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书       名 :
著       者 :
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I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
数据挖掘:客戶关系管理的科学与艺术
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    750056581X
  • 作      者:
    (美)迈克尔.J.A.贝里(Michael J.A.Berry),(美)戈登.S.利诺夫(Gordon S.Linoff)著
  • 出 版 社 :
    中国财政经济出版社
  • 出版日期:
    2003
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作者简介
  迈克尔·贝里和戈登·利诺夫是数据挖掘公司的创始人,这是美国一家很受欢迎的数据挖掘顾问公司。在从事数据挖掘项目之余,他们在世界各地讲课、演讲,所到之处均大受欢迎。
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内容介绍
  数据挖掘是信息领域发展最快的技术,很多不同领域的专家,比如统计学家、数据库专家等,都从中获得了发展的空间,使得数据挖掘日益成为企业界讨论的热门话题。随着信息技术的发展,人们采集数据的手段日益丰富与高明,由此积累的数据日益膨胀,数据量达到GB甚至TB级,而且高维数据也日益成为主流。这些海量数据及其高维特征使得传统的数据分析手段相形见绌。计算机性能的日益更新,使得人们能够期望计算机帮助我们分析与理解数据,帮助我们以丰富的数据为基础做出正确决策。
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精彩书评
  “在21世纪,公司的生存取决于海量商务数据是否被有效利用。贝里和利诺夫带领读者穿越了一条(数据挖掘)最佳实践的启迪之路。” 
               ——吉姆·古德奈特,SAS研究所主席和联合发起人 
    “数据挖掘是理解网上客户行为,并帮助互联网企业创建个性化客户服务的重要工具,是电子商务时代的重要工具。这是一本伟大的书,它是我专业工作中四、五本必备手册之一。”
                   ——拉尔夫·金博尔,《数据仓库生命周期工具箱》作者 
    “本书解决了二个重要问题:从实际操作层面阐述数据挖掘并将它与商业世界联系起来,太多数据挖掘者忘记了他们最终是为商业服务的,但本书的作者没有犯这个低级错误。如果你对数
据挖掘有兴趣,本书是必读书。”
                     ——比尔·因蒙,《创建数据仓库》作者
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精彩书摘
  第1部分 本书焦点
  第1章 数据挖掘概述
  要准确地回顾并概括过去一个世纪的巨变是很难的事情。尽管我们可以直接感受到各个领域
  中的变化,但我们很难发现哪个领域的变化能超越信息数量的增加。信息爆炸为各行各业提供了新的机遇,同时也引致了一些新的问题,从制造业到医药行业再到市场营销无不如此。若要评价过去若干年世界信息储量的增加,就有必要回顾20世纪中具有历史意义的事件。
  1900年,世界人口是16亿(除信息之外另一个可称为“爆炸”的领域)。而100年后,世界人口达到了60亿。人口爆炸导致在20世纪结束时人口达到该世纪初的3.75倍。
  1906年,斯坦利孪生兄弟——弗朗西斯和弗里兰(Stanley Francis和Stanley Freelan)用斯坦利蒸汽机车创造了每小时l22英里的地速世界记录。在当时,船在水中每小时行驶15英里已经是相当快的了;而飞机能够上天也才仅有3年的历史。因而,当时地速的这一记录没有挑战者。而在63年以后,阿波罗号宇宙飞船飞往月球时的速度达到了每小时25000英里,是蒸汽机车创造的记录的205倍。
  登月飞行是另一个新的里程碑。1900年,人们所能抵达的最远的旅程大约为25000英里,也就是环绕地球一圈的距离。到达月亮的往返路程大约是环球旅行的19倍。以上这些数字给人的印象是深刻的,但所有这些都无法与公司数据的增长相比。在20世纪初,或者即使到了20世纪中叶,没有一个公司的账目、订货记录和文件柜的数据总和能超过几十个百万字节(megabytes)。今天,最大的公司数据库的容量是用万亿字节(terabytes)来计量的。对于这些公司来说,数据的增长是以10万倍来计量的。这些比较主要是用文字和数字的形式进行(本书都采用相似的比较)。影像和录音也可储存大量数据和信息,同样是我们所关注的,但本书所介绍的数据挖掘技术还不能适用于视频和音频数据的挖掘工作中。
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目录
第1部分 本书焦点
第1章 数据挖掘概述
1.什么是数据挖掘?
2.数据挖掘能做什么?
