Knowledge Discovery in the Social Sciences (eBook)
264 Seiten
University of California Press (Verlag)
978-0-520-96587-4 (ISBN)
Readers will learn to:
• appreciate the role of data mining in scientific research
• develop an understanding of fundamental concepts of data mining and knowledge discovery
• use software to carry out data mining tasks
• select and assess appropriate models to ensure findings are valid and meaningful
• develop basic skills in data preparation, data mining, model selection, and validation
• apply concepts with end-of-chapter exercises and review summaries
PART I. KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING IN
SOCIAL SCIENCE RESEARCH
Chapter 1. Introduction
Chapter 2. New Contributions and Challenges
PART II. DATA PREPROCESSING
Chapter 3. Data Issues
Chapter 4. Data Visualization
PART III. MODEL ASSESSMENT
Chapter 5. Assessment of Models
PART IV. DATA MINING: UNSUPERVISED LEARNING
Chapter 6. Cluster Analysis
Chapter 7. Associations
PART V. DATA MINING: SUPERVISED LEARNING
Chapter 8. Generalized Regression
Chapter 9. Classification and Decision Trees
Chapter 10. Artificial Neural Networks
PART VI. DATA MINING: TEXT DATA AND NETWORK DATA
Chapter 11. Web Mining and Text Mining
Chapter 12. Network or Link Analysis
Index
Erscheint lt. Verlag | 4.2.2020 |
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Sprache | englisch |
Themenwelt | Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Empirische Sozialforschung |
Schlagworte | academic • academic research • anova test • best fit model • Box Plot • Causality • classification • collecting data • Data Mining • Data processing • decision trees • Matrix • Regression • scholarly • scholarly research • Scientific research • scientific study • Social Science • Statistical Analysis • Statistics • Text Mining • Variables • Web mining |
ISBN-10 | 0-520-96587-6 / 0520965876 |
ISBN-13 | 978-0-520-96587-4 / 9780520965874 |
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