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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:Gordon S.Linoff

出品人:

页数:620

译者:巢文涵

出版时间:2013-3

价格:79.80元

装帧:平装

isbn号码:9787302310143

丛书系列:大数据应用与技术丛书

图书标签:

数据挖掘
数据分析
营销
CRM
商业智能
市场
大数据
客户
数据挖掘
机器学习
数据分析
数据挖掘技术
人工智能
统计学
数据库
预测模型
数据可视化
大数据

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具体描述

《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》内容简介：谁将是忠实的客户？谁将不是呢？哪些消息对哪些客户细分最有效？如何最大化客户的价值？如何将客户的价值最大化？《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》提供了强大的工具，可以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中提取它们的答案。自《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》第1版问世以来，数据挖掘已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在这个最新版本中，作者对每个章节都进行了大量的更新和修订，并且添加了几个新的章节。《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》保留了早期版本的重点，指导市场分析师、业务经理和数据挖掘专家利用数据挖掘方法和技术来解决重要的商业问题。在不牺牲准确度的前提下，为了简单起见，即使是复杂的主题，作者也进行了简洁明了的介绍，并尽量减少对技术术语或数学公式的使用。每个技术主题都通过案例研究和源自作者经验的真实案例进行说明，每章都包含了针对从业者的宝贵提示。书中介绍的新技术和更为深入的技术包括：线性和逻辑回归模型、增量响应（提升）建模、朴素贝叶斯模型、表查询模型、相似度模型、径向基函数网络、期望值最大化（EM）聚类和群体智慧。新的章节专门讨论了数据准备、派生变量、主成分分析和其他变量减少技术，以及文本挖掘。

在建立了全面的数据挖掘应用业务环境，并介绍了所有数据挖掘项目通用的数据挖掘方法论的各个方面之后，《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》详细介绍了每个重要的数据挖掘技术。

