数据挖掘与数据化运营实战 数据库 卢辉 新华正版
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作者:
卢辉
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111426509
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出版时间:
2013-06
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
16开
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页数:
276页
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出版时间:
2013-06
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版次:
1
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装帧:
平装
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￥
35.40
6.0折
定价
￥59.00
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上书时间2023-08-28
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目录：
序
前言
章 什么是数据化运营 / 1
1.1 现代营销理论的发展历程 / 2
1.1.1 从4p到4c / 2
1.1.2 从4c到3p3c / 3
1.2 数据化运营的主要内容 / 5
1.3 为什么要数据化运营 / 7
1.4 数据化运营的必要条件 / 8
1.4.1 企业级海量数据存储的实现 / 8
1.4.2 精细化运营的需求 / 10
1.4.3 数据分析和数据挖掘技术的有效应用 / 11
1.4.4 企业决策层的倡导与持续支持 / 11
1.5 数据化运营的新现象与新发展 / 12
1.6 关于互联网和电子的近期新数据 / 14
第2章 数据挖掘概述 / 15
2.1 数据挖掘的发展历史 / 16
2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别 / 16
2.3 数据挖掘的主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用 / 18
2.3.1 决策树 / 18
2.3.2 神经网络 / 19
2.3.3 回归 / 21
2.3.4 关联规则 / 22
2.3.5 聚类 / 23
2.3.6 贝叶斯分类方 / 24
2.3.7 支持向量机 / 25
2.3.8 主成分分析 / 26
2.3.9 设检验 / 27
2.4 互联网行业数据挖掘应用的特点 / 28
第3章 数据化运营中常见的数据分析项目类型 / 30
3.1 目标客户的特征分析 / 31
3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型 / 32
3.3 运营群体的活跃度定义 / 33
3.4 用户路径分析 / 34
3.5 交销售模型 / 35
3.6 信息质量模型 / 37
3.7 服务保障模型 / 39
3.8 用户（买家、家）分层模型 / 40
3.9 家（买家）交易模型 / 44
3.10 信用风险模型 / 44
3.11 商品模型 / 45
3.11.1 商品介绍 / 45
3.11.2 关联规则 / 45
3.11.3 协同过滤算 / 50
3.11.4 商品模型结 / 54
3.12 数据产品 / 55
3.13 决策支持 / 56
第4章 数据化运营是跨专业、跨团队的协调与合作 / 57
4.1 数据分析团队与业务团队的分工和定位 / 58
4.1.1 提出业务分析需求并且能胜任基本的数据分析 / 58
4.1.2 提供业务经验和参建议 / 60
4.1.3 策划和执行精细化运营方案 / 60
4.1.4 跟踪运营效果、反馈和结 / 61
4.2 数据化运营是真正的多团队、多专业的协同作业 / 62
4.3 实例示范数据化运营中的跨专业、跨团队协调合作 / 62
第5章 分析师常见的错误观念和对治的管理策略 / 67
5.1 轻视业务论 / 68
5.2 技术论 / 69
5.3 技术很好论 / 71
5.4 建模与应用两段论 / 72
5.5 机器论 / 73
5.6 的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸 / 74
第6章 数据挖掘项目完整应用案例演示 / 76
6.1 项目背景和业务分析需求的提出 / 77
6.2 数据分析师参与需求讨论 / 78
6.3 制定需求分析框架和分析计划 / 79
6.4 抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底 / 81
6.5 按计划初步搭建挖掘模型 / 81
6.6 与业务方讨论模型的初步结论，提出新的思路和模型优化方案 / 83
6.7 按优化方案重新抽取样本并建模，提炼结论并验证模型 / 84
6.8 完成分析报告和落地应用建议 / 86
6.9 制定具体的落地应用方案和评估方案 / 86
6.10 业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果 / 86
6.11 落地应用方案在实际效果评估后，不断修正完善 / 88
6.12 不同运营方案的评估、结和反馈 / 88
6.13 项目应用后的结和反思 / 89
第7章 数据挖掘建模的优化和限度 / 90
7.1 数据挖掘模型的优化要遵循有效、适度的原则 / 91
7.2 如何有效地优化模型 / 92
7.2.1 从业务思路上优化 / 92
7.2.2 从建模的技术思路上优化 / 94
7.2.3 从建模的技术技巧上优化 / 95
7.3 如何思优化的限度 / 96
7.4 模型效果评价的主要指标体系 / 96
7.4.1 评价模型准确度和精度的系列指标 / 97
7.4.2 roc曲线 / 99
7.4.3 ks值 / 100
7.4.4 lift值 / 102
7.4.5 模型稳定的评估 / 104
第8章 常见的数据处理技巧 / 105
8.1 数据的抽取要正确反映业务需求 / 106
8.2 数据抽样 / 107
8.3 分析数据的规模有哪些具体的要求 / 108
8.4 如何处理缺失值和异常值 / 109
