 2.3.1.1 Media 27 2.3.1.2 The Web 27 2.3.1.3 Cloud 27 2.3.1.4 Internet of Things 27 2.3.1.5 Databases 27 2.3.1.6 Archives 28 2.3.2 Big Data Analytics 28 2.3.2.1 Descriptive Analytics 28 2.3.2.2 Predictive Analytics 28 2.3.2.3 Prescriptive Analytics 29 2.4 Data Analytics Phas

작가정보

저자(글) Deepak Gupta

Deepak Gupta completed his PhD (CSE) at Dr. APJ Abdul Kalam Technical University, Lucknow, India; his M.E. (CTA) at Delhi College of Engineering, New Delhi, India; and his B.Tech at Guru Gobind Singh Indraprastha University, Delhi, India. He completed his postdoctoral research on the Internet of Things (IoT) at the National Institute of Telecommunications, Ghaziabad, India. He is a guest editor for SCI and SCOPUS and has co-authored 38 books and published 95 research papers. Siddhartha Bhattacharyya, PhD, is a Professor of Computer Science at CHRIST (Deemed to be University), Bengaluru, India. Ashish Khanna received his PhD from the National Institute of Technology, Kurukshetra, India. He completed his M.Tech and B.Tech at Guru Gobind Singh Indraprastha University, Delhi, India in 2004. He has published 100 research papers and co-authored 22 textbooks on engineering. His research includes distributed computing, distributed systems, cloud computing, and opportunistic networks. He completed his postdoctoral research on the Internet of Things (IoT) at the National Institute of Telecommunications, Ghaziabad, India. Kalpna Sagar received her B.Tech from Indira Gandhi Institute of Technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Delhi, India and her M.Tech from University School of Information, Communication and Technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Delhi, India. She is currently pursuing her PhD. Her research includes software engineering, human-computer interaction, and data-mining. She has published numerous research papers and is currently an Assistant Professor and Assistant Dean of Academics at KIET Group of Institutions, Dr. APJ Abdul Kalam Technical University, Lucknow, India.

저자(글) Ashish Khanna

저자(글) Kalpna Sagar

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