数据挖掘技术应用实例

出版时间:2009-4   出版时间:韩秋明、李微、李华锋、 纪希禹 机械工业出版社 (2009-04出版)   作者:韩秋明 等 著   页数:263  
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数据挖掘技术应用实例
前言

21世纪是信息的世纪。信息已经和能源、材料一起成为支撑人类社会发展的三大要素,并显示出越来越重要的作用。21世纪也是知识的世纪。以知识为主题的许多新研究对象的出现,如知识经济、知识产业、知识工人、知识管理、知识工程和知识网络等,丰富了理论研究的内涵,也推动了以网络为基础的信息技术向着更高层次发展。如何实现从信息到知识的转变呢?数据挖掘技术给出了答案。随着计算机技术、网络技术以及通讯技术的迅速发展和普及,信息技术将我们领进入了全新的信息社会。但是随着信息技术的不断进步,人们收集数据的手段不断丰富,数据库、数据仓库容量的不断膨胀,以及Web等新型数据源的不断出现,各种各样的数据已经由不同的渠道汇成了浩瀚的海洋。据不完全统计,1993年全球数据存储容量约为2000TB,到2000年增加到大约300万TB,到2008年,这一数字已经飙升至上亿TB。人们面临的主要问题已经不再是没有充分的信息可选择,而是徜徉在如此庞大的信息之中,如何更为有效地利用它们,并且找到蕴含于这些信息之中的有价值的知识宝藏。当前的数据库系统无法发现隐藏在海量数据中的潜在联系和规则,不能根据现有的数据预测未来的发展趋势,缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段,导致了人们面临“数据丰富而知识匮乏”的现象。因此,在人们需求的呼唤下,数据挖掘和知识发现技术应运而生,并得以在社会生活的各个领域蓬勃发展。数据挖掘推动信息分析处理技术上升到一个更高的阶段。比尔·盖茨曾预计,数据挖掘技术将是今后计算机技术发展的第二大方向。
内容概要

  《数据挖掘技术应用实例》在介绍数据挖掘技术理论和算法的基础上,通过不同领域的应用案例,来说明数据挖掘在实际应用中的具体操作方法,以期为读者提供一个更为广阔的视角。《数据挖掘技术应用实例》从理论、应用实例和数据挖掘的发展趋势,以及面临的机遇和挑战等方面,对数据挖掘技术进行了详细介绍,其中在应用实例部分分别介绍了数据挖掘技术在客户关系管理、市场营销、证券领域、电信领域、产品设计、军事领域以及web数据挖掘等方面的应用。  《数据挖掘技术应用实例》可作为企事业单位信息管理部门以及其他各行各业的管理者、信息分析人员、数据统计人员、市场营销人员、研究与开发人员的参考资料,也可作为高等院校信息管理类、数据分析类、计算机类等相关专业的教材和参考书,还可作为高等院校毕业论文或毕业设计的参考资料。
书籍目录

