具體描述
本書是數據挖掘領域的經典著作，數年來暢銷不衰。全書從技術和應用兩個方麵，全麵、係統地介紹瞭數據挖掘的商業環境、數據挖掘技術及其在商業環境中的應用。自從1997年本書第1版齣版以來，數據挖掘界發生瞭巨大的變化，其中的大部分核心算法仍然保持不變，但是算法嵌入的軟件、應用算法的數據庫以及用於解決的商業問題都有所演進。第2版展示如何利用基本的數據挖掘方法和技術，解決常見的商業問題。
本書涵蓋核心的數據挖掘技術，包括：決策樹、神經網絡、協同過濾、關聯規則、鏈接分析、聚類和生存分析等。此外，還提供瞭數據挖掘最佳實踐、數據挖掘的最新進展和一些富有挑戰性的研究課題，極具技術深度與廣度。配套網站www．data-miners．com／companion提供瞭每章的練習和用於測試各種數據挖掘技術的數據。全書語句凝煉、清新，對復雜概念的實際應用進行瞭生動解釋，是必不可少的數據挖掘教材。
著者簡介
Michael J.A.Berry，他們是專業的數據挖掘谘詢公司Data Miners的創辦人。他們閤作齣版瞭一些經典的數據挖掘著作，包括Data Mining Techniquee,Mastering Data Mining和Mining the Web（均由Wiley公司齣版）。作為數據挖掘顧問，他們一起為北美洲、歐洲和亞洲的許多大公司提供專業谘詢，把客戶數據、呼叫數據、網絡日誌條目、銷售點記錄和賬單文件變成有用的信息，用於改善客戶體驗。他們都有近20年在營銷和客戶關係管理方麵應用數據挖掘技術的經驗。
圖書目錄
專傢指導委員
譯者序
緻謝
前言
第1章 數據挖掘的緣起和內容
1.1 分析客戶關係管理係統
1.2 什麼是數據挖掘
1.3 數據挖掘可以完成哪些工作
1.4 為什麼現在研究
1.5 目前如何使用數據挖掘
1.6 小結
第2章 數據挖掘的良性循環
2.1 商業數據挖掘案例研究
2.2 何謂良性循環
2.3 良性循環環境下的數據挖掘
2.4 移動通信公司建立恰當的聯係
2.5 神經網絡和決策樹驅動SUV的銷售
2.6 小結
第3章 數據挖掘方法論和最佳實踐
3.1 為什麼需要方法論
3.2 假設測試
3.3 模型、建立簡檔和預測
3.4 方法論
3.5 小結
第4章 數據挖掘在市場營銷和客戶關係管理中的應用
……
第5章 統計學的魅力：數據挖掘常用的工具
第6章 決策樹
第7章 人工神經網絡
第8章 最近鄰方法：基於存儲的推理和協同過濾
第9章 購物籃分析和關聯規則
第10章 鏈接分析
第11章 自動聚類探測
第12章 市場營銷中的風險函數和生存分析
第13章 遺傳算法
第14章 數據挖掘貫穿客戶生存周期
第15章 數據倉庫、OLAP和數據挖掘
第16章 構造數據挖掘環境
第17章 為挖掘準備數據
第18章 應用數據挖掘
· · · · · · (收起)
讀後感
1.分类/预测：决策树算法 面向有规则问题时的有效方法，能发现数据中淹没的潜规则。对于分类记录或预测离散结果，决策树是首选。同时，决策树比其他技术需要的数据准备更少，几乎在每个数据挖掘工程中都会被用到。 尽管建树的算法有多种变体，建成的树的形态与效率也有差别，...
評分这本书是机械工业出版社的“计算机科学丛书”系列的，总体上翻译的不错，很通顺。 内容上，围绕着市场营销、销售MARKETING与客户关系管理CRM的内容，比较紧凑。 方法上围绕着DM的经典算法进行介绍。介绍的时候偏重于对方法的特点，对应解决问题的实例，方法运行的结果的展示。...
評分1.分类/预测：决策树算法 面向有规则问题时的有效方法，能发现数据中淹没的潜规则。对于分类记录或预测离散结果，决策树是首选。同时，决策树比其他技术需要的数据准备更少，几乎在每个数据挖掘工程中都会被用到。 尽管建树的算法有多种变体，建成的树的形态与效率也有差别，...
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評分1.分类/预测：决策树算法 面向有规则问题时的有效方法，能发现数据中淹没的潜规则。对于分类记录或预测离散结果，决策树是首选。同时，决策树比其他技术需要的数据准备更少，几乎在每个数据挖掘工程中都会被用到。 尽管建树的算法有多种变体，建成的树的形态与效率也有差别，...
用戶評價
曾一度做這行，想一直做下去。
评分不錯的工具書，簡單易懂，將數學和統計推演降到最低限度。適閤數據挖掘入門者閱讀。
评分看書名，本想補充一下數據挖掘的業務應用，但為什麼本來懂的一些概念，看得越發模糊瞭。不用公式來說明這些數學原理，真是唉。。。然後很少說外文說翻譯問題的，但這本有些句子怎麼看著為什麼那麼不適應。
评分測試
评分通過學習本書，讀者不僅可以精通數據挖掘的整體結構和核心技術，還可以領略數據挖掘在銷售和客戶關係管理等方麵的成功應用，為實踐數據挖掘打下堅實的基礎。
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