具体描述
本书主要是介绍当前四大网络服务器中十分重要的一种服务器--Email服务器，详述了目前常用的几种Email服务器的安装配置和使用方法，体系划分清楚，内容深入浅出，并提供具体示例和图解使读者能够方便快捷地掌握Email服务器的管理和建设。 本书由四部分组成，第一部分介绍有关邮件服务及邮件服务器的基本概念和基础知识。第二部分介绍Windows 9x ＆ NT环境厂的Email服务器的配置和使用包
好的，这是一份针对一本名为《Email服务器配置与管理》的图书所不包含其内容的、详细的图书简介。 --- 图书简介：数据挖掘与商业智能：从理论到实践 引言：信息洪流中的价值发现 在当今这个数据驱动的时代，信息不再是简单的记录，而是驱动商业决策、预测市场趋势、优化运营流程的核心资产。然而，海量数据的存在本身并不能带来价值，真正的力量隐藏在数据背后的规律与关联之中。本书《数据挖掘与商业智能：从理论到实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的框架，引导他们如何有效地从复杂的数据集中提取有意义的知识，并将这些知识转化为可执行的商业洞察和战略优势。我们聚焦于数据科学的核心技术，讲解如何将理论模型应用于真实的商业场景，实现从原始数据到决策支持的完整转化。 第一部分：数据挖掘基础与理论基石 本部分将为读者打下坚实的数据挖掘理论基础。我们将详细探讨数据挖掘的定义、发展历程、关键流程（如CRISP-DM模型）以及在不同行业中的应用范畴。 1. 数据准备与预处理的艺术： 数据质量是模型性能的生命线。本章深入探讨数据清洗的必要性，包括缺失值处理（插补技术）、异常值检测与平滑、数据转换（如归一化与标准化）以及特征工程的核心概念。我们将详细分析如何构建高质量的输入数据集，确保后续分析的准确性。 2. 经典挖掘算法的深度解析： 我们将系统性地介绍和剖析几大类核心的数据挖掘算法。 关联规则挖掘： 重点讲解Apriori算法和FP-Growth算法，不仅关注支持度和置信度的计算，更强调如何解读和应用这些规则来优化产品推荐系统和货架布局。 分类技术： 详细介绍决策树（CART、ID3）、支持向量机（SVM）的原理，以及朴素贝叶斯分类器。对于决策树，我们将深入探讨剪枝技术和模型可解释性。 聚类分析： 涵盖层次聚类、K-均值（K-Means）算法及其变体的优缺点。特别是针对高维数据的密度聚类方法（如DBSCAN）将被详尽阐述，旨在帮助读者识别自然形成的数据群体。 3. 模型评估与验证： 理论再好，也需要经过严格的检验。本章聚焦于如何科学地评估模型的性能。内容包括交叉验证、留出法，以及关键的评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数和ROC曲线下的面积（AUC）。特别讨论了如何处理类别不平衡问题对评估指标选择的影响。 第二部分：商业智能（BI）系统的构建与应用 数据挖掘的成果必须通过有效的商业智能系统得以展现和应用。本部分将从数据仓库的架构到最终报表的生成，构建一个完整的BI流程图景。 1. 数据仓库的设计与建模： 商业智能的基础是结构化的数据存储。我们将详细介绍数据仓库（Data Warehouse, DW）与操作型数据库（OLTP）的区别。重点讲解维度建模（Dimensional Modeling）的核心概念，包括事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计，并深入剖析星型（Star Schema）和雪花型（Snowflake Schema）结构的优劣及适用场景。 2. ETL流程的构建与优化： 抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）是连接源系统与数据仓库的关键环节。本章侧重于描述复杂数据转换逻辑的实现，包括数据清洗、数据集成和增量加载策略的制定，强调构建健壮、可审计的ETL流水线。 3. OLAP技术与多维分析： 多维在线分析处理（OLAP）是BI系统的核心能力。我们将讲解OLAP的基本操作，如切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill Down/Up）和旋转（Pivot）。通过实例展示如何利用OLAP立方体实现快速、灵活的商业查询，而非依赖于复杂的SQL语句。 4. 数据可视化与报告： 最终的商业洞察需要通过直观的界面传递给决策者。本部分将探讨有效数据可视化的原则，避免“误导性图表”。内容包括选择合适的图表类型（如瀑布图、散点图矩阵、热力图）来展现不同类型的数据关系，并介绍如何构建交互式的仪表板（Dashboard）以支持管理层的实时监控需求。 第三部分：前沿技术与实践案例 为保持内容的先进性，本部分将引入当前数据科学领域的热点技术，并结合具体的行业案例进行深度剖析。 1. 文本挖掘与情感分析： 针对非结构化文本数据（如社交媒体评论、客户反馈），我们将介绍自然语言处理（NLP）的基础技术，包括词袋模型、TF-IDF向量化，并演示如何构建情感分类模型来量化公众对某一产品或服务的态度。 2. 预测建模在业务中的落地： 重点关注时间序列分析在需求预测中的应用，例如ARIMA模型和指数平滑法。同时，也将探讨如何利用回归模型预测客户生命周期价值（CLV）和流失风险。 3. 案例研究：零售业库存优化与精准营销： 我们将展示一个完整的端到端项目，描述如何结合客户购买历史数据，利用聚类和关联规则挖掘，设计个性化的促销策略，并评估这些策略对库存周转率和销售额的具体影响。 目标读者： 本书面向数据分析师、商业智能工程师、市场研究人员、IT管理人员，以及任何希望掌握如何利用数据资产来驱动业务增长和提升决策效率的专业人士和高级学生。阅读本书，你将掌握的不仅是算法的原理，更是将复杂数据转化为清晰商业战略的实用技能。 ---
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