出版说明前言第1章
绪论1.1
数据挖掘的基本概念1.1.1
啤酒与尿布1.1.2
什么是数据挖掘1.1.3
数据挖掘的分类1.1.4
数据挖掘的特点和功能1.2
数据挖掘的过程1.2.1
数据准备1.2.2
数据选择1.2.3
数据预处理1.2.4
数据挖掘及模式评价1.3
数据仓库和数据挖掘1.3.1
数据仓库的概念和特点1.3.2
数据集市1.3.3
元数据1.3.4
数据仓库和数据挖掘的关系1.4
OLAP和数据挖掘1.4.1
OLAP的基本概念1.4.2
OLAP的操作1.4.3
OLAP的类别1.4.4
OLAP和0LTP的关系1.4.5
OLAP和数据挖掘的关系1.5
数据挖掘的应用领域1.6
数据挖掘研究现状1.6.1
商业应用1.6.2
支持平台数据展现1.6.3
使用成本1.6.4
挖掘算法1.7
本章
小结第2章
数据挖掘的常用技术2.1
决策树2.1.1
决策树的基本概念2.1.2
决策树的基本原理2.1.3
决策树的算法2.1.4
决策树的优势和劣势2.2
神经网络2.2.1
神经网络的基本概念2.2.2
神经网络的特征2.2.3
神经网络的分类和学习方式2.2.4
进化计算2.2.5
神经网络的优缺点2.3
关联规则2.3.1
关联规则的基本概念2.3.2
经典Apriori算法的描述2.3.3
AprioriTid算法2.3.4
FPtree算法2.4
聚类分析2.4.1
聚类分析的基本概念2.4.2
聚类算法简介2.4.3
孤立点分析2.5
统计学习2.5.1
统计分析综述2.5.2
贝叶斯学习2.5.3
支撑矢量机2.5.4
回归分析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
本章小结第3章
数据挖掘在客户关系管理中的应用3.1
数据挖掘在CRM中的应用现状3.1.1
CRM的由来3.1.2
CRM系统的研发现状3.1.3
数据挖掘在CRM中的使用情况3.2
数据挖掘在CIW中的应用3.2.1
客户群体分类3.2.2
客户盈利能力分析3.2.3
客户获取和客户保持3.2.4
客户满意度分析3.3
数据挖掘在通信公司CRM应用实例3.3.1
客户细分模型和挖掘算法选择3.3.2
数据挖掘模型和挖掘步骤3.3.3
结果分析和市场策略制定3.4
本章
小结第4章
数据挖掘在市场营销中的应用4.1
数据挖掘在市场营销中的应用现状4.1.1
客户分析4.1.2
产品分析4.1.3
促销分析4.1.4
改进企业市场预测机制4.1.5
市场营销中常用的数据挖掘方法4.2
定位模型与设定营销目标4.3
客户响应建模、风险建模、客户流失建模4.3.1
客户响应建模4.3.2
风险建模4.3.3
客户流失建模4.4
产品生命周期建模4.5
对模型的验证与评估4.5.1
模型的验证4.5.2
对挖掘结果的解释评估4.6
制定营销战略4.7
本章
小结第5章
数据挖掘在证券领域中的应用5.1
中国证券市场的特点5.2
证券业数据仓库的构建5.2.1
证券行业应用分析5.2.2
证券业基础数据分析5.2.3
证券业数据仓库设计与构建5.3
实施数据挖掘5.3.1
基于关联规则和模式发现的客户行为模型挖掘5.3.2
基于决策树的客户流失模型分析5.3.3
基于神经网络的股票行情时间序列模式挖掘5.4
BP网络预测5.4.1
神经网络模型5.4.2
BP算法5.4.3
利用BP预测股市5.5
本章
小结第6章
数据挖掘在电信领域中的应用6.1
电信业务概述6.2
数据挖掘在电信业中的应用背景6.3
电信业务系统数据挖掘6.3.1
电信系统数据挖掘目标6.3.2
电信系统数据预处理6.3.3
关联规则挖掘6.3.4
关联规则挖掘算法的选择与应用6.4
本章
小结第7章
数据挖掘在产品设计中的应用7.1.产品设计的概念7.2
产品概念设计的体系结构7.2.1
产品概念设计的内涵7.2.2
产品概念设计的特点7.2.3
产品概念设计的理论及发展7.2.4
产品概念设计的体系结构7.3
面向产品设计的数据挖掘模型7.3.1
数据挖掘过程7.3.2
需求分析数据挖掘过程的实现7.3.3
功能结构数据挖掘过程的实现7.4
产品设计数据挖掘实例7.4.1
参数选择7.4.2
构造概念树7.4.3
解释关系规则7.4.4
评估与展望7.5
本章
小结第8章
数据挖掘在军事领域中的应用8.1
新军事变革概述8.2
数据挖掘在军事领域的应用现状8.2.1
数据挖掘在战场信息融合中的应用8.2.2
数据挖掘在军事通信系统中的应用8.2.3
数据挖掘在军事智能决策中的应用8.2.4
数据挖掘在信息作战中的应用8.3
指挥信息控制系统数据挖掘模型8.3.1
指挥信息控制系统的功能需求分析8.3.2
指挥信息控制系统的信息需求分析8.3.3
指挥信息控制系统数据挖掘的体系结构8.3.4
指挥信息控制机理及数据挖掘过程8.3.5
基于指挥控制系统数据挖掘模型指挥控制战8.4
三维态势演播系统数据挖掘模型实例8.4.1
二、三维模型数据转换层8.4.2
模型数据导入导出及转化层8.4.3
三维数据表现和提取层8.4.4
三维态势构造绘制层8.5
本章
小结第9章
Web数据挖掘9.1
Web数据挖掘的基本概念9.1.1
Web数据挖掘的定义9.1.2
Web数据挖掘的分类9.2
W.eb数据挖掘的应用状况9.2.1
Web信息分类9.2.2
Web信息抽取9.2.3
数据约简高效算法研究9.3
基于web数据挖掘的搜索引擎应用9.3.1
数据挖掘在搜索引擎中的使用现状9.3.2
基于Web数据挖掘的搜索引擎建模9.3.3
PageRank技术9.3.4
PageRank算法改进的有效性验证9.4
本章
小结第10章
数据挖掘技术的发展10.1
数据挖掘是不断发展的概念10.2
数据挖掘面临的问题10.3
数据挖掘的发展趋势10.4
本章
小结参考文献

