本書(shū)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的經(jīng)典著作，數(shù)年來(lái)暢銷不衰。全書(shū)從技術(shù)和應(yīng)用兩個(gè)方面，全面、系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)環(huán)境、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在商業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用。自從1997年本書(shū)第1版出版以來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘界發(fā)生了巨大的變化，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(yīng)用算法的數(shù)據(jù)庫(kù)以及用于解決的商業(yè)問(wèn)題都有所演進(jìn)。第2版展示如何利用基本的數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)，解決常見(jiàn)的商業(yè)問(wèn)題。
本書(shū)涵蓋核心的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括：決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過(guò)濾、關(guān)聯(lián)規(guī)則、鏈接分析、聚類和生存分析等。此外，還提供了數(shù)據(jù)挖掘最佳實(shí)踐、數(shù)據(jù)挖掘的最新進(jìn)展和一些富有挑戰(zhàn)性的研究課題，極具技術(shù)深度與廣度。配套網(wǎng)站www．data-miners．com／companion提供了每章的練習(xí)和用于測(cè)試各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)。全書(shū)語(yǔ)句凝煉、清新，對(duì)復(fù)雜概念的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了生動(dòng)解釋，是必不可少的數(shù)據(jù)挖掘教材。 作者簡(jiǎn)介
Michael J.A.Berry，他們是專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘咨詢公司Data Miners的創(chuàng)辦人。他們合作出版了一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘著作，包括Data Mining Techniquee,Mastering Data Mining和Mining the Web（均由Wiley公司出版）。作為數(shù)據(jù)挖掘顧問(wèn)，他們一起為北美洲、歐洲和亞洲的許多大公司提供專業(yè)咨詢，把客戶數(shù)據(jù)、呼叫數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志條目、銷售點(diǎn)記錄和賬單文件變成有用的信息，用于改善客戶體驗(yàn)。他們都有近20年在營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理方面應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)。
目錄：
出版者的話
專家指導(dǎo)委員
譯者序
致謝
前言
第1章 數(shù)據(jù)挖掘的緣起和內(nèi)容
1.1 分析客戶關(guān)系管理系統(tǒng)
1.2 什么是數(shù)據(jù)挖掘
1.3 數(shù)據(jù)挖掘可以完成哪些工作
1.4 為什么現(xiàn)在研究
1.5 目前如何使用數(shù)據(jù)挖掘
1.6 小結(jié)
第2章 數(shù)據(jù)挖掘的良性循環(huán)
2.1 商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘案例研究
2.2 何謂良性循環(huán)
2.3 良性循環(huán)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘
2.4 移動(dòng)通信公司建立恰當(dāng)?shù)穆?lián)系
2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)驅(qū)動(dòng)SUV的銷售
2.6 小結(jié)
第3章 數(shù)據(jù)挖掘方法論和最佳實(shí)踐
3.1 為什么需要方法論
3.2 假設(shè)測(cè)試
3.3 模型、建立簡(jiǎn)檔和預(yù)測(cè)
3.4 方法論
3.5 小結(jié)
第4章 數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
……
第5章 統(tǒng)計(jì)學(xué)的魅力：數(shù)據(jù)挖掘常用的工具
第6章 決策樹(shù)
第7章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第8章 最近鄰方法：基于存儲(chǔ)的推理和協(xié)同過(guò)濾
第9章 購(gòu)物籃分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則
第10章 鏈接分析
第11章 自動(dòng)聚類探測(cè)
第12章 市場(chǎng)營(yíng)銷中的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)和生存分析
第13章 遺傳算法
第14章 數(shù)據(jù)挖掘貫穿客戶生存周期
第15章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘
第16章 構(gòu)造數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境
第17章 為挖掘準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
第18章 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘
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