數據挖掘技術 在線電子書 圖書標籤: 數據挖掘 數據分析 營銷 市場分析 統計學 Data-Mining 客戶關係 商業智能
發表於2024-12-23
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很全麵,包括概念、技術、案例的全係列介紹,是一本從淺到深的重要讀物。不過主要案例實踐聚焦在客戶層麵
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評分看書名,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。
評分不錯的工具書,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。
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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。
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。
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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