分类
估计
预测
组合或关联法则
聚类
描述与可视化
3.商业领域的数据挖掘
作为研究工具的数据挖掘
改进生产过程的数据挖掘
市场营销中的数据挖掘
客户关系管理中的数据挖掘
4.技术层面的数据挖掘
数据挖掘与机器学习
数据挖掘与统计学
数据挖掘与决策支持
数据挖掘与计算机技术
5.数据挖掘的社会背景
第2章 为什么要精通数据挖掘这门艺术
1.数据挖掘的四种方法
购买评分
购买软件
聘请编外专家
培养企业内部骨干
本章小结
第3章 数据挖掘方法论:互动循环系统
1.数据挖掘的两种类型
有监督的数据挖掘
无监督的数据挖掘
2.数据挖掘的互动循环过程
3.正确识别业务问题
实施数据挖掘是否必要?
是否存在最让人感兴趣的客户子群或客户细分?
相应的行业规范有哪些?
关于数据
印证业内专家的观点
4.将数据转换成可操作的决策
确认和获取数据
生成有效数据、探索数据以及清洁数据
将数据转换成具有合适的粒度的数据
加入衍生变量
准备建模数据集
选择建模技术和训练模型
检测模型的执行效率
5.将结果生成决策
6.评测模型的有效性
7.成功建立预测模型的要点
预测模型的时间范围
模型的使用有效期
假定1:过去是将来的预言家
假定2:数据是可以获得的
假定3:数据中应包括我们的预期目标
本章小结
第4章 客户和他们的生命周期
1.谁是企业的客户
消费者
企业客户
客户市场细分
2.客户的生命周期
客户生命周期的不同阶段
客户生命周期中的重要事件
客户生命周期中不同的时段所产生的资料
3.客户的生理生命周期
4.选择最佳时机,锁定最佳客户
预算最优化
促销活动最优化
客户最优化
本章小结

第2部分 数据挖掘的三大支柱
第5章 数据挖掘技术与算法
1.不同的目标要求不同的技术
不同的数据类型要求不同的方法
2.三种数据挖掘技术
3.自动类别侦测
K-均值类别侦测的工作原理
选择聚类所产生的后果
4.决策树
决策树的工作原理
决策树的建立过程
选择决策树所产生的后果
5.神经网络
神经网络的训练
选择神经网络所产生的后果
本章小结
第6章 无所不在的数据
1.数据结构


数据挖掘中列的作用
数据挖掘中的数据
2.数据看起来究竟像什么?
数据从哪里来
粒度的合适水平
度量数据取值的不同方法
3.多少数据才足够呢?
4.衍生变量
使用衍生变量时应该注意的问题
离群点的处理
列变量的组合
分类汇总
从某一列中提取信息
时间序列
5.案例:客户行为的界定
6.受污染的数据
缺失数据
定义模糊
谬误值
本章小结
第7章 建立有效的预测模型
1.建立好的预测模型
预测模型的建立过程
对模型效果的衡量
模型稳定性
保持模型稳定性所面临的挑战
2.对模型集进行处理
分割与掌握:训练集、测试集与评价集
模型集规模对模型效果的影响
模型集密度对模型效果的影响
抽样
何谓过抽样?
利用时间相关资料来建立模型
模型输入和模型输出
执行时间:考虑模型的建立时间
时间和遗漏数据
建立时间上易于转换的模型
字段命名
3.使用多个模型
多个模型的表决
将输入分段
对模型进行组合的其他原因
4.做试验!
模型集
不同类型的模型以及模型参数
时间范围
本章小结
第8章 实施控制:建立数据挖掘环境
1.起步
何谓数据挖掘环境?
四个案例研究
数据挖掘环境得以成功的要素
2.案例1:建造公司内部核心竞争力
保险行业的数据挖掘
开端
3.案例2:创造新的商机
向网上发展
环境
潜在客户的数据仓库
下一个步骤
4.案例3:在数据仓库工作中培养数据挖掘技能
特殊类型的数据仓库
数据挖掘的计划
信息技术部门内部的数据挖掘
5.案例4:利用特斯拉快速建模环境法(RME)进行数据挖掘
建立高级数据挖掘环境所需的条件
什么是RME?
RME如何运作?
RME如何协助数据准备
RME如何支持抽样
RME如何协助建立模型
RME如何协助模型评估和管理
本章小结
……
第3部分 案例研究
第9章 数据挖掘在目录直销业中的应用
第10章 数据挖掘在在线银行业中的应用
第11章 数据挖掘在无线通信业中的应用
第12章 数据挖掘在电信业中的应用
第13章 谁正在买什么?
第14章 不浪费、不短缺:改善生产流程
第15章 社会议题:数据挖掘与隐私权
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