《数据科学导论：从原理到实践》本书旨在为读者构建一个扎实的数据科学基础知识体系，涵盖从数据采集、清洗、探索性分析到模型构建、评估及应用的全过程。我们不局限于某一项特定技术，而是强调数据科学的整体思维方式和方法论。第一部分：数据科学的基石第一章：数据驱动的世界在信息爆炸的时代，数据已成为推动社会、经济和科学发展的核心动力。本章将深入探讨数据科学的起源、发展历程及其在各行各业的广泛应用，例如精准营销、医疗诊断、金融风控、智能交通等。通过真实案例分析，让读者初步感知数据科学的价值与力量，激发学习兴趣。我们将审视当前数据科学面临的挑战，如数据隐私、伦理问题、可解释性等，并展望其未来的发展趋势，如自动化机器学习、联邦学习、可信赖AI等。第二章：数据的本质与收集本章聚焦于数据的不同形态和来源。我们将区分结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。详细介绍各类数据收集技术，包括但不限于：网页抓取（Web Scraping）及其合法性与道德考量；API接口的使用；传感器数据收集；以及公共数据集的获取途径。强调数据质量的重要性，并初步介绍数据来源的可靠性评估方法。第三章：数据预处理与清洗真实世界的数据往往是不完美的。本章将系统讲解数据预处理的各个环节，这是数据科学项目成功的关键前提。缺失值处理：探讨不同类型的缺失（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失），以及均值/中位数/众数填充、回归预测填充、K近邻（KNN）填充等多种策略，并分析它们的优缺点。异常值检测与处理：介绍箱线图、Z-score、IQR（四分位距）等统计方法，以及基于距离和密度的异常值检测技术。讨论如何区分真正的异常事件与噪声，并给出处理策略，如删除、转换或平滑。数据转换与标准化：讲解特征缩放（Min-Max Scaling, Standardization/Z-score Scaling）的原理与应用，以及对数转换、Box-Cox转换等非线性转换方法，以应对数据分布不均等问题。数据集成与去重：讨论如何合并来自不同源的数据，处理数据冗余和重复记录。第二部分：探索性数据分析（EDA）第四章：描述性统计与可视化在本章中，我们将学习如何通过统计学方法和可视化工具来理解数据的基本特征。描述性统计量：深入理解均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等概念，并学习如何计算它们。数据可视化：掌握使用Python的Matplotlib和Seaborn等库创建各类图表。包括：单变量分析：直方图、密度图、箱线图、条形图。双变量分析：散点图、折线图、热力图。多变量分析：分组图、并行坐标图。通过可视化，揭示数据中的分布规律、趋势、模式和潜在关系。第五章：相关性与模式发现本章重点关注变量之间的关系。相关性分析：讲解皮尔逊（Pearson）相关系数、斯皮尔曼（Spearman）秩相关系数的计算与解读，以及如何通过散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）或相关系数矩阵（Correlation Matrix）可视化变量间的两两关系。聚类分析基础：初步介绍聚类作为一种无监督学习技术，用于发现数据中的自然分组。我们将讲解K-Means算法的基本思想、工作流程及优缺点，并探讨如何选择合适的K值。降维初步：介绍主成分分析（PCA）作为一种降维技术，用于减少数据维度，同时最大程度地保留数据信息，为后续建模做准备。第三部分：数据建模与评估第六章：机器学习基础与监督学习本章介绍机器学习的基本概念，重点讲解监督学习的两大类任务：分类（Classification）和回归（Regression）。监督学习模型：回归模型：详细讲解线性回归（Linear Regression）的原理，包括简单线性回归和多元线性回归，以及最小二乘法。介绍多项式回归（Polynomial Regression）用于捕捉非线性关系。分类模型：讲解逻辑回归（Logistic Regression）用于二分类问题，以及其背后的概率模型。介绍决策树（Decision Tree）的工作原理，包括信息增益和基尼不纯度。模型训练与预测：解释特征（Features）和目标变量（Target Variable）的概念，以及如何使用训练集（Training Set）来训练模型，并用模型对新数据进行预测。第七章：模型评估与选择构建模型只是第一步，如何衡量模型的性能至关重要。回归模型评估：讲解均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R-squared）等指标，并分析它们的含义。分类模型评估：深入讲解混淆矩阵（Confusion Matrix），以及由此派生的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score。解释ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC（Area Under the Curve）的含义及作用。模型选择策略：介绍交叉验证（Cross-Validation），如K折交叉验证，用于更稳健地评估模型性能，并避免过拟合。讨论偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的概念。第八章：进阶模型与集成学习本章将介绍一些更强大的模型和提升模型性能的策略。高级回归与分类模型：支持向量机（SVM）：讲解其基本原理，包括最大间隔超平面和核技巧（Kernel Trick）。 K近邻（KNN）算法：详细讲解其分类和回归的应用。集成学习（Ensemble Learning）： Bagging（装袋法）：以随机森林（Random Forest）为例，解释如何通过构建多棵决策树并取平均或投票来降低方差，提升稳定性。 Boosting（提升法）：以AdaBoost和Gradient Boosting（如XGBoost、LightGBM）为例，介绍如何通过迭代地训练弱学习器，并关注错误样本来构建强学习器。第四部分：数据应用与未来第九章：文本数据分析入门本章将介绍处理非结构化文本数据的一些基本技术。文本预处理：分词（Tokenization）、去除停用词（Stop Words Removal）、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）。文本表示：词袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的原理及应用。情感分析基础：介绍如何利用词典或模型进行基本的情感极性判断。第十章：数据科学项目流程与实战将前面所学知识整合，介绍一个典型的数据科学项目从概念到落地的完整流程。项目定义与需求分析。数据获取与理解。数据探索与特征工程。模型选择与训练。模型评估与调优。结果解释与部署。通过一个贯穿全书的案例研究，演示如何应用各项技术解决实际问题，并强调迭代优化的重要性。第十一章：数据科学的伦理与未来展望深入探讨数据科学中的伦理、隐私保护（如差分隐私）和公平性问题。讨论自动化机器学习（AutoML）、可解释AI（XAI）等前沿领域的发展，以及数据科学在人工智能、大数据等领域的持续演进。本书结构清晰，理论与实践相结合，力求让读者在理解数据科学核心概念的同时，掌握实际操作的能力。我们鼓励读者通过动手实践，不断探索数据中的价值。

