数据挖掘及其在客户关系管理中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:复旦大学出版社

作者:张喆

出品人:

页数:147

译者:

出版时间:2007-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787309056167

丛书系列:

图书标签:

• 客户关系管理
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深入探索：商业智能、机器学习与现代企业运营 图书名称：《商业智能、机器学习与现代企业运营》 内容简介 本书旨在全面、深入地探讨现代企业管理与决策制定中，商业智能（Business Intelligence, BI）与机器学习（Machine Learning, ML）两大核心技术领域的最新进展、关键方法论及其在企业运营各个维度的实战应用。我们避开了对单一领域（如客户关系管理）的聚焦，转而构建一个更宏大、更具前瞻性的企业数据驱动转型蓝图。 第一部分：商业智能的基石与架构重塑 本部分聚焦于构建高效、可靠的数据基础设施，这是所有高级分析工作的基础。 第一章：数据生态系统的现代化 本章首先阐述了从传统数据仓库到现代数据湖和数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的演进历程。详细分析了云计算平台（如AWS, Azure, GCP）提供的弹性存储、计算服务，以及它们如何重塑企业数据基础设施的成本结构与扩展能力。重点讨论了数据治理（Data Governance）在确保数据质量、合规性（如GDPR, CCPA）和可信度方面的核心地位，并介绍了数据血缘（Data Lineage）追踪的重要性。 第二章：数据可视化与叙事的力量 本章超越了基础的报表制作，深入探究了如何利用先进的可视化工具（如Tableau, Power BI, Looker）进行“数据叙事”。我们将探讨认知负荷理论在仪表板设计中的应用，区分描述性、诊断性、预测性和规范性分析的可视化需求。核心内容包括：如何设计能够引导决策者发现隐藏洞察的高效信息架构，以及如何利用交互式可视化进行探索性数据分析（EDA）。 第三章：实时分析与运营智能 随着业务速度的加快，延迟已成为决策的最大敌人。本章详细介绍了流式数据处理技术，如Apache Kafka、Apache Flink等，及其在构建实时监控系统中的应用。内容涵盖了事件驱动架构（EDA）的设计原则，以及如何将实时洞察（如欺诈检测、即时库存调整）无缝集成到运营流程中，实现即时响应能力。 第二部分：机器学习：从模型到价值实现 本部分将机器学习视为实现企业战略目标的关键驱动力，侧重于模型生命周期的管理和不同场景的算法选择。 第四章：预测建模的高级技术 本章系统回顾了监督学习、无监督学习和强化学习在商业场景中的适用性。我们将重点探讨树模型（如XGBoost, LightGBM）在表格数据上的性能优势，以及深度学习在处理非结构化数据（文本、图像）时的前沿应用。此外，还引入了模型解释性（Explainable AI, XAI）的概念，如SHAP值和LIME方法，强调在金融、医疗等高风险领域，理解“模型为什么做出某个决策”与决策本身同样重要。 第五章：无监督学习与市场结构发现 本章专注于利用无监督学习技术，帮助企业理解数据中固有的结构和模式，而非依赖预先定义的标签。详细介绍聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）在客户细分、产品关联分析中的应用。更进一步，我们探讨了降维技术（PCA, t-SNE, UMAP）如何用于高维数据可视化和特征工程的优化，从而提高后续预测模型的效率和准确性。 第六章：运营优化与强化学习的应用 本章探讨了机器学习如何超越预测，直接参与到运营决策的制定中。重点介绍了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在复杂动态环境优化中的潜力，例如供应链网络的动态定价策略、资源调度和机器人路径规划。通过具体案例，展示了RL智能体如何通过与环境的不断交互学习最优行动序列，实现长期累积奖励的最大化。 第三部分：跨职能部门的智能化转型 本部分将BI和ML的理论与实践相结合，展示它们如何在企业核心职能中创造显著的业务价值。 第七章：供应链与物流的智能驱动 本章关注需求预测的精度提升、库存可视化的优化以及物流路径的动态规划。探讨了如何整合多源异构数据（天气、社交媒体情绪、宏观经济指标）以构建更鲁棒的预测模型，从而实现更精益的库存管理，减少牛鞭效应。重点分析了基于时间序列模型的库存补给优化策略。 第八章：财务分析与风险管理的前沿 本章阐述了如何利用先进的分析技术进行更精准的财务预测、预算编制和资本配置。在风险管理方面，详细解析了信用评分模型的迭代更新、反欺诈系统的实时监控机制，以及利用自然语言处理（NLP）技术分析非结构化合同和监管文件的合规风险。 第九章：人力资源与组织效能提升 本章探讨了数据分析在人才管理中的应用，包括员工流失预测（Attrition Modeling）、基于绩效数据的继任计划（Succession Planning）和个性化学习路径推荐。强调了在应用这些模型时，必须严格平衡预测效能与员工隐私保护、公平性（Fairness）的伦理考量。 第十章：构建数据驱动的文化与组织转型 最后，本章回归到企业管理层面，讨论技术落地背后的组织变革。成功的数字化转型不仅仅是购买软件或聘请数据科学家。本章提出了构建“分析成熟度模型”（Analytics Maturity Model），强调跨部门协作、数据素养（Data Literacy）的普及，以及高层领导对数据战略的坚定承诺，是确保BI和ML投资回报率（ROI）的决定性因素。 本书内容结构严谨，理论与实践并重，旨在为企业管理者、数据分析师和技术决策者提供一套全面、前瞻性的指导框架，以驾驭数据洪流，驱动企业在日益激烈的市场竞争中实现可持续增长与卓越运营。

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1，结构凌乱 2，论述浅显 3，覆盖偏窄 4，案例少，与主题关联度差。

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讨论了CRM（客户关系管理）与数据挖掘。学位论文修改成书的吧。起码有别于那些编著的互相抄袭的书。

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浪费时间

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讨论了CRM（客户关系管理）与数据挖掘。学位论文修改成书的吧。起码有别于那些编著的互相抄袭的书。