具体描述
《数据挖掘技术应用实例》在介绍数据挖掘技术理论和算法的基础上，通过不同领域的应用案例，来说明数据挖掘在实际应用中的具体操作方法，以期为读者提供一个更为广阔的视角。《数据挖掘技术应用实例》从理论、应用实例和数据挖掘的发展趋势，以及面临的机遇和挑战等方面，对数据挖掘技术进行了详细介绍，其中在应用实例部分分别介绍了数据挖掘技术在客户关系管理、市场营销、证券领域、电信领域、产品设计、军事领域以及web数据挖掘等方面的应用。
《数据挖掘技术应用实例》可作为企事业单位信息管理部门以及其他各行各业的管理者、信息分析人员、数据统计人员、市场营销人员、研究与开发人员的参考资料，也可作为高等院校信息管理类、数据分析类、计算机类等相关专业的教材和参考书，还可作为高等院校毕业论文或毕业设计的参考资料。
作者简介
目录信息
前言
第1章 绪论
1.1 数据挖掘的基本概念
1.1.1 啤酒与尿布
1.1.2 什么是数据挖掘
1.1.3 数据挖掘的分类
1.1.4 数据挖掘的特点和功能
1.2 数据挖掘的过程
1.2.1 数据准备
1.2.2 数据选择
1.2.3 数据预处理
1.2.4 数据挖掘及模式评价
1.3 数据仓库和数据挖掘
1.3.1 数据仓库的概念和特点
1.3.2 数据集市
1.3.3 元数据
1.3.4 数据仓库和数据挖掘的关系
1.4 OLAP和数据挖掘
1.4.1 OLAP的基本概念
1.4.2 OLAP的操作
1.4.3 OLAP的类别
1.4.4 OLAP和0LTP的关系
1.4.5 OLAP和数据挖掘的关系
1.5 数据挖掘的应用领域
1.6 数据挖掘研究现状
1.6.1 商业应用
1.6.2 支持平台数据展现
1.6.3 使用成本
1.6.4 挖掘算法
1.7 本章 小结
第2章 数据挖掘的常用技术
2.1 决策树
2.1.1 决策树的基本概念
2.1.2 决策树的基本原理
2.1.3 决策树的算法
2.1.4 决策树的优势和劣势
2.2 神经网络
2.2.1 神经网络的基本概念
2.2.2 神经网络的特征
2.2.3 神经网络的分类和学习方式
2.2.4 进化计算
2.2.5 神经网络的优缺点
2.3 关联规则
2.3.1 关联规则的基本概念
2.3.2 经典Apriori算法的描述
2.3.3 AprioriTid算法
2.3.4 FPtree算法
2.4 聚类分析
2.4.1 聚类分析的基本概念
2.4.2 聚类算法简介
2.4.3 孤立点分析
2.5 统计学习
2.5.1 统计分析综述
2.5.2 贝叶斯学习
2.5.3 支撑矢量机
2.5.4 回归分析
2.6 模糊集和粗糙集
2.6.1 模糊集概述
2.6.2 粗糙集概述
2.7 本章小结
第3章 数据挖掘在客户关系管理中的应用
3.1 数据挖掘在CRM中的应用现状
3.1.1 CRM的由来
3.1.2 CRM系统的研发现状
3.1.3 数据挖掘在CRM中的使用情况
3.2 数据挖掘在CIW中的应用
3.2.1 客户群体分类
3.2.2 客户盈利能力分析
3.2.3 客户获取和客户保持
3.2.4 客户满意度分析
3.3 数据挖掘在通信公司CRM应用实例
3.3.1 客户细分模型和挖掘算法选择
3.3.2 数据挖掘模型和挖掘步骤
3.3.3 结果分析和市场策略制定
3.4 本章 小结
第4章 数据挖掘在市场营销中的应用
4.1 数据挖掘在市场营销中的应用现状
4.1.1 客户分析
4.1.2 产品分析
4.1.3 促销分析
4.1.4 改进企业市场预测机制
4.1.5 市场营销中常用的数据挖掘方法
4.2 定位模型与设定营销目标
4.3 客户响应建模、风险建模、客户流失建模
4.3.1 客户响应建模
4.3.2 风险建模
4.3.3 客户流失建模