作者简介

Gordon S.Linoff和Michael J.A.Berry在数据挖掘领域的知名度众所周知。他们是Data Miners公司——一家从事数据挖掘的咨询公司——的创始人，而且他们已经共同撰写了一些在该领域有影响力和得到广泛阅读的书籍。他们共同撰写的第一本书是Data Mining Techniques的第一个版本，于1997年出版。自那时起，他们就一直积极地挖掘各种行业的数据。持续的实践分析工作使得两位作者能够紧跟数据挖掘、预测以及预测分析领域的快速发展。Gordon和Michael严格地独立于供应商。通过其咨询工作，作者接触了所有主要软件供应商（以及一些小的供应商）的数据分析软件。他们相信好的结果不在于是采用专用的还是开源的软件，命令行的还是点击的软件，而是在于创新思维和健全的方法。

Gordon和Michael专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存期价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。Gordon和Michael致力于分享他们的知识、技能以及对这个主题的热情。当他们自己不挖掘数据时，他们非常喜欢通过课程、讲座、文章、现场课堂，当然还有你要读的这本书来教其他人。经常可以发现他们在会议上发言和在课堂上授课。作者还在blog.data-miners.com维护了一个数据挖掘的博客。

Gordon生活在曼哈顿。在本书之前，他最近的一本书是Data Analysis Using SQL and　Excel，已经由Wiley于2008年出版。

Michael生活在马萨诸塞州剑桥市。他除了在Data Miners从事咨询工作之外，还在波　士顿大学卡罗尔管理学院讲授市场营销分析（Marketing Analytics）课程。

目录信息

第1章什么是数据挖掘以及为什么要进行数据挖掘
1.1 什么是数据挖掘
1.1.1 数据挖掘是一项业务流程
1.1.2 大量的数据
1.1.3 有意义的模式和规则
1.1.4 数据挖掘和客户关系管理
1.2 为什么是现在
1.2.1 数据正在产生
1.2.2 数据正存在于数据仓库中
1.2.3 计算能力能够承受
1.2.4 对客户关系管理的兴趣非常强烈
1.2.5 商业的数据挖掘软件产品变得可用
1.3 数据挖掘人员的技能
1.4 数据挖掘的良性循环
1.5 业务数据挖掘的案例研究
1.5.1 识别美国银行的业务挑战
1.5.2 应用数据挖掘
1.5.3 对结果采取行动
1.5.4 度量数据挖掘的影响
1.6 良性循环的步骤
1.6.1 识别业务机会
1.6.2 将数据转换为信息
1.6.3 根据信息采取行动
1.6.4 度量结果
1.7 良性循环上下文中的数据挖掘
1.8 经验教训
第2章数据挖掘在营销和客户关系管理中的应用
2.1 两个客户生存周期
2.1.1 客户个人生存周期
2.1.2 客户关系生存周期
2.1.3 基于订阅的关系和基于事件的关系
2.2 围绕客户生存周期组织业务流程
2.2.1 客户获取
2.2.2 客户激活
2.2.3 客户关系管理
2.2.4 赢回
2.3 数据挖掘应用于客户获取
2.3.1 识别好的潜在客户
2.3.2 选择通信渠道
2.3.3 挑选适当的信息
2.4 数据挖掘示例：选择合适的地方做广告
2.4.1 谁符合剖析
2.4.2 度量读者群的适应度
2.5 数据挖掘改进直接营销活动
