包郵商務營銷中的數據挖掘與機器學習:概念、方法、案例

作者：李慧嘉

出版社：北京郵電大學出版社出版時間：2023-06-01

開本：其他頁數： 204

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版權信息
內容簡介
目錄
作者簡介

商務營銷中的數據挖掘與機器學習:概念、方法、案例版權信息

ISBN：9787563569243
條形碼：9787563569243 ; 978-7-5635-6924-3
裝幀：一般膠版紙
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
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商務營銷中的數據挖掘與機器學習:概念、方法、案例內容簡介

隨著大數據的快速發展，商務營銷和電子商務逐漸過渡到大數據時代，即新一代的商務模式。商務數據作為數據時代在新一代商務營銷的應用，具有數據體量大、數據種類多、價值密度低、處理速度快等特性。同時，新一代的商務數據具有多源、異構、高度碎片化等典型特征，其分析與決策也面臨著實時決策、個性化服務、多元化決策等需求。因此，在如何有效挖掘數據的價值上面臨著巨大的挑戰。

商務營銷中的數據挖掘與機器學習:概念、方法、案例目錄

第1章數據挖掘與電子商務的關系第2章數據挖掘方法簡介第3章數據挖掘中的統計知識第4章聚類分析第5章決策樹分析第6章生存分析第7章人工神經網絡第8章數據倉庫和OLAP 第9章電子商務推薦系統第10章電子商務攻擊模型與檢測技術第11章電子商務環境下的網絡架構與動態聯盟體系

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商務營銷中的數據挖掘與機器學習:概念、方法、案例作者簡介

李慧嘉，女，北京郵電大學教授、特聘研究員、博士生導師，英國皇家統計學會會士。曾獲“北京市優秀青年人才”及首屆中央財經大學“龍馬學者”青年教授稱號。主要從事社會計算和數據挖掘基礎理論的研究工作，并解決大數據分析、電子商務和互聯網金融等應用領域的熱點問題。目前主持國家自然科學基金面上、青年項目和北京市自然科學基金面上項目多項，參與國自科重點及面上項目多項。已在包括《PNAS》、IEEE Transactions頂級期刊、《中國科學》在內的國內外頂級期刊發表文章100余篇，論文總共被引用近2000余次(Scholar Google統計)，多篇論文入選ESI高被引論文;、熱點論文及期刊亮點專欄(Featured Article)，并擔任《Frontiers in Physics》、《PLOS One》、《Humanities and Social Sciences Communications 》等多個SCI期刊的編委和學術委員會成員。 2020年12月，入選第九批“北京市優秀青年人才”擬表彰人選名單。

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