预测性分析：基于数据科学的方法（原书第2版）

　　本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究—包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第5章介绍预测性分析算法，第6章探讨预测性建模中的高阶主题，第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析，第8章介绍预测性分析使用的大数据，第9章介绍深度学习和认知计算，附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。

　　Dursun Delen博士是商业分析、数据科学和机器学习领域的国际知名专家。他经常受邀参加各种国内外会议，就数据/文本挖掘、商务智能、决策支持系统、商业分析、数据科学和知识管理等主题做大会报告。在2001年被聘任为俄克拉荷马州立大学（Oklahoma State University）的教授前，Delen博士在工业界工作了十多年，致力于为企业开发和交付商业分析解决方案。他曾在私营应用研究和咨询公司Knowledge Based Systems，Inc.（KBSI）担任研究科学家。在KBSI任职的五年间，Delen博士主持了很多与决策支持系统、企业工程、信息系统开发和高级商业分析相关的项目，这些项目由私营企业和美国联邦机构（包括国防部、NASA、国家科学基金会、国家标准和技术研究所以及能源部）资助。现在，除学术工作外，Delen博士还为企业提供专业教育和咨询服务，帮助它们评估分析、数据科学和信息系统需求以及开发最先进的计算机决策支持系统。Delen博士目前的学术职位是工商管理威廉·S. 斯皮尔斯讲席教授和商业分析帕特森家族讲席教授。他是美国卫生系统创新中心（Center for Health Systems Innovation）的研究主任，也是俄克拉荷马州立大学斯皮尔斯商学院（Spears School of Business）管理科学和信息系统的杰出教授。他在Journal of Business Research、Journal of Business Analytics、Decision Sciences Journal、Decision Support Systems、Communications of the ACM、Computers & Operations Research、Annals of Operations Research、Computers in Industry、Journal of Production Operations Management、Artificial Intelligence in Medicine、Journal of the American Medical Informatics Association、Expert Systems with Applications、Renewable and Sustainable Energy Reviews、Energy、Renewable Energy等核心期刊上发表了150多篇经过同行评议的研究论文。他还撰写或与人合著了11本商业分析、数据科学和商务智能领域的专著和教材。Delen博士经常在各种商业分析和信息系统的会议上担任专题和子专题的主席。目前，他是Journal of Business Analytics和Frontiers in Artificial Intelligence的主编，Journal of Decision Support Systems、Decision Sciences和Journal of Business Research的高级编辑，Decision Analytics、International Journal of Information and Knowledge Management和International Journal of RF Technologies的副主编，以及其他几本学术期刊的编委会成员。他曾获得著名的富布赖特学者奖、杰出教师和研究者奖、校长杰出研究者奖和大数据导师奖等多项研究和教学奖项。