商業數據挖掘導論

《商業數據挖掘導論》是機械工業出版社2007年8月1日出版的圖書,作者是(美)奧爾森(Olson,D.)和(中)石勇,由呂巍進行翻譯。

基本信息

內容簡介

商業數據挖掘導論商業數據挖掘導論
本書綜合商業專業知識和數據挖掘模型開發於一體,系統地介紹了數據挖掘商業環境、數據挖掘技術及其在商業中的套用。在注重對數據挖掘技術講解的同時,強調了數據挖掘在商業決策領域中的套用,彌補了大多數數據倉庫技術類書籍商業套用不足的缺點。本書主線清晰,案例豐富,語言精練。

本書既可以作為商業專業本科生、研究生的教材,也可以在MBA、EMBA 教學和企業培訓中使用。

目錄

譯者序

作者簡介

前言

第一部分 導論

第1章 商業數據挖掘簡介

1.1 介紹

1.2 進行數據挖掘需要什麼

1.3 數據挖掘

1.4 集聚行銷

1.5 商業數據挖掘

1.6 數據挖掘工具

第2章 數據挖掘過程與知識發

2.1 CRISP-DM

2.2 知識發現過程

第3章 數據挖掘的資料庫支持

3.1 數據倉庫

3.2 數據集市

3.3 在線上分析處理

3.4 數據倉庫的實現

3.5 元數據

3.6 系統示範

3.7 數據質量

3.8 軟體產品

3.9 實例

第二部分 數據挖掘工具

第4章 數據挖掘方法概述

4.1 數據挖掘方法

4.2 數據挖掘視野

4.3 數據挖掘的作用

4.4 實證數據集

附錄4A

第5章 聚類分析

5.1 聚類分析

5.2 聚類分析的描述

5.3 類數量的變動

5.4 聚類分析的運用

5.5 在軟體中使用聚類分析

5.6 大數據集的方法運用

5.7 軟體產品

附錄5A

第6章 數據挖掘中的回歸算法

6.1 回歸模型

6.2 邏輯回歸

6.3 線性判別分析

6.4 數據挖掘中回歸的實際套用

6.5 大樣本數據集的模型套用

第7章 數據挖掘中的神經網路

7.1 神經網路

7.2 數據挖掘中的神經網路

7.3 神經網路的商業套用

7.4 神經網路套用於大樣本數據集

7.5 神經網路產品

第8章 決策樹算法

8.1 決策樹的工作方式

8.2 機器學習

8.3 決策樹的套用

8.4 決策樹法運用到大型的數據集

8.5 決策樹的軟體產品

附錄8A

第9章 基於線性規劃的方法

9.1 線性判別分析

9.2 多重標準線性規劃分類

9.3 模糊線性規劃分類

9.4 信用卡證券管理:線性規劃的實際套用

9.5 線性規劃的軟體支持

附錄9A

第三部分 商業套用

第10章 商業數據挖掘的套用

10.1 套用

10.2 不同數據挖掘方法的比較

第11章 市場購物籃分析

11.1 定義

11.2 實證

11.3 市場購物籃分析的局限

11.4 市場購物籃分析軟體

附錄11A

第四部分 發展中的問題

第12章 文本挖掘與WEB挖掘

12.1 文本挖掘

12.2 Web挖掘

附錄12A

第13章 數據挖掘中的道德規範

13.1 數據訪問的隱患

13.2Web數據挖掘問題

13.3 網路問題

13.4 網路道德

13.5 控制方法

術語表

注釋

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