4.4 产品生命周期建模
4.5 对模型的验证与评估
4.5.1 模型的验证
4.5.2 对挖掘结果的解释评估
4.6 制定营销战略
4.7 本章 小结
第5章 数据挖掘在证券领域中的应用
5.1 中国证券市场的特点
5.2 证券业数据仓库的构建
5.2.1 证券行业应用分析
5.2.2 证券业基础数据分析
5.2.3 证券业数据仓库设计与构建
5.3 实施数据挖掘
5.3.1 基于关联规则和模式发现的客户行为模型挖掘
5.3.2 基于决策树的客户流失模型分析
5.3.3 基于神经网络的股票行情时间序列模式挖掘
5.4 BP网络预测
5.4.1 神经网络模型
5.4.2 BP算法
5.4.3 利用BP预测股市
5.5 本章 小结
第6章 数据挖掘在电信领域中的应用
6.1 电信业务概述
6.2 数据挖掘在电信业中的应用背景
6.3 电信业务系统数据挖掘
6.3.1 电信系统数据挖掘目标
6.3.2 电信系统数据预处理
6.3.3 关联规则挖掘
6.3.4 关联规则挖掘算法的选择与应用
6.4 本章 小结
第7章 数据挖掘在产品设计中的应用
7.1.产品设计的概念
7.2 产品概念设计的体系结构
7.2.1 产品概念设计的内涵
7.2.2 产品概念设计的特点
7.2.3 产品概念设计的理论及发展
7.2.4 产品概念设计的体系结构
7.3 面向产品设计的数据挖掘模型
7.3.1 数据挖掘过程
7.3.2 需求分析数据挖掘过程的实现
7.3.3 功能结构数据挖掘过程的实现
7.4 产品设计数据挖掘实例
7.4.1 参数选择
7.4.2 构造概念树
7.4.3 解释关系规则
7.4.4 评估与展望
7.5 本章 小结
第8章 数据挖掘在军事领域中的应用
8.1 新军事变革概述
8.2 数据挖掘在军事领域的应用现状
8.2.1 数据挖掘在战场信息融合中的应用
8.2.2 数据挖掘在军事通信系统中的应用
8.2.3 数据挖掘在军事智能决策中的应用
8.2.4 数据挖掘在信息作战中的应用
8.3 指挥信息控制系统数据挖掘模型
8.3.1 指挥信息控制系统的功能需求分析
8.3.2 指挥信息控制系统的信息需求分析
8.3.3 指挥信息控制系统数据挖掘的体系结构
8.3.4 指挥信息控制机理及数据挖掘过程
8.3.5 基于指挥控制系统数据挖掘模型指挥控制战
8.4 三维态势演播系统数据挖掘模型实例
8.4.1 二、三维模型数据转换层
8.4.2 模型数据导入导出及转化层
8.4.3 三维数据表现和提取层
8.4.4 三维态势构造绘制层
8.5 本章 小结
第9章 Web数据挖掘
9.1 Web数据挖掘的基本概念
9.1.1 Web数据挖掘的定义
9.1.2 Web数据挖掘的分类
9.2 W.eb数据挖掘的应用状况
9.2.1 Web信息分类
9.2.2 Web信息抽取
9.2.3 数据约简高效算法研究
9.3 基于web数据挖掘的搜索引擎应用
9.3.1 数据挖掘在搜索引擎中的使用现状
9.3.2 基于Web数据挖掘的搜索引擎建模
9.3.3 PageRank技术
9.3.4 PageRank算法改进的有效性验证
9.4 本章 小结
第10章 数据挖掘技术的发展
10.1 数据挖掘是不断发展的概念
10.2 数据挖掘面临的问题
10.3 数据挖掘的发展趋势
10.4 本章 小结
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
我是一名研究生，正在关注数据挖掘这个领域，前几天刚在图书馆看了这本书，总体感觉还不错，理论+实践，是我比较喜欢的参考书籍模式。里面对七个领域的基础知识也做了比较详尽的介绍，然后每个领域有一个实际应用的案例，让人接受起来更加容易。美中不足的是感觉章与章之间有点...
