具体描述
Learn how to develop models for classification, prediction, and customer segmentation with the help of "Data Mining for Business Intelligence". In today's world, businesses are becoming more capable of accessing their ideal consumers, and an understanding of data mining contributes to this success. "Data Mining for Business Intelligence", which was developed from a course taught at the Massachusetts Institute of Technology's Sloan School of Management, and the University of Maryland's Smith School of Business, uses real data and actual cases to illustrate the applicability of data mining intelligence to the development of successful business models. Featuring XLMiner, the Microsoft Office Excel add-in, this book allows readers to follow along and implement algorithms at their own speed, with a minimal learning curve. In addition, students and practitioners of data mining techniques are presented with hands-on, business-oriented applications. An abundant amount of exercises and examples are provided to motivate learning and understanding. "Data Mining for Business Intelligence" provides both a theoretical and practical understanding of the key methods of classification, prediction, reduction, exploration, and affinity analysis. It features a business decision-making context for these key methods. It illustrates the application and interpretation of these methods using real business cases and data. This book helps readers understand the beneficial relationship that can be established between data mining and smart business practices, and is an excellent learning tool for creating valuable strategies and making wiser business decisions.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
当我第一次看到这本书的书名时，“Data Mining for Business Intelligence”，我就被它所吸引。在如今这个数据驱动的时代，掌握数据挖掘的技能，并将其应用于商业决策，已经成为一项不可或缺的能力。我是一名渴望提升自己专业技能的职业人士，一直希望能够找到一本既有深度又不失实操性的书籍，来系统学习数据挖掘在商业领域的应用。我希望这本书能够为我提供一个完整的知识体系，涵盖从数据预处理、特征工程，到各种数据挖掘算法的原理和应用，再到如何解释和呈现挖掘结果。我特别期待书中能够包含一些关于实际商业案例的详细讲解，例如如何通过数据挖掘来理解客户行为、预测市场趋势、识别潜在风险，以及优化业务流程等。我希望作者能够用清晰、简洁的语言，将复杂的概念解释清楚，并且提供一些实用的技巧和建议，让我能够在日常工作中加以运用。这本书的厚度也让我觉得内容会比较充实，我期待它能够为我带来真正的知识和能力的提升。
