Principles of Data Mining pdf

David J. Hand è un eminente statistico britannico nato il 30 giugno 1950 a Peterborough, nel Regno Unito. Ricopre la carica di professore di statistica presso l'Imperial College di Londra. Nel corso degli anni si è affermato come figura di spicco nel campo della statistica e dell'analisi dei dati.

Risultati accademici e professionali:

• Professore emerito di matematica e ricercatore senior presso l'Imperial College di Londra.
• Precedentemente ha ricoperto la cattedra di Statistica presso l'Imperial College di Londra.
• Membro della British Academy e membro onorario dell'Institute of Actuaries.
• È stato presidente della Royal Statistical Society in due occasioni.
• È stato direttore non esecutivo dell'Autorità statistica del Regno Unito per otto anni.
• Membro del comitato consultivo statistico europeo.
• Presiede il comitato consultivo degli utenti esperti degli statistici nazionali e il comitato consultivo dell'ONS per l'etica dei dati applicati.
• Precedente presidente del comitato di ricerca del Data Science Institute dell'Imperial College e presidente dell'Administrative Data Research Network del Regno Unito.
• Consulente scientifico capo di Winton Capital Management per otto anni.

Paternità:

David J. Hand è un autore prolifico con un notevole corpus di opere, tra cui:

• Oltre 300 articoli scientifici.
• 32 libri che coprono vari aspetti dell'analisi dei dati e della statistica.
• I suoi libri recenti includono "Amy's Luck", "Dark Data", "Dal PIL al benessere sostenibile", "Misurazione: una brevissima introduzione" e "Generazione di informazioni: come i dati governano il nostro mondo".

Premi e riconoscimenti:

• Premiato con la Guy Medaglia della Royal Statistical Society nel 2002.
• Nel 2012, lui e il suo gruppo di ricerca hanno ricevuto il Credit Collections and Risk Award per i contributi al settore creditizio.
• Premiato con la medaglia George Box nel 2016.
• Ha ricevuto la Medaglia per la Ricerca della Federazione Internazionale delle Società di Classificazione nel 2019.
• Nel 2013 è stato nominato OBE (Ufficiale dell'Ordine dell'Impero Britannico) per i suoi eccezionali contributi alla ricerca e all'innovazione.

La straordinaria carriera e i contributi di David J. Hand hanno lasciato un segno indelebile nel campo della statistica, rendendolo un'autorità rispettata e un autore prolifico nel campo dell'analisi dei dati e della scienza statistica.

Principles of Data Mining pdf da 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.