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用户评价
这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调搭配着闪烁的数据流光效，立刻让人联想到浩瀚的数字海洋和其中蕴藏的宝藏。我原本对这种技术类的书籍抱有一些刻板印象，总觉得它们会是枯燥乏味的公式和晦涩难懂的理论堆砌。然而，当我翻开第一页时，这种感觉立刻烟消云散。作者的叙事方式非常巧妙，他没有急于抛出复杂的算法，而是选择了一个非常贴近生活、引人入胜的场景作为切入点，仿佛带我们走进了一个真实的商业案例现场。从数据采集的源头开始，一步步引导读者去理解“为什么”需要这些技术，而不是仅仅停留在“是什么”。这种以问题为导向的讲解方式，极大地激发了我的学习兴趣。特别是书中对某个大型电商平台用户行为分析的章节，那种层层递进的逻辑推演，让我清晰地看到了数据是如何被转化为可执行的商业洞察的。我甚至能想象出，如果我掌握了书中的某些方法论，我的日常工作效率会得到何种程度的提升。书中对图表和可视化工具的运用也堪称一绝，那些复杂的模型经过精心设计的图形化展示，变得直观易懂，不再是高悬于空的理论模型，而是可以触摸、可以操作的工具箱。这种从宏观到微观，再到实践应用的流畅过渡，使得整本书读起来毫无滞涩感，更像是一次酣畅淋漓的实战演练。
这本书在排版和装帧设计上也体现出了一种对读者的尊重。纸张的质感非常舒适，即便是长时间阅读，眼睛的疲劳感也相对较轻。更值得称赞的是，作者在关键概念的阐述上，采用了非常清晰的层级结构。每当引入一个新的术语或复杂的流程时，都会有一个清晰的小标题或加粗的提示框进行总结和定位，这为读者建立了一个稳固的知识地图。我习惯于在阅读技术书籍时做大量的批注和标记，这本书的页边距设计得恰到好处，留出了足够的空间供我记录自己的疑问和心得。最让我感到愉悦的是，书中提供的所有案例数据和代码链接都维护得非常好，并且似乎有定期的更新维护计划。这一点对于实践驱动的学习者来说至关重要。我们都知道，过时的代码库是学习新技术的最大障碍之一。这本书的维护态度，传递出了一个强烈的信号：作者不仅想卖出一本书，更希望读者能够真正掌握并应用这些知识，这体现了一种高度的专业精神和责任感。
从整体阅读体验来看，这本书无疑是一部将理论深度、实践广度和用户友好性完美结合的典范之作。它成功地扮演了从“新手入门”到“准专家”的过渡桥梁角色。我发现，读完它之后，我不再是对数据挖掘技术感到茫然无措，而是有了一种清晰的路径感——我知道下一步应该往哪个方向深入钻研，哪些模型适用于哪些具体场景，以及在实际部署中可能遇到哪些未曾设想的挑战。书中对“数据伦理”和“隐私保护”这部分内容的引入，更是让我耳目一新，这显示了作者紧跟时代潮流，关注技术对社会影响的深层思考。这种对全局性的关注，让整本书的立意拔高了一层，不再仅仅是冰冷的技术操作手册。它引导我们思考，如何负责任地、有价值地使用这些强大的工具。总而言之，这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的塑造，它为任何渴望在数据驱动的世界中占据一席之地的人，提供了坚实而可靠的基石。
令人惊喜的是，这本书对新兴技术领域的涉猎深度和广度。在当前技术日新月异的背景下，很多技术书籍的生命周期都非常短，但这本书显然在编撰时就考虑到了前瞻性。我尤其欣赏其中关于“可解释性人工智能（XAI）”的章节。在很多应用领域，模型效果固然重要，但“为什么”模型会做出这样的判断，往往比判断本身更为关键，尤其是在金融风控和医疗诊断等高风险领域。这本书没有将XAI视为一个额外的附加模块，而是将其融入到整个模型构建的哲学思考之中。作者通过几个精心挑选的案例，展示了如何用LIME或SHAP等工具，有效地向非技术背景的决策者解释复杂的黑箱模型。这种对“沟通”层面的关注，大大提升了这本书的实用价值。它不再仅仅是写给数据科学家看的，也对希望利用数据驱动决策的管理人员具有极强的指导意义。这种跨越技术与业务鸿沟的视角，是许多同类书籍所欠缺的，也使得这本书更具长远的参考价值，不易过时。
这本书的阅读体验，可以用“沉浸式学习”来形容。它并不是那种需要你反复查阅其他资料才能勉强理解的“砖头书”。作者似乎非常体贴读者的学习曲线，他采用了一种“渐进式复杂度”的结构。初期的章节，重点在于建立扎实的统计学和机器学习基础概念，但即便是基础知识的讲解，也摆脱了传统教材的刻板，而是穿插了大量的历史发展脉络和关键技术突破的幕后故事，这让原本可能让人昏昏欲睡的理论部分变得鲜活起来，充满了人情味和知识的魅力。等进入中段，开始探讨具体的模型构建时，作者的功力就显现出来了。他没有直接给出标准化的代码模板，而是深入剖析了每种模型背后的数学直觉，这一点非常关键。对于我这种既想了解技术原理，又不想被复杂的线性代数公式淹没的读者来说，这种“直觉优先”的讲解方式简直是福音。此外，书中对数据预处理和特征工程的探讨，更是体现了作者丰富的实战经验。他细致入微地指出了那些在教科书上往往被一带而过的“陷阱”和“最佳实践”，让我感觉自己不是在看一份理论指南，而是在接受一位资深专家的私人辅导。读完后，我对数据质量和“垃圾进，垃圾出”这个经典格言有了全新的、更深刻的理解。
内容空泛，数据挖掘方面讲得不深入，行业知识又不实用。勘误：135页中下“由表易知，当时网络的训练”中间漏了“当μ=0.65时”
内容空泛，数据挖掘方面讲得不深入，行业知识又不实用。勘误：135页中下“由表易知，当时网络的训练”中间漏了“当μ=0.65时”
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