数据挖掘技术及应用

数据挖掘技术及应用刘世平高等教育出版社

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商品名称：数据挖掘技术及应用

ISBN：9787040257793

出版社：高等教育出版社

出版年月：2010-01

作者：刘世平

定价：36.90

页码：343

装帧：平装

版次：1

字数：450

开本：16开

套装书：否

本书从应用的角度介绍数据挖掘的概念、原理、算法和技术，并提供丰富的真实案例。本书由4个部分组成，主要包括：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。在应用部分，每一章中都包括一个特定的商业智能问题。每一章都以业务目标为起点，把业务问题逐步转化为技术问题。读者在阅读本书内容后，能够较好地掌握如何正确地将数据挖掘方法应用于实际的项目中，高质量地解决问题。

本书可作为高等院校“数据挖掘”课程的研究生教学用书，也可供本科高年级学生及工程技术人员参考。

第1部分数据挖掘和商业决策
  第1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
   1.5 数据挖掘的功能和方法
   1.6 数据挖掘项目成功的要素
   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
   2.1 聚类分析
   2.2 统计基础
  第3章预估与分类模型
   3.1 预估问题
   3.2 判别分析
   3.3 径向基函数RBF
   3.4 支持向量机
   3.5 Bayes分类
   3.6 决策树
   3.7 神经网络
   3.8 分类评价和性能的提高方法
  第4章链接分析
   4.1 关联分析
   4.2 序列模式分析
   4.3 时间序列分析
第3部分数据挖掘应用
  第5章客户细分
   5.1 银行的客户细分
   5.2 进行客户细分的原因
   5.3 客户细分的过程
   5.4 银行客户细分的应用
   5.5 实例
  第6章预筛选和目标模型
   6.1 预筛选模型
   6.2 目标模型
  第7章承销模型
   7.1 进行承销建模的目的
   7.2 承销模型的应用
   7.3 承销模型的建立过程
   7.4 承销模型举例
  第8章不良行为和破产模型
   8.1 不良行为和破产模型简介
   8.2 破产模型的应用
   8.3 模型建立过程
  第9章欺诈侦测
   9.1 欺诈侦测的类型
   9.2 欺诈侦测模型的建立
   9.3 建立欺诈侦测模型示例
   9.4 欺诈侦测模型的应用
  第10章流失模型
   10.1 建立流失模型的过程
   10.2 流失模型举例
  第11章托收业务分析
   11.1 概述
   11.2 托收的方法和流程
   11.3 使用水平营销的方法增进托收策略
   11.4 举例
  第12章赢利能力分析
   12.1 进行赢利能力分析的目的
   12.2 赢利能力分析过程
   12.3 赢利能力分析举例
  第13章交叉销售和促销
   13.1 进行交叉销售的意义
   13.2 有效地完成交叉销售
   13.3 交叉销售建模过程
   13.4 交叉销售模型举例
第4部分专题分析
  第14章分销网络决策
   14.1 每种产品和服务的正确渠道
   14.2 分配渠道之术
  第15章采用数据挖掘的定价策略
   15.1 进行产品定价的目标与原因
   15.2 影响定价的因素
   15.3 定价模式和定价策略
   15.4 小结
  第16章文本挖掘
   16.1 文本挖掘概述
   16.2 文本挖掘的过程
   16.3 应用举例
  第17章客户关系管理
   17.1 金融业的客户关系管理
   17.2 CRM的关键策略
   17.3 案例研究———保险市场的客户流失分析
   17.4 小结
  第18章财务指标预警分析
   18.1 概述
   18.2 数据挖掘方案
  第19章可视化技术
   19.1 概述
   19.2 可视化技术
   19.3 小结
  第20章数据挖掘工具
   20.1 数据挖掘提供商
   20.2 有用的Web资源
参考文献

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