Bu kitap sayesinde araştırmacılar R programını kullanarak veri madenciliğiyle ilgili birçok yöntemi uygulayabilirler. Önceki baskılarına göre daha geniş bir içeriğe sahip olan bu baskı verinin analize hazırlanması ve veriye ilişkin ön incelemelerin yapılmasından ileri düzeyde veri madenciliği algoritmalarının uygulanmasına kadar geniş bir içeriğe sahiptir.

Bu kaynak kitap sadece veri madenciliğinde değil aynı zamanda veri bilimi, büyük veri analizi, istatistik, makine öğrenmesi ve yapay zeka alanında çalışmalar yapan araştırmacılar için de faydalı olacaktır. Bu baskıda da önceki baskıda olduğu gibi algoritmaların ayrıntılı bir şekilde anlatımları yapılmış ve elde çözümleri örneklerle gösterilmiştir. Her bir örnek için R programlama dili ile çözümler elde edilerek eldeki çözüm sonuçlarıyla karşılaştırılması sağlanmıştır. Ayrıca, bu baskıda önceki baskılardan farklı olarak daha fazla R uygulamasına yer verilmiştir. Bu sayede kitap özellikle veri madenciliği, veri bilimi, büyük veri analizi ve makine öğrenmesi gibi dersler için ideal bir kaynak olma özelliğine sahiptir. Ayrıca, kitapta yer alan anlatımların R kodlarını da içeren sunumları s://rpubs.com/DrAltunkaynak/ adresinden takip edilebilmektedir. Bu sayede dersi anlatan öğretim elemanları ders sunumlarına hazır bir şekilde erişebilecek, öğrenciler ise ders takiplerini rahat bir şekilde yapabilecektir.

Kitap, özellikle istatistik, Endüstri Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği, işletme, Ekonometri ve Biyoistatistik gibi bölümlerde gerek lisans gerekse lisansüstü okutulan "Veri Madenciliği" veya "Bilgi Keşfi" dersleri için ders kitabı niteliğinde iken veri madenciliği alanında çalışan araştırmacılar için de temel kaynak olma potansiyeline sahiptir.

Konu Başlıkları

Özellik Seçim Yöntemleri

Sınıflandırma Yöntemleri

Sınıflandırma Kalitesinin Ölçümü

Birliktelik Kuralları

Kümeleme Yöntemleri

Kümeleme Kalitesinin Ölçümü

İkili Kümeleme (Biclustering) Algoritmaları

İkili Kümeleme Değerlendirme Ölçüleri

Gen Verileri

R Uygulamaları

Taksit Seçenekleri