评分我注意到这本书的尺寸适中，方便携带，封面的设计也比较现代，给人一种专业而又不失亲和力的感觉。我一直在寻找一本能够系统地介绍数据挖掘在商业决策中应用的图书，因为我深知在当今竞争激烈的市场环境中，数据已经成为企业最重要的资产之一。如何有效地利用这些数据，从中发现潜在的商机，优化运营效率，提升客户体验，已经成为企业能否持续发展的关键。我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，让我能够理解数据挖掘的核心概念和常用技术。我尤其关注书中关于如何将数据挖掘技术应用于解决实际商业问题的讲解，例如如何进行客户画像、预测客户流失、识别欺诈行为，以及优化供应链管理等。我希望作者能够用易于理解的方式，介绍各种数据挖掘算法的原理和应用，并辅以详细的案例分析，让我能够学到实用的技巧和方法。我希望这本书能够帮助我提升我的商业洞察力，让我能够更好地理解数据背后的含义，并将其转化为具有指导意义的商业策略。
评分这本书的排版给人一种很舒服的感觉，字号大小合适，行间距恰到好处，使得长时间阅读也不会感到疲惫。我是一名对数据分析和商业决策充满热情的研究者，一直在寻找一本能够深度剖析“数据挖掘”与“商业智能”之间内在联系的著作。我深信，数据本身并不能直接带来商业价值，只有通过有效的挖掘和分析，才能从中提炼出具有指导意义的信息，从而驱动更明智的商业决策。我期待这本书能够提供一些关于数据挖掘在商业智能领域的核心算法和技术的全面介绍，不仅仅停留在理论层面，更希望能够深入探讨它们在实际商业场景中的应用。我特别感兴趣的是书中如何将抽象的数据挖掘模型与具体的商业问题相结合，例如如何利用聚类分析来理解不同客户群体的需求，如何利用分类模型来预测产品销量，以及如何利用关联规则来发现新的销售机会。我希望作者能够提供一些具有启发性的案例研究，展示数据挖掘技术如何帮助企业实现精准营销、优化资源配置、以及提升整体竞争力。
评分这本书的封面设计就有一种低调但充满智慧的感觉，深蓝色的背景搭配银色的字体，仿佛预示着其中蕴含的宝藏。我是在一次偶然的机会中，在书店的角落里翻到它的，当时被它的书名——“Data Mining for Business Intelligence”——深深吸引。在如今这个数据爆炸的时代，如何从海量的信息中提取出有价值的洞察，进而指导商业决策，几乎成为了每一个企业生存和发展的关键。我一直对如何将数据转化为可执行的策略充满兴趣，但总觉得理论知识与实际应用之间存在一道难以逾越的鸿沟。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。我迫不及待地带回家，怀揣着希望，希望它能为我打开一扇通往数据驱动型决策的新世界的大门。我期待书中能够提供一些经典的案例研究，让我能够直观地理解数据挖掘技术是如何在真实的商业环境中发挥作用的。我希望作者能够深入浅出地讲解各种数据挖掘算法，并且清晰地阐述它们在不同商业场景下的适用性。尤其是我对那些能够直接提升销售额、优化客户体验、或者降低运营成本的技术特别感兴趣。如果书中还能包含一些关于数据可视化和报告生成的技巧，那将是锦上添花。毕竟，即使挖掘出了最有价值的信息，如果不能以清晰易懂的方式呈现给决策者，那也难以发挥其真正的作用。我希望这本书能够成为我手中一份实用且易于操作的指南，帮助我不仅理解“是什么”，更能理解“怎么做”。
评分这本书的纸质感觉很好，拿在手里很有分量，这让我对它所包含内容的深度和广度有了初步的信心。我是一名对如何利用数据来指导商业决策有着强烈探索欲的读者。我深知，在当今快速变化的商业环境中，仅仅依靠经验和直觉已经远远不够，数据分析和挖掘能力正在成为企业竞争力的重要来源。我迫切希望通过阅读这本书，能够系统地学习数据挖掘的理论知识，并且了解如何在实际的商业场景中应用这些技术。我期待书中能够详细介绍各种常用的数据挖掘算法，并解释它们的适用范围和优缺点，例如分类、聚类、关联规则、回归等等。更重要的是，我希望作者能够结合具体的商业案例，展示这些算法是如何被用来解决诸如客户细分、市场预测、风险评估、个性化推荐等实际问题的。我希望这本书能够提供一些切实可行的操作指南和技巧，让我能够将所学知识转化为实际的生产力，从而为企业创造更大的价值。我希望它不仅仅是一本理论书，更是一本能够指导我实践的工具书。
评分这本书带给我的第一印象，是它在内容编排上的严谨与逻辑性。当我浏览目录时，就被其条理清晰的结构所吸引。作者似乎非常有意识地将数据挖掘的整个生命周期，从数据收集、预处理、模型选择，到最终的评估与部署，都进行了系统性的梳理。这一点对于我这样希望建立完整知识体系的读者来说，是至关重要的。我一直认为，学习任何一项技术，如果只停留在零散的知识点上，是很难形成深刻理解的。这本书则提供了一个完整的框架，让我能够将分散的知识点串联起来，形成一个有机的整体。我特别期待书中关于数据预处理的部分，因为我知道这往往是数据挖掘中最耗时也最容易出错的环节。如果作者能够提供一些实用的技巧和工具，帮助我有效地处理缺失值、异常值、数据转换以及特征工程等问题，那将极大地提高我的工作效率。此外，我也对模型评估的部分充满期待。毕竟，模型的优劣直接关系到最终的商业洞察是否可靠。我希望书中能够详细介绍各种评估指标，并解释它们在不同商业目标下的含义，以及如何根据业务需求选择最合适的评估方法。这本书的厚度也让我感到它内容的充实，但愿它不会过于晦涩难懂，而是能够用一种平实的语言，将复杂的概念一一阐释清楚。我希望它是一本能够让我反复阅读，并在每一次阅读中都有新发现的书。