2.5.1 响应建模
2.5.2 优化固定预算的响应
2.5.3 优化活动收益率
2.5.4 抵达最受信息影响的人
2.6 通过当前客户了解潜在客户
2.6.1 在客户成为“客户”以前开始跟踪他们
2.6.2 收集新的客户信息
2.6.3 获取时间变量可以预测将来的结果
2.7 数据挖掘应用于客户关系管理
2.7.1 匹配客户的活动
2.7.2 减少信用风险
2.7.3 确定客户价值
2.7.4 交叉销售、追加销售和推荐
2.8 保留
2.8.1 识别流失
2.8.2 为什么流失是问题
2.8.3 不同类型的流失
2.8.4 不同种类的流失模型
2.9 超越客户生存周期
2.10 经验教训
第3章数据挖掘过程
3.1 会出什么问题
3.1.1 学习的东西不真实
3.1.2 学习的东西真实但是无用
3.2 数据挖掘类型
3.2.1 假设检验
3.2.2 有指导数据挖掘
3.2.3 无指导数据挖掘
3.3 目标、任务和技术
3.3.1 数据挖掘业务目标
3.3.2 数据挖掘任务
3.3.3 数据挖掘技术
3.4 制定数据挖掘问题：从目标到任务再到技术
3.4.1 选择广告的最佳位置
3.4.2 确定向客户提供的最佳产品
3.4.3 发现分支或商店的最佳位置
3.4.4 根据未来利润划分客户
3.4.5 减少暴露于违约的风险
3.4.6 提高客户保留
3.4.7 检测欺诈性索赔
3.5 不同技术对应的任务
3.5.1 有一个或多个目标
3.5.2 目标数据是什么
3.5.3 输入数据是什么
3.5.4 易于使用的重要性
3.5.5 模型可解释性的重要性
3.6 经验教训
第4章统计学入门：关于数据，你该了解些什么
4.1 奥卡姆（Occam）剃刀
4.1.1 怀疑论和辛普森悖论
4.1.2 零假设（Null Hypothesis）
4.1.3 p-值
4.2 观察和度量数据
4.2.1 类别值
4.2.2 数值变量
4.2.3 更多的统计思想
4.3 度量响应
4.3.1 比例标准误差
4.3.2 使用置信区间比较结果
4.3.3 利用比例差异比较结果
4.3.4 样本大小
4.3.5 置信区间的真正含义是什么
4.3.6 实验中检验和对照的大小
4.4 多重比较
4.4.1 多重比较的置信水平
4.4.2 Bonferroni修正
4.5 卡方检验
4.5.1 期望值
4.5.2 卡方值
4.5.3 卡方值与比例差异的比较
4.6 示例：区域和开局卡方
4.7 案例研究：利用A/B检验比较两种推荐系统
4.7.1 第一个指标：参与会话
4.7.2 第二个指标：每个会话的日收益
4.7.3 第三个指标：每天谁取胜
4.7.4 第四个指标：每个会话的平均收益
……
第5章描述和预测：剖析与预测建模
第6章使用经典统计技术的数据挖掘
第7章决策树
第8章人工神经网络
第9章最近邻方法：基于记忆的推理和协同过滤
第10章了解何时应担忧：使用生存分析了解客户
第11章遗传算法与群体智能
第13章发现相似的岛屿：自动群集检测
第14章其他的群集检测方法
第15章购物篮分析和关联规则
第16章链接分析
第17章数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘
第18章构建客户签名
第19章派生变量：使数据的含义更丰富
第20章减少变量数量的技术
第21章仔细聆听客户所述：文本挖掘
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

