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數據挖掘技術應用實例 版權信息
- ISBN：9787111264606
- 條形碼：9787111264606 ; 978-7-111-26460-6
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據挖掘技術應用實例 本書特色
數據挖掘理論知識
數據挖掘操作方法
七大熱門領域的實際應用
本書從理論、應用實例以及數據挖掘的發展趨勢以及面臨的機遇和挑戰等幾個方面，對數據挖掘技術進行了詳細介紹。在應用實例部分分別介紹了數據挖掘技術在客戶關系管理、市場營銷、股票證券、電信領域、產品設計、軍事研究以及web挖掘等方面的應用。
數據挖掘技術應用實例 內容簡介
本書在介紹數據挖掘技術理論和算法的基礎上，通過不同領域的應用案例，來說明數據挖掘在實際應用中的具體操作方法，以期為讀者提供一個更為廣闊的視角。本書從理論、應用實例和數據挖掘的發展趨勢，以及面臨的機遇和挑戰等方面，對數據挖掘技術進行了詳細介紹，其中在應用實例部分分別介紹了數據挖掘技術在客戶關系管理、市場營銷、證券領域、電信領域、產品設計、軍事領域以及web數據挖掘等方面的應用。
本書可作為企事業單位信息管理部門以及其他各行各業的管理者、信息分析人員、數據統計人員、市場營銷人員、研究與開發人員的參考資料，也可作為高等院校信息管理類、數據分析類、計算機類等相關專業的教材和參考書，還可作為高等院校畢業論文或畢業設計的參考資料。
數據挖掘技術應用實例 目錄
出版說明
前言
第1章 緒論
1.1 數據挖掘的基本概念
1.1.1 啤酒與尿布
1.1.2 什么是數據挖掘
1.1.3 數據挖掘的分類
1.1.4 數據挖掘的特點和功能
1.2 數據挖掘的過程
1.2.1 數據準備
1.2.2 數據選擇
1.2.3 數據預處理
1.2.4 數據挖掘及模式評價
1.3 數據倉庫和數據挖掘
1.3.1 數據倉庫的概念和特點
1.3.2 數據集市
1.3.3 元數據
1.3.4 數據倉庫和數據挖掘的關系
1.4 olap和數據挖掘
1.4.1 olap的基本概念
1.4.2 olap的操作
1.4.3 olap的類別
1.4.4 olap和0ltp的關系
1.4.5 olap和數據挖掘的關系
1.5 數據挖掘的應用領域
1.6 數據挖掘研究現狀
1.6.1 商業應用
1.6.2 支持平臺數據展現
1.6.3 使用成本
1.6.4 挖掘算法
1.7 本章小結
第2章 數據挖掘的常用技術
2.1 決策樹
2.1.1 決策樹的基本概念
2.1.2 決策樹的基本原理
2.1.3 決策樹的算法
2.1.4 決策樹的優勢和劣勢
2.2 神經網絡
2.2.1 神經網絡的基本概念
2.2.2 神經網絡的特征
2.2.3 神經網絡的分類和學習方式
2.2.4 進化計算
2.2.5 神經網絡的優缺點
2.3 關聯規則
2.3.1 關聯規則的基本概念
2.3.2 經典apriori算法的描述
2.3.3 aprioritid算法
2.3.4 fp-tree算法
2.4 聚類分析
2.4.1 聚類分析的基本概念
2.4.2 聚類算法簡介
2.4.3 孤立點分析
2.5 統計學習
2.5.1 統計分析綜述
2.5.2 貝葉斯學習
2.5.3 支撐矢量機
2.5.4 回歸分析
2.6 模糊集和粗糙集
2.6.1 模糊集概述
2.6.2 粗糙集概述
2.7 本章小結
第3章 數據挖掘在客戶關系管理中的應用
3.1 數據挖掘在crm中的應用現狀
3.1.1 crm的由來
3.1.2 crm系統的研發現狀
3.1.3 數據挖掘在crm中的使用情況
3.2 數據挖掘在ciw中的應用
3.2.1 客戶群體分類
3.2.2 客戶盈利能力分析
3.2.3 客戶獲取和客戶保持
3.2.4 客戶滿意度分析
3.3 數據挖掘在通信公司crm應用實例
3.3.1 客戶細分模型和挖掘算法選擇
3.3.2 數據挖掘模型和挖掘步驟
3.3.3 結果分析和市場策略制定
3.4 本章小結