评分拿到这本书的时候，我最先关注的是它是否能够提供一些切实可行的操作指南。我是一名有着一定实践经验的数据分析师，虽然对数据挖掘的理论有所了解，但在实际工作中，我常常会遇到一些“卡壳”的地方，不知道如何具体地去实现。例如，在选择合适的算法时，我往往会感到困惑，不知道在面对不同类型的数据和业务问题时，应该优先考虑哪种算法。这本书的标题“Data Mining for Business Intelligence”让我充满了期待，我希望它能够提供一系列关于如何应用各种数据挖掘技术来解决具体商业问题的案例。我特别希望书中能够包含一些关于客户细分、市场篮子分析、欺诈检测、以及预测性维护等经典商业应用场景的详细讲解。我希望作者能够不仅仅是介绍算法的原理，更重要的是，能够展示如何将这些算法应用于实际业务，并从中提取出具有商业价值的洞察。我希望看到书中能够提供一些代码示例，或者至少是详细的步骤指导，让我能够亲手去实践。毕竟，理论知识只有通过实践才能真正转化为能力。如果书中还能涉及一些常用数据挖掘工具（如Python的Scikit-learn库，或者R语言的一些包）的使用方法，那对我来说将是极大的帮助。我希望这本书能够成为我解决实际业务问题的“秘密武器”。
评分这本书的书脊设计很简洁，封面上“Data Mining for Business Intelligence”几个字清晰而醒目，让我一眼就能感受到它的主题。在如今这个信息爆炸的时代，数据无处不在，如何从海量数据中挖掘出真正有价值的信息，并将其转化为可行的商业洞察，已经成为企业成功的关键。我一直对此充满好奇，也希望能够深入学习相关的知识和技术。我希望这本书能够为我打开数据挖掘的大门，让我了解其基本概念、原理和方法。我特别期待书中能够详细介绍一些经典的数据挖掘算法，比如决策树、支持向量机、K-means聚类等，并且能够清晰地解释它们的适用范围和优缺点。我希望作者能够用通俗易懂的语言，将复杂的数学模型和统计原理解释清楚，让我能够理解其背后的逻辑。此外，我也非常希望书中能够包含一些实际的商业案例，让我能够看到数据挖掘是如何在实际业务中应用的，例如如何通过客户细分来提升营销效果，如何通过关联规则来优化产品推荐，以及如何通过预测模型来降低运营风险等。我希望这本书能够成为我提升商业智能能力的得力助手。
评分这本书的外观给我一种沉稳而专业的印象，它的配色和字体都透露出一种学术的严谨感，但又不至于显得枯燥。我在购买之前，曾试图寻找一些关于这本书的评价，但网络上的信息并不多，这反而激起了我的好奇心。我一直对数据挖掘在商业决策中的应用有着浓厚的兴趣，尤其是在当今这个大数据时代，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为驱动业务增长的动力，已经成为企业竞争的核心。我希望这本书能够为我提供一个系统性的学习路径，帮助我理解数据挖掘的理论基础，并且掌握一些常用的技术和工具。我特别期待书中能够深入讲解一些核心的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、分类、聚类、以及回归等，并且能够清晰地阐述它们的应用场景。我希望作者能够用清晰易懂的语言，将复杂的概念解释清楚，避免过于学术化的术语堆砌。同时，我也希望书中能够包含一些实际的案例研究，让我能够直观地理解这些技术是如何在真实的商业环境中应用的，并且能够从中学习到一些实用的经验和方法。我希望这本书能够帮助我提升我的数据分析能力，让我能够更好地理解和利用数据，从而为企业创造更大的价值。
评分这本书的封面设计简洁大方，传递出一种专业和严谨的学术氛围，这让我对它所包含的内容充满了期待。在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。如何从海量的数据中挖掘出隐藏的价值，并将其转化为驱动业务增长的动力，是每一个企业都面临的挑战。我作为一名对商业分析领域充满好奇的学习者，一直希望能够系统地掌握数据挖掘的技术，并将其应用于实际的商业决策中。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，让我理解数据挖掘的基本原理、常用算法及其在商业智能领域的具体应用。我特别期待书中能够包含一些关于数据预处理、特征选择、模型构建和评估等方面的详细讲解，同时，我也希望能够看到一些生动的商业案例，例如如何利用数据挖掘来提升客户满意度、预测销售额、识别欺诈行为，以及优化营销策略等。我希望这本书能够帮助我建立扎实的数据挖掘知识体系，并提升我利用数据解决实际商业问题的能力。
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