數據挖掘技術應用實例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
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2009-4
263
34.00元
9787111264606
圖書標籤:
數據挖掘
數據分析
預購
統計學
數據
中國
2009
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发表于2024-11-25
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數據挖掘技術應用實例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
圖書描述
《數據挖掘技術應用實例》在介紹數據挖掘技術理論和算法的基礎上,通過不同領域的應用案例,來說明數據挖掘在實際應用中的具體操作方法,以期為讀者提供一個更為廣闊的視角。《數據挖掘技術應用實例》從理論、應用實例和數據挖掘的發展趨勢,以及麵臨的機遇和挑戰等方麵,對數據挖掘技術進行瞭詳細介紹,其中在應用實例部分分彆介紹瞭數據挖掘技術在客戶關係管理、市場營銷、證券領域、電信領域、産品設計、軍事領域以及web數據挖掘等方麵的應用。
《數據挖掘技術應用實例》可作為企事業單位信息管理部門以及其他各行各業的管理者、信息分析人員、數據統計人員、市場營銷人員、研究與開發人員的參考資料,也可作為高等院校信息管理類、數據分析類、計算機類等相關專業的教材和參考書,還可作為高等院校畢業論文或畢業設計的參考資料。
數據挖掘技術應用實例 下載 mobi epub pdf txt 電子書
著者簡介
圖書目錄
齣版說明
前言
第1章 緒論
1.1 數據挖掘的基本概念
1.1.1 啤酒與尿布
1.1.2 什麼是數據挖掘
1.1.3 數據挖掘的分類
1.1.4 數據挖掘的特點和功能
1.2 數據挖掘的過程
1.2.1 數據準備
1.2.2 數據選擇
1.2.3 數據預處理
1.2.4 數據挖掘及模式評價
1.3 數據倉庫和數據挖掘
1.3.1 數據倉庫的概念和特點
1.3.2 數據集市
1.3.3 元數據
1.3.4 數據倉庫和數據挖掘的關係
1.4 OLAP和數據挖掘
1.4.1 OLAP的基本概念
1.4.2 OLAP的操作
1.4.3 OLAP的類彆
1.4.4 OLAP和0LTP的關係
1.4.5 OLAP和數據挖掘的關係
1.5 數據挖掘的應用領域
1.6 數據挖掘研究現狀
1.6.1 商業應用
1.6.2 支持平颱數據展現
1.6.3 使用成本
1.6.4 挖掘算法
1.7 本章 小結
第2章 數據挖掘的常用技術
2.1 決策樹
2.1.1 決策樹的基本概念
2.1.2 決策樹的基本原理
2.1.3 決策樹的算法
2.1.4 決策樹的優勢和劣勢
2.2 神經網絡
2.2.1 神經網絡的基本概念
2.2.2 神經網絡的特徵
2.2.3 神經網絡的分類和學習方式
2.2.4 進化計算
2.2.5 神經網絡的優缺點
2.3 關聯規則
2.3.1 關聯規則的基本概念
2.3.2 經典Apriori算法的描述
2.3.3 AprioriTid算法
2.3.4 FPtree算法
2.4 聚類分析
2.4.1 聚類分析的基本概念
2.4.2 聚類算法簡介
2.4.3 孤立點分析
2.5 統計學習
2.5.1 統計分析綜述
2.5.2 貝葉斯學習
2.5.3 支撐矢量機
2.5.4 迴歸分析
2.6 模糊集和粗糙集
2.6.1 模糊集概述
2.6.2 粗糙集概述
2.7 本章小結
第3章 數據挖掘在客戶關係管理中的應用
3.1 數據挖掘在CRM中的應用現狀
3.1.1 CRM的由來
3.1.2 CRM係統的研發現狀
3.1.3 數據挖掘在CRM中的使用情況
3.2 數據挖掘在CIW中的應用
3.2.1 客戶群體分類
3.2.2 客戶盈利能力分析
3.2.3 客戶獲取和客戶保持
3.2.4 客戶滿意度分析
3.3 數據挖掘在通信公司CRM應用實例
3.3.1 客戶細分模型和挖掘算法選擇
3.3.2 數據挖掘模型和挖掘步驟
3.3.3 結果分析和市場策略製定
3.4 本章 小結
第4章 數據挖掘在市場營銷中的應用
4.1 數據挖掘在市場營銷中的應用現狀
4.1.1 客戶分析
4.1.2 産品分析
4.1.3 促銷分析
4.1.4 改進企業市場預測機製
4.1.5 市場營銷中常用的數據挖掘方法
4.2 定位模型與設定營銷目標
4.3 客戶響應建模、風險建模、客戶流失建模