章节摘录

插图:3.1.1
CRM的由来总体上说,客户关系管理的产生原因有以下四个:(1)信息技术的发展。
伴随着网络技术的迅速普及,电子商务日益成为影响企业效益的重要因素和产品推向市场的重要手段。
电子商务使产品趋向同质化,使市场趋向全球化。
(2)市场环境的变化。
进入信息社会的同时,经济也更多地融入了信息元素。
在信息经济时代,信息不仅推动了企业的进步,也让消费者的消费观念发生了变化。
(3)市场营销理论的变化。
(4)企业管理理念的变化。
CRM就是基于以上背景产生的,其核心思想是将企业的客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)作为最重要的企业资源,企业通过进行客户关怀,及时了解客户的需求,以及建立长期的客户关系,并通过在全企业范围内来强化这一关系,为客户提供比竞争对手更好的服务,增强客户的满意度和忠诚度,促使客户回头购买更多的产品,企业整个业务也将从每位客户未来不断的采购中获益,实现企业与客户双赢。
简言之,客户关系管理的本质(见图3-1)就是在合适的时间,以合适的价格,将合适的产品和服务提供给合适的客户,以满足他们的需要。
客户的一般消费行为都是经过考虑各种因素,然后作出购买决策的。
一个客户的消费行为模型如图3-2所示。
通用汽车公司总裁杰克·史密斯先生曾经说过:“要把所有的一切——全部的资产、决策都集中在客户身上。
他们才是成败的最终裁判。
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相关评论与评分
  •     对数据挖掘技术的介绍比较全面。对数据挖掘在客户关系管理、市场营销等方面的介绍也很详细,具有很好的参考价值。福建泉州信息学院计算机系张冲杰。
  •     因为不是专业的 看着有点深奥
  •     实际结合理论,更好理解
  •     很一般,一看数这么薄就知道没什么内容了,谈不上什么应用实例的
  •     质量挺好的,内容很充实,很详细!
  •     不知道作者是因为时间仓促还是水平有限,完全是一本垃圾
  •     少了一些技术,具体的代码啊,都没有给出.或算法.
  •     非常适合互联网公司员工使用,非常实用的好书
  •     很不错。,应不错
  •     看了一半,大数据的时代已经到来
  •     帮师兄买的,能用
  •     挺难看完的。,看起来很牛X的样子
  •     包含最基础的统计公式,感觉不错。学了不少知识
  •     不是实操新型的书,对于非专业的
  •     类似工具书。,比较容易理解。
  •     不建议买,积分规则变啦
  •     先看看了,这本书评价很高
  •     看了前面两章,有数据还要会制图
  •     可送达后没有光盘。,从采集来源、处理方式、展现形式等几个方面来介绍数据
  •     书是全新的,从美国的历史出发
  •     本书对大数据尤其大数据在国外的发展历程介绍十分详细,应该还不错
  •     工作需要买的这本书,还好
  •     是不是给我发的旧书?,看后说不错。
  •     数据不可或缺。,适合初学者
  •     写的比较通俗易懂,反映最新研究成果并提供实际操作指南的教课书。
  •     围绕美国政府对数据的态度的变化展开论述,学生很喜欢的一本书
  •     这本书还可以,体现一种思路
 

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