第4章 數據挖掘在市場營銷中的應用
第5章 數據挖掘在證券領域中的應用
第6章 數據挖掘在電信領域中的應用
第7章 數據挖掘在產品設計中的應用
第8章 數據挖掘在軍事領域中的應用
第9章 web數據挖掘
第10章 數據挖掘技術的發展
參考文獻
前言
第1章 緒論
1.1 數據挖掘的基本概念
1.1.1 啤酒與尿布
1.1.2 什么是數據挖掘
1.1.3 數據挖掘的分類
1.1.4 數據挖掘的特點和功能
1.2 數據挖掘的過程
1.2.1 數據準備
1.2.2 數據選擇
1.2.3 數據預處理
1.2.4 數據挖掘及模式評價
1.3 數據倉庫和數據挖掘
1.3.1 數據倉庫的概念和特點
1.3.2 數據集市
1.3.3 元數據
1.3.4 數據倉庫和數據挖掘的關系
1.4 olap和數據挖掘
1.4.1 olap的基本概念
1.4.2 olap的操作
1.4.3 olap的類別
1.4.4 olap和0ltp的關系
1.4.5 olap和數據挖掘的關系
1.5 數據挖掘的應用領域
1.6 數據挖掘研究現狀
1.6.1 商業應用
1.6.2 支持平臺數據展現
1.6.3 使用成本
1.6.4 挖掘算法
1.7 本章小結
第2章 數據挖掘的常用技術
2.1 決策樹
2.1.1 決策樹的基本概念
2.1.2 決策樹的基本原理
2.1.3 決策樹的算法
2.1.4 決策樹的優勢和劣勢
2.2 神經網絡
2.2.1 神經網絡的基本概念
2.2.2 神經網絡的特征
2.2.3 神經網絡的分類和學習方式
2.2.4 進化計算
2.2.5 神經網絡的優缺點
2.3 關聯規則
2.3.1 關聯規則的基本概念
2.3.2 經典apriori算法的描述
2.3.3 aprioritid算法
2.3.4 fp-tree算法
2.4 聚類分析
2.4.1 聚類分析的基本概念
2.4.2 聚類算法簡介
2.4.3 孤立點分析
2.5 統計學習
2.5.1 統計分析綜述
2.5.2 貝葉斯學習
2.5.3 支撐矢量機
2.5.4 回歸分析
2.6 模糊集和粗糙集
2.6.1 模糊集概述
2.6.2 粗糙集概述
2.7 本章小結
第3章 數據挖掘在客戶關系管理中的應用
3.1 數據挖掘在crm中的應用現狀
3.1.1 crm的由來
3.1.2 crm系統的研發現狀
3.1.3 數據挖掘在crm中的使用情況
3.2 數據挖掘在ciw中的應用
3.2.1 客戶群體分類
3.2.2 客戶盈利能力分析
3.2.3 客戶獲取和客戶保持
3.2.4 客戶滿意度分析
3.3 數據挖掘在通信公司crm應用實例
3.3.1 客戶細分模型和挖掘算法選擇
3.3.2 數據挖掘模型和挖掘步驟
3.3.3 結果分析和市場策略制定
3.4 本章小結
第4章 數據挖掘在市場營銷中的應用
第5章 數據挖掘在證券領域中的應用
第6章 數據挖掘在電信領域中的應用
第7章 數據挖掘在產品設計中的應用
第8章 數據挖掘在軍事領域中的應用
第9章 web數據挖掘
第10章 數據挖掘技術的發展
參考文獻
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數據挖掘技術應用實例 節選
《數據挖掘技術應用實例》在介紹數據挖掘技術理論和算法的基礎上，通過不同領域的應用案例，來說明數據挖掘在實際應用中的具體操作方法，以期為讀者提供一個更為廣闊的視角。《數據挖掘技術應用實例》從理論、應用實例和數據挖掘的發展趨勢，以及面臨的機遇和挑戰等方面，對數據挖掘技術進行了詳細介紹，其中在應用實例部分分別介紹了數據挖掘技術在客戶關系管理、市場營銷、證券領域、電信領域、產品設計、軍事領域以及web數據挖掘等方面的應用。
《數據挖掘技術應用實例》可作為企事業單位信息管理部門以及其他各行各業的管理者、信息分析人員、數據統計人員、市場營銷人員、研究與開發人員的參考資料，也可作為高等院校信息管理類、數據分析類、計算機類等相關專業的教材和參考書，還可作為高等院校畢業論文或畢業設計的參考資料。
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