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作者:
刘世平 编著
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出版社:
高等教育出版社
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ISBN:
9787040257793
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出版时间:
2010-01
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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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纸张:
胶版纸
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页数:
343页
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字数:
99999千字
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作者:
刘世平 编著
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出版社:
高等教育出版社
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ISBN:
9787040257793
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出版时间:
2010-01
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纸张:
胶版纸
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页数:
343页
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字数:
99999千字
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定价
￥36.90
品相
九五品
上书时间2024-01-28
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商品描述：
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基本信息
书名:数据挖掘技术及应用
定价：36.90元
作者:刘世平 编著
出版社：高等教育出版社
出版日期：2010-01-01
ISBN：9787040257793
字数：450000
页码：343
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑推荐
本书致力于在终用户和技术人员之间架起一座桥梁。因此，本书涵盖了数据挖掘技术、数据挖掘在金融行业的应用以及数据挖掘工具等内容。本书由4个部分组成，它们是：数据挖掘和商业决策、数据挖掘技术、数据挖掘应用、专题分析。
内容提要
本书致力于在终用户和技术人员之间架起一座桥梁。因此，本书涵盖了数据挖掘技术、数据挖掘在金融行业的应用以及数据挖掘工具等内容。本书由4个部分组成，它们是：数据挖掘和商业决策、数据挖掘技术、数据挖掘应用、专题分析。
目录
部分 数据挖掘和商业决策 章 数据挖掘引论 1．1 概述 1．2 数据挖掘的定义 1．3 进行数据挖掘的必要性 1．4 数据挖掘的过程 1．4．1 定义业务目标 1．4．2 甄别数据源 1．4．3 收集数据 1．4．4 选择数据 1．4．5 数据质量检查 1．4．6 数据转换 1．4．7 数据挖掘 1．4．8 结果解释 1．5 数据挖掘的功能和方法 1．5．1 预估模型 1．5．2 聚类 1．5．3 链接分析 1．5．4 时间序列分析 1．6 数据挖掘项目成功的要素 1．6．1 好的数据源 1．6．2 好的解决方案 1．6．3 好的算法 1．6．4 好的系统支持 1．6．5 好的团队合作 1．7 小结第2部分 数据挖掘技术 第2章 聚类分析与统计基础 第3章 预估与分类模型 第4章 链接分析第3部分 数据挖掘应用 第5章 客户细分 第6章 预筛选和目标模型 第7章 承销模型 第8章 不良行为和破产模型 第9章 欺诈侦测 0章 流失模型 1章 托收业务分析 2章 赢利能力分析 3章 交叉销售和促销第4部分 专题分析 4章 分销网络决策 5章 采用数据挖掘的定价策略 6章 文本挖掘 7章 客户关系管理 8章 财务指标预警分析 9章 可视化技术 第20章 数据挖掘工具参考文献
作者介绍
序言
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