4.3.1 客戶響應建模
4.3.2 風險建模
4.3.3 客戶流失建模
4.4 産品生命周期建模
4.5 對模型的驗證與評估
4.5.1 模型的驗證
4.5.2 對挖掘結果的解釋評估
4.6 製定營銷戰略
4.7 本章 小結
第5章 數據挖掘在證券領域中的應用
5.1 中國證券市場的特點
5.2 證券業數據倉庫的構建
5.2.1 證券行業應用分析
5.2.2 證券業基礎數據分析
5.2.3 證券業數據倉庫設計與構建
5.3 實施數據挖掘
5.3.1 基於關聯規則和模式發現的客戶行為模型挖掘
5.3.2 基於決策樹的客戶流失模型分析
5.3.3 基於神經網絡的股票行情時間序列模式挖掘
5.4 BP網絡預測
5.4.1 神經網絡模型
5.4.2 BP算法
5.4.3 利用BP預測股市
5.5 本章 小結
第6章 數據挖掘在電信領域中的應用
6.1 電信業務概述
6.2 數據挖掘在電信業中的應用背景
6.3 電信業務係統數據挖掘
6.3.1 電信係統數據挖掘目標
6.3.2 電信係統數據預處理
6.3.3 關聯規則挖掘
6.3.4 關聯規則挖掘算法的選擇與應用
6.4 本章 小結
第7章 數據挖掘在産品設計中的應用
7.1.産品設計的概念
7.2 産品概念設計的體係結構
7.2.1 産品概念設計的內涵
7.2.2 産品概念設計的特點
7.2.3 産品概念設計的理論及發展
7.2.4 産品概念設計的體係結構
7.3 麵嚮産品設計的數據挖掘模型
7.3.1 數據挖掘過程
7.3.2 需求分析數據挖掘過程的實現
7.3.3 功能結構數據挖掘過程的實現
7.4 産品設計數據挖掘實例
7.4.1 參數選擇
7.4.2 構造概念樹
7.4.3 解釋關係規則
7.4.4 評估與展望
7.5 本章 小結
第8章 數據挖掘在軍事領域中的應用
8.1 新軍事變革概述
8.2 數據挖掘在軍事領域的應用現狀
8.2.1 數據挖掘在戰場信息融閤中的應用
8.2.2 數據挖掘在軍事通信係統中的應用
8.2.3 數據挖掘在軍事智能決策中的應用
8.2.4 數據挖掘在信息作戰中的應用
8.3 指揮信息控製係統數據挖掘模型
8.3.1 指揮信息控製係統的功能需求分析
8.3.2 指揮信息控製係統的信息需求分析
8.3.3 指揮信息控製係統數據挖掘的體係結構
8.3.4 指揮信息控製機理及數據挖掘過程
8.3.5 基於指揮控製係統數據挖掘模型指揮控製戰
8.4 三維態勢演播係統數據挖掘模型實例
8.4.1 二、三維模型數據轉換層
8.4.2 模型數據導入導齣及轉化層
8.4.3 三維數據錶現和提取層
8.4.4 三維態勢構造繪製層
8.5 本章 小結
第9章 Web數據挖掘
9.1 Web數據挖掘的基本概念
9.1.1 Web數據挖掘的定義
9.1.2 Web數據挖掘的分類
9.2 W.eb數據挖掘的應用狀況
9.2.1 Web信息分類
9.2.2 Web信息抽取
9.2.3 數據約簡高效算法研究
9.3 基於web數據挖掘的搜索引擎應用
9.3.1 數據挖掘在搜索引擎中的使用現狀
9.3.2 基於Web數據挖掘的搜索引擎建模
9.3.3 PageRank技術
9.3.4 PageRank算法改進的有效性驗證
9.4 本章 小結
第10章 數據挖掘技術的發展
10.1 數據挖掘是不斷發展的概念
10.2 數據挖掘麵臨的問題
10.3 數據挖掘的發展趨勢
10.4 本章 小結
參考文獻
· · · · · · (
收起)
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用戶評價
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☆☆☆☆☆
內容空泛,數據挖掘方麵講得不深入,行業知識又不實用。勘誤:135頁中下“由錶易知,當時網絡的訓練”中間漏瞭“當μ=0.65時”
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讀後感
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我是一名研究生,正在关注数据挖掘这个领域,前几天刚在图书馆看了这本书,总体感觉还不错,理论+实践,是我比较喜欢的参考书籍模式。里面对七个领域的基础知识也做了比较详尽的介绍,然后每个领域有一个实际应用的案例,让人接受起来更加容易。美中不足的是感觉章与章之间有点...
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