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数据挖掘Mastering Data Mining
LEARNING.SOHU.COM    2004年6月14日16:43  
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  数据挖掘Mastering Data Mining(美)米切尔·贝瑞、高登·林诺夫 著袁卫 等译ISBN:7-5005-6581-X16开 平装 373页 定价:38元原出版社网址:www.wiley.com

  作者简介米切尔·贝瑞(Michael. J. A. Berry)高登·林诺夫(Gordon. S. Linoff): 他们都是知名的数据挖掘咨询顾问,是数据挖掘者公司的创始人。他们不仅积极投身于各种数据分析项目,而且还在全世界从事数据挖掘的讲座和培训工作,受到各行业的广泛欢迎。译者简介袁卫: 中国人民大学副校长,中国统计学会副会长。

  内容简介

   在这本好评如潮的书中,米切尔·贝瑞和高登·林诺夫向读者展示了如何利用数据挖掘的技巧来提高营销与销售的绩效。本书中有20多个来自现实世界的实例,向读者演示了如何应用这些技巧解决实际的问题。这些成系列的案例由浅入深,一步一步把读者带向更高的知识层次。

  特 色

   把数据挖掘的理论方法切实带入到实践领域,弥补了原来理论与实践的脱节。

  国内引进的第一本关于数据挖掘的系统性教材。

  目 录

  序言

  第一部分:本书焦点

  第一章 数据挖掘概述

  什么是数据挖掘? \数据挖掘能做什么? \商业领域的数据挖掘\技术层面的数据挖掘\数据挖掘的社会背景

  第二章 为什么要精通数据挖掘这门艺术

  数据挖掘的四种方法\本章小结

  第三章 数据挖掘方法论:互动循环系统

  数据挖掘的两种类型\数据挖掘的互动循环过程\正确识别业务问题\将数据转换成可操作的决策\将结果生成决策\评测模型的有效性\成功建立预测模型的要点\本章小结

  第四章 客户和它们的生命周期

  谁是企业的客户\客户的生命周期\客户的生理生命周期\选择最佳的时机,锁定最佳客户\本章小结

  第二部分:数据挖掘的三大支柱

  第五章 数据挖掘技术与算法

  不同目标要求不同技术\三种数据挖掘技术\自动类别侦测\决策树\神经网络\本章小结

  第六章 无所不在的数据

  数据结构\数据空间看起来像什么?\多少数据才足够呢? \衍生变量\案例:客户行为的界定\受污染的数据\本章小结

  第七章 建立有效的预测模型

  建立好的预测模型\对模型集进行处理\使用多个模型\做实验!\本章小结

  第八章 实施控制:建立数据挖掘环境

  起步\案例1:建造公司内部核心竞争力\案例2:创造新的商机\案例3:在数据仓库工作中培养数据挖掘技能\案例4:利用Tessera RME来进行数据挖掘\本章小结

  第三部分:案例研究

  第九章 数据挖掘在目录直销业中的应用

  佛蒙特乡村小店\商业问题\数据\技术路线\未来\本章小结

  第十章 顾客垂青的下一个产品是什么?为在线银行构筑最佳新产品模型

  获取利润\商业问题\数据\解决问题的方法\建模\更完美的世界\本章小结

  第十一章 客人,您慢些走!

  无线通信业\商业问题\实际应用——寻找流失模型\数据\关于建立客户流失模型的课题\本章小结

  第十二章 以客户为中心:数据挖掘在电信业中的应用

  数据流程\业务问题\数据\发现之旅\本章小结

  第十三章 谁正在买什么?超市内的数据挖掘应用

  行业发展趋势\三个案例\分析不同人种的购买模式\谁在超市购买酸奶\谁在健康食品店购买肉\本章小结

  第十四章 不浪费、不短缺:改善生产流程

  R.R Donnelley公司用以降低成本的数据挖掘技术\时代公司减少纸张损耗的努力\本章小结

  第十五章 社会议题:数据挖掘与隐私权

  隐私棱镜\数据挖掘是一种威胁吗?\对隐私权的期望\现实世界中的信息\电子世界中的信息\数据挖掘的希望

  索引

   
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