内容4分，翻译-1分翻译实在太差，不如直接看英文版，清华大学出版社的烂名声果然不是盖的 “古代水手学会了如何避免为保护西西里和意大利大陆之间狭窄海峡的锡拉岩礁岩石和卡律布迪斯漩涡”这一看就知道不是人翻译出来的。

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅着实不小，光是看目录就觉得内容极其丰富，仿佛是一场知识的盛宴。我尤其关注书中关于数据预处理和特征工程的部分，因为我知道，再强大的算法也离不开高质量的数据。数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征选择、特征提取……这些都是决定数据挖掘项目成败的关键步骤。我希望能在这本书中找到详细的指导，了解各种技术是如何应用的，以及它们可能带来的影响。我还对书中关于模型评估和优化的章节充满了期待。数据挖掘的结果是否可靠，很大程度上取决于模型的准确性和泛化能力。我希望作者能深入讲解各种评估指标的意义和适用场景，例如准确率、召回率、F1值、AUC等等，并提供如何通过调参、交叉验证等方法来优化模型性能的实操技巧。另外，我也非常想了解书中是否会提及一些主流的数据挖掘工具和平台，比如Python的Scikit-learn库、R语言的挖掘包，或者像Spark MLlib这样的分布式计算框架。掌握这些工具，才能将理论知识转化为实际的生产力，真正解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就带着一种探索未知、发现宝藏的魅力。我对数据挖掘领域一直充满好奇，感觉它就像一把能够开启数据宝库的金钥匙，里面藏着无数有价值的信息和规律。这本书的厚度预示着内容的深度，我希望能够从书中系统地学习到如何从庞杂的数据中提取有用的知识。尤其吸引我的是那些能够帮助我理解数据背后故事的方法论。我特别期待书中能够详细介绍各种分类、回归、聚类等算法的原理，例如决策树如何工作，支持向量机是如何进行分类的，K-means算法又是如何进行分组的。我希望作者能够用通俗易懂的语言，配合图解，让我能够真正理解这些算法的数学基础和逻辑过程，而不是简单地记住几个公式。此外，我也对书中关于数据可视化技术的介绍非常感兴趣。数据可视化是数据挖掘过程中不可或缺的一环，它能够帮助我们直观地理解数据特征、模型表现以及挖掘结果。我希望书中能提供一些关于如何选择合适的图表类型、如何利用工具绘制高质量数据图表的建议和技巧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的体量和封面设计都透露出一种扎实和深入的学术风格，这让我对书中内容的深度和广度充满了期待。我一直对数据挖掘技术在解决复杂问题中的作用深感着迷，并希望能够通过这本书系统地掌握相关的理论和实践技能。我尤其关注书中关于异常检测和时序分析的内容。在许多实际应用场景中，识别异常数据对于保证系统稳定运行、发现欺诈行为至关重要，而对时间序列数据的深入分析则能帮助我们预测未来趋势、理解事物发展规律。我希望能在这本书中找到清晰的讲解，包括各种异常检测算法的原理和适用范围，以及如何处理时间序列数据中的季节性、趋势性等特征。此外，我也对书中关于数据挖掘的伦理和隐私保护方面的内容抱有很大期望。随着数据应用的日益广泛，如何合法合规地使用数据、保护用户隐私，已经成为一个不容忽视的问题。我希望这本书能够提供一些相关的指导和思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就带着一种沉静而厚重的学术气息，深蓝色的背景搭配金色的书名，仿佛蕴藏着无尽的数据海洋等待探索。拿到手里，厚实的纸张和清晰的排版就给了我一种踏实感，一看就是那种可以反复翻阅、深入研究的经典之作。我对数据挖掘一直有着浓厚的兴趣，总觉得这门技术能打开理解世界的新视角，看到那些隐藏在海量信息背后的规律和价值。这本书的出现，无疑给了我一个绝佳的机会去系统地学习和理解它。我尤其期待书中能够详细介绍各种数据挖掘算法的原理，比如关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等等。我知道这些算法背后有着严谨的数学基础和精妙的设计，我希望能在这本书中找到清晰的讲解，不只是简单的公式堆砌，而是能够通过生动的例子和图示，让我真正理解它们是如何工作的，以及在实际场景中如何应用。同时，我也希望作者能够提供一些实际案例分析，展示数据挖掘如何在商业、科研、社会等不同领域发挥作用，比如如何通过分析用户行为来优化产品推荐，如何利用基因数据来辅助疾病诊断，或者如何通过分析交通流量来改善城市规划。这种理论与实践相结合的讲解方式，无疑能让学习过程更加生动有趣，也更能激发我的学习热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给人一种理性与严谨的感觉，书脊上的字体清晰有力，这让我对书中内容的专业性和系统性充满了信心。我一直认为数据挖掘是当今信息时代一项至关重要的技能，它能够帮助我们从海量数据中提炼出有价值的见解，驱动决策和创新。我非常期待在这本书中能够找到对各种数据挖掘算法的深入讲解，尤其是那些在实际应用中最常用的算法。例如，我希望能了解到各种关联规则挖掘算法的优缺点，以及它们在市场篮子分析等场景中的具体应用。同时，我也对书中关于序列模式挖掘的部分很感兴趣，因为这对于分析用户行为轨迹、网络访问路径等具有重要意义。除了算法本身，我也期望书中能够提供一些关于如何构建和部署数据挖掘项目的指导。一个成功的数据挖掘项目，不仅需要优秀的算法，还需要合理的项目规划、有效的数据采集和清洗、以及恰当的模型评估和迭代。我希望这本书能在这方面给我带来启发。

评分☆☆☆☆☆

一刷成功这是我离数据挖掘最近的一次，也是我离数据挖掘最远的一次

评分☆☆☆☆☆

大部头，CRM相关业务比较多，数据挖掘的算法和实现没有涉及。适合业务分析师看的书。

评分☆☆☆☆☆

这本介绍的没有重点，如果偏实践业务，应该对多些案例，如果偏技术，那就应该更深入，并且翻译的实在是太差了，各种拗口不知所云。

评分☆☆☆☆☆

这本书翻译的实在太烂了，看了5章，弃坑

评分☆☆☆☆☆

这本书翻译的实在太烂了，看了5章，弃坑