Principles of Data Mining PDF

David J. Hand ist ein bekannter britischer Statistiker, geboren am 30. Juni 1950 in Peterborough, Großbritannien. Er ist Professor für Statistik am Imperial College in London. Im Laufe der Jahre hat er sich als führende Persönlichkeit auf dem Gebiet der Statistik und Datenanalyse etabliert.

Akademische und berufliche Erfolge:

• Emeritierter Professor für Mathematik und Senior Research Investigator am Imperial College, London.
• Zuvor hatte er den Lehrstuhl für Statistik am Imperial College in London inne.
• Fellow der British Academy und Honorary Fellow des Institute of Actuaries.
• War zweimal Präsident der Royal Statistical Society.
• War acht Jahre lang nicht geschäftsführender Direktor der britischen Statistikbehörde.
• Mitglied des Europäischen Statistischen Beratenden Ausschusses.
• Vorsitzender des Expert User Advisory Committee des National Statistician und des Center for Applied Data Ethics Advisory Committee des ONS.
• Ehemaliger Vorsitzender des Forschungsausschusses des Data Science Institute des Imperial College und Vorsitzender des britischen Administrative Data Research Network.
• Acht Jahre lang leitender wissenschaftlicher Berater von Winton Capital Management.

Urheberschaft:

David J. Hand ist ein produktiver Autor mit einem bemerkenswerten Werk, darunter:

• Über 300 wissenschaftliche Arbeiten.
• 32 Bücher zu verschiedenen Aspekten der Datenanalyse und Statistik.
• Zu seinen jüngsten Büchern gehören „Amy’s Luck“, „Dark Data“, „From BIP to Sustainable Wellbeing“, „Measurement: A Very Short Introduction“ und „Information Generation: How Data Rules Our World“.

Auszeichnungen und Anerkennungen:

• Ausgezeichnet mit der Guy-Medaille der Royal Statistical Society im Jahr 2002.
• Im Jahr 2012 erhielten er und seine Forschungsgruppe den Credit Collections and Risk Award für Beiträge zur Kreditbranche.
• Ausgezeichnet mit der George-Box-Medaille im Jahr 2016.
• Erhielt 2019 die Forschungsmedaille der International Federation of Classification Societies.
• Im Jahr 2013 wurde er für seine herausragenden Beiträge zu Forschung und Innovation zum OBE (Officer of the Order of the British Empire) ernannt.

David J. Hands bemerkenswerte Karriere und Beiträge haben im Bereich der Statistik unauslöschliche Spuren hinterlassen und ihn zu einer angesehenen Autorität und einem produktiven Autor auf dem Gebiet der Datenanalyse und Statistikwissenschaft gemacht.

Principles of Data Mining pdf von David Hand

The burgeoning interest in data mining is driven by a common challenge spanning various fields: how to effectively manage, access, model, and ultimately comprehend vast datasets? Traditionally, different aspects of data mining were tackled separately by disparate disciplines. However, "Principles of Data Mining" breaks new ground as the first truly interdisciplinary text on the subject, amalgamating insights from information science, computer science, and statistics.

A Threefold Approach:

The book unfolds across three key sections, each contributing to a comprehensive understanding of data mining:

• Foundations: In this initial section, readers receive a tutorial-style overview of the fundamental principles that underpin data mining algorithms and their practical applications. The emphasis here is on fostering intuition rather than delving into excessive rigor.
• Data Mining Algorithms: This section is dedicated to the construction of algorithms designed to tackle specific problems in a systematic and principled manner. The covered algorithms encompass a wide spectrum, including classification and regression trees, association rules, belief networks, classical statistical models, nonlinear models like neural networks, and local "memory-based" models.
• Real-World Applications: The final section culminates in an exploration of how the previously covered analyses seamlessly integrate when confronted with real-world data mining challenges. Topics span the crucial role of metadata, strategies for handling missing data, and the significance of data preprocessing.

A Bridge Between Disciplines:

Principles of Data Mining by David J. Hand transcends disciplinary boundaries, serving as a pioneering work that bridges information science, computer science, and statistics. It equips readers with a holistic perspective on data mining, emphasizing not only the "how" but also the "why" behind its methodologies.

In a world awash with data, this book stands as an essential resource for anyone seeking to harness the power of data mining to unlock insights, patterns, and knowledge from large and complex datasets. David J. Hand's interdisciplinary approach ensures that this book remains a valuable asset for both novices and experts in the field.