8.4.1 缺失值的常见处理方 / 109
8.4.2 异常值的判断和处理 / 111
8.5 数据转换 / 112
8.5.1 生成衍生变量 / 113
8.5.2 改善变量分布的转换 / 113
8.5.3 分箱转换 / 114
8.5.4 数据的标准化 / 115
8.6 筛选有效的输入变量 / 115
8.6.1 为什么要筛选有效的输入变量 / 116
8.6.2 结合业务经验进行先行筛选 / 116
8.6.3 用线相关指标进行初步筛选 / 117
8.6.4 r方 / 118
8.6.5 卡方检验 / 119
8.6.6 iv和woe / 120
8.6.7 部分建模算自身的筛选功能 / 121
8.6.8 降维的方 / 122
8.6.9 后的准则 / 122
8.7 共线问题 / 123
8.7.1 如何发现共线 / 123
8.7.2 如何处理共线 / 123
第9章 聚类分析的典型应用和技术小窍门 / 125
9.1 聚类分析的典型应用场景 / 126
9.2 主要聚类算的分类 / 127
9.2.1 划分方 / 127
9.2.2 层次方 / 128
9.2.3 基于密度的方 / 128
9.2.4 基于网格的方 / 129
9.3 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 / 129
9.3.1 如何处理数据噪声和异常值 / 129
9.3.2 数据标准化 / 130
9.3.3 聚类变量的少而精 / 131
9.4 聚类分析的扩展应用 / 132
9.4.1 聚类的核心指标与非聚类的业务指标相辅相成 / 132
9.4.2 数据的探索和清理工具 / 132
9.4.3 个化的应用 / 133
9.5 聚类分析在实际应用中的优势和缺点 / 134
9.6 聚类分析结果的评价体系和评价指标 / 135
9.6.1 业务专家的评估 / 135
9.6.2 聚类技术上的评价指标 / 136
9.7 一个典型的聚类分析课题的案例分享 / 137
9.7.1 案例背景 / 137
9.7.2 基本的数据摸底 / 137
9.7.3 基于用户样本的聚类分析的初步结论 / 138
0章 预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门 / 140
10.1 神经网络技术的实践应用和注意事项 / 141
10.1.1 神经网络的和核心要素 / 141
10.1.2 神经网络的应用优势 / 143
10.1.3 神经网络技术的缺点和注意事项 / 143
10.2 决策树技术的实践应用和注意事项 / 144
10.2.1 决策树的和核心要素 / 144
10.2.2 chaid算 / 145
10.2.3 cart算 / 145
10.2.4 id3算 / 146
10.2.5 决策树的应用优势 / 146
10.2.6 决策树的缺点和注意事项 / 147
10.3 逻辑回归技术的实践应用和注意事项 / 148
10.3.1 逻辑回归的和核心要素 / 148
10.3.2 回归中的变量筛选方 / 150
10.3.3 逻辑回归的应用优势 / 151
10.3.4 逻辑回归应用中的注意事项 / 151
10.4 多元线回归技术的实践应用和注意事项 / 152
10.4.1 线回归的和核心要素 / 152
10.4.2 线回归的应用优势 / 153
10.4.3 线回归应用中的注意事项 / 153
10.5 模型的过拟合及对策 / 154
10.6 一个典型的预测响应模型的案例分享 / 156
10.6.1 案例背景 / 156
10.6.2 基本的数据摸底 / 156
10.6.3 建模数据的抽取和清洗 / 158
10.6.4 初步的相关检验和共线排查 / 159
10.6.5 潜在自变量的分布转换 / 160
10.6.6 自变量的筛选 / 161
10.6.7 响应模型的搭建与优化 / 162
10.6.8 模型的确定和主要的分析结论 / 162
10.6.9 基于模型和分析结论基础上的运营方案 / 164
10.6.10 模型落地应用效果跟踪反馈 / 165
1章 用户特征分析的典型应用和技术小窍门 / 166
11.1 用户特征分析所适用的典型业务场景 / 167
11.1.1 寻找目标用户 / 167
11.1.2 寻找运营的抓手 / 168
11.1.3 用户群体细分的依据 / 169
11.1.4 新品开发的线索和依据 / 169
11.2 用户特征分析的典型分析思路和分析技术 / 170
11.2.1 3种划分的区别 / 170
11.2.2 rfm / 171
11.2.3 聚类技术的应用 / 172
11.2.4 决策树技术的应用 / 173
11.2.5 预测（响应）模型中的核心自变量 / 173
11.2.6 设检验的应用 / 174
11.3 特征提炼后的评价体系 / 174
11.4 用户特征分析与用户预测模型的区别和联系 / 175
11.5 用户特征分析案例 / 176
2章 运营效果分析的典型应用和技术小窍门 / 177
12.1 为什么要做运营效果分析 / 178
12.2 统计技术在数据化运营中重要常见的应用 / 179
12.2.1 为什么要进行设检验 / 179
12.2.2 设检验的基本思想 / 179
12.2.3 t检验概述 / 180
12.2.4 两组独立样本t检验的设和检验 / 181
12.2.5 两组独立样本的非参数检验 / 182
12.2.6 配对差值的t检验 / 183
12.2.7 配对差值的非参数检验 / 184
12.2.8 方差分析概述 / 186
12.2.9 单因素方差分析 / 187
12.2.10 多个样本组的非参数检验 / 190
12.2.11 卡方检验 / 190
12.2.12 控制变量的方 / 191
12.2.13 ab test / 192
3章 漏斗模型和路径分析 / 193
13.1 网络志和布点 / 194
13.1.1 志布点 / 195
13.1.2 志采集 / 195
13.1.3 志解析 / 195
13.1.4 志分析 / 195
13.2 漏斗模型与路径分析的主要区别和联系 / 196
13.3 漏斗模型的主要应用场景 / 197
13.3.1 运营过程的监控和运营效率的分析与改善 / 197
13.3.2 用户关键路径分析 / 198
13.3.3 产品优化 / 198
13.4 路径分析的主要应用场景 / 1
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开播时间：09月02日 10:30
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