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[美] 贝里 、[美] 利诺夫 著; 袁卫 译 / 中国财政经济出版社 / 2004-01 / 平装
售价 ¥ 1.00
品相 八五品
上书时间2021-08-26
数据挖掘
数据挖掘是信息领域发展最快的技术,很多不同领域的专家,比如统计学家、数据库专家等,都从中获得了发展的空间,使得数据挖掘日益成为企业界讨论的热门话题。随着信息技术的发展,人们采集数据的手段日益丰富与高明,由此积累的数据日益膨胀,数据量达到GB甚至TB级,而且高维数据也日益成为主流。这些海量数据及其高维特征使得传统的数据分析手段相形见绌。计算机性能的日益更新,使得人们能够期望计算机帮助我们分析与理解数据,帮助我们以丰富的数据为基础做出正确决策。
迈克尔·贝里和戈登·利诺夫是数据挖掘公司的创始人,这是美国一家很受欢迎的数据挖掘顾问公司。在从事数据挖掘项目之余,他们在世界各地讲课、演讲,所到之处均大受欢迎。
第1部分本书焦点第1章数据挖掘概述1.什么是数据挖掘?2.数据挖掘能做什么?分类估计预测组合或关联法则聚类描述与可视化3.商业领域的数据挖掘作为研究工具的数据挖掘改进生产过程的数据挖掘市场营销中的数据挖掘客户关系管理中的数据挖掘4.技术层面的数据挖掘数据挖掘与机器学习数据挖掘与统计学数据挖掘与决策支持数据挖掘与计算机技术5.数据挖掘的社会背景第2章为什么要精通数据挖掘这门艺术1.数据挖掘的四种方法购买评分购买软件聘请编外专家培养企业内部骨干本章小结第3章数据挖掘方法论:互动循环系统1.数据挖掘的两种类型有监督的数据挖掘无监督的数据挖掘2.数据挖掘的互动循环过程3.正确识别业务问题实施数据挖掘是否必要?是否存在最让人感兴趣的客户子群或客户细分?相应的行业规范有哪些?关于数据印证业内专家的观点4.将数据转换成可操作的决策确认和获取数据生成有效数据、探索数据以及清洁数据将数据转换成具有合适的粒度的数据加入衍生变量准备建模数据集选择建模技术和训练模型检测模型的执行效率5.将结果生成决策6.评测模型的有效性7.成功建立预测模型的要点预测模型的时间范围模型的使用有效期假定1:过去是将来的预言家假定2:数据是可以获得的假定3:数据中应包括我们的预期目标本章小结第4章客户和他们的生命周期1.谁是企业的客户消费者企业客户客户市场细分2.客户的生命周期客户生命周期的不同阶段客户生命周期中的重要事件客户生命周期中不同的时段所产生的资料3.客户的生理生命周期4.选择最佳时机,锁定最佳客户预算最优化促销活动最优化客户最优化本章小结第2部分数据挖掘的三大支柱第5章数据挖掘技术与算法1.不同的目标要求不同的技术不同的数据类型要求不同的方法2.三种数据挖掘技术3.自动类别侦测K-均值类别侦测的工作原理选择聚类所产生的后果4.决策树决策树的工作原理决策树的建立过程选择决策树所产生的后果5.神经网络神经网络的训练选择神经网络所产生的后果本章小结第6章无所不在的数据1.数据结构行列数据挖掘中列的作用数据挖掘中的数据2.数据看起来究竟像什么?数据从哪里来粒度的合适水平度量数据取值的不同方法3.多少数据才足够呢?4.衍生变量使用衍生变量时应该注意的问题离群点的处理列变量的组合分类汇总从某一列中提取信息时间序列5.案例:客户行为的界定6.受污染的数据缺失数据定义模糊谬误值本章小结第7章建立有效的预测模型1.建立好的预测模型预测模型的建立过程对模型效果的衡量模型稳定性保持模型稳定性所面临的挑战2.对模型集进行处理分割与掌握:训练集、测试集与评价集模型集规模对模型效果的影响模型集密度对模型效果的影响抽样何谓过抽样?利用时间相关资料来建立模型模型输入和模型输出执行时间:考虑模型的建立时间时间和遗漏数据建立时间上易于转换的模型字段命名3.使用多个模型多个模型的表决将输入分段对模型进行组合的其他原因4.做试验!模型集不同类型的模型以及模型参数时间范围本章小结第8章实施控制:建立数据挖掘环境1.起步何谓数据挖掘环境?四个案例研究数据挖掘环境得以成功的要素2.案例1:建造公司内部核心竞争力保险行业的数据挖掘开端3.案例2:创造新的商机向网上发展环境潜在客户的数据仓库下一个步骤4.案例3:在数据仓库工作中培养数据挖掘技能特殊类型的数据仓库数据挖掘的计划信息技术部门内部的数据挖掘5.案例4:利用特斯拉快速建模环境法(RME)进行数据挖掘建立高级数据挖掘环境所需的条件什么是RME?RME如何运作?RME如何协助数据准备RME如何支持抽样RME如何协助建立模型RME如何协助模型评估和管理本章小结……第3部分案例研究第9章数据挖掘在目录直销业中的应用第10章数据挖掘在在线银行业中的应用第11章数据挖掘在无线通信业中的应用第12章数据挖掘在电信业中的应用第13章谁正在买什么?第14章不浪费、不短缺:改善生产流程第15章社会议题:数据挖掘与隐私权索引
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开播时间:09月02日 10:30