Data Mining for Business Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Galit Shmueli

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2010-10-26

价格:USD 134.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470526828

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 统计
• XLMINER
• 商业智能
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• 数据挖掘
• 商业智能
• 数据分析
• 机器学习
• 商业分析
• 数据仓库
• 知识发现
• 决策支持系统
• 大数据
• 预测分析

好的，这里是一份关于一本假想的、名为《数据挖掘与商业智能应用实践》的图书简介，其内容与您提到的书名《Data Mining for Business Intelligence》无关，并且力求详实、自然。 --- 《数据挖掘与商业智能应用实践》 内容简介 在当今这个数据驱动的时代，企业面临着前所未有的信息洪流。如何将海量的、看似杂乱无章的数据转化为可执行的商业洞察，是衡量一个组织竞争力的关键。本书《数据挖掘与商业智能应用实践》正是为了弥合理论知识与企业实际应用之间的鸿沟而创作的。它并非一本深奥的数学模型教科书，而是一本面向业务分析师、项目经理以及希望深入理解数据驱动决策流程的行业专业人士的实战指南。 本书的核心关注点在于“应用实践”，即如何构建一个完整的、端到端的商业智能（BI）系统，并有效利用数据挖掘技术来提升业务绩效。我们深入剖析了数据生命周期管理的各个阶段，从原始数据的采集、清洗、转换到最终的报告生成与战略建议输出。 第一部分：构建坚实的数据基础 系统的成功始于可靠的数据。本部分首先聚焦于数据仓库（Data Warehouse, DW）的设计与构建。我们详细阐述了维度建模（Dimensional Modeling）的精髓，包括星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）的优劣势比较及其在特定业务场景下的选择依据。书中不仅介绍了概念，更提供了使用主流数据库管理系统（如PostgreSQL或SQL Server）进行实际建模的案例代码片段和优化策略。 随后，我们转向数据集成——ETL（Extract, Transform, Load）流程的构建。我们将业务逻辑的复杂性转化为可维护的、可扩展的ETL流程。特别强调了数据质量管理（Data Quality Management）的重要性，探讨了如何通过规则引擎和数据治理框架，确保进入BI系统的所有数据都是准确、一致和及时的。对于处理流式数据（Streaming Data）的需求，我们也简要介绍了批处理与实时处理的架构权衡。 第二部分：商业智能报告与可视化 数据仓库的价值最终通过用户友好的界面得以体现。本部分深入讲解了构建高效BI报告和仪表板的关键原则。我们不仅仅停留在工具的操作层面（如Power BI, Tableau或开源工具的配置），更侧重于“有效可视化”的艺术与科学。 “叙事性报告”的构建是本章的重点。我们指导读者如何根据不同的受众（高层管理者、运营团队、一线销售人员）设计定制化的KPI（关键绩效指标）和仪表板。讨论了时间序列分析在趋势监控中的应用，以及如何通过钻取（Drill-down）、切片（Slice）等交互式功能，使用户能够自主探索数据背后的故事。我们还包含了一章专门讨论“反面教材”——那些看似美观实则误导用户的图表设计陷阱。 第三部分：数据挖掘技术在商业决策中的深度融合 虽然本书并非专注于高深的算法理论，但它系统性地介绍了数种在商业环境中应用最为广泛的数据挖掘技术，并将其与具体的业务问题紧密联系起来。 1. 客户细分与关联规则挖掘： 我们详细解析了如何运用K-Means、层次聚类等方法对客户进行有意义的群体划分，并展示了如何使用Apriori算法发现购物篮分析中的隐含关联，指导店铺陈列和交叉销售策略的制定。 2. 预测建模的应用： 本章重点关注如何构建和评估预测模型，尤其是在客户流失预测（Churn Prediction）和信用风险评估方面的实践。我们讨论了逻辑回归和决策树在提供“可解释性”方面的优势，这对于需要向监管机构或业务部门解释决策依据的场景至关重要。我们提供了一个完整的流程：特征工程、模型训练、验证集的选择以及性能指标（如精确率、召回率、ROC曲线）的业务解读。 3. 时间序列与趋势预测： 针对库存管理、需求预测等领域，本书介绍了ARIMA模型的基础应用，以及如何结合外部变量（如季节性、促销活动）来提高预测的准确性。 第四部分：系统实施、治理与面向未来的挑战 成功的BI项目不仅是技术项目，更是变革管理项目。本书的最后部分提供了将数据挖掘与BI系统成功推向生产环境的路线图。我们探讨了敏捷BI的实施方法，强调了持续反馈循环的重要性。 在数据治理方面，我们强调了元数据管理（Metadata Management）和数据血缘（Data Lineage）的构建，确保业务用户对数据来源和计算逻辑的完全信任。最后，我们展望了大数据架构（如Hadoop/Spark生态系统）与传统BI工具的融合趋势，以及如何为未来的AI/ML集成预留技术接口，确保企业的BI投资具有长期的生命力和适应性。 通过阅读本书，读者将掌握一套完整的框架，能够系统地从“数据到洞察再到行动”的闭环中发挥关键作用，真正实现数据驱动的商业智能。

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很尴尬的书。。一方面没有rigorous的理论，另一方面有没有真的教application，应该改名叫dummy系列。

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not very helpful textbook

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