具体描述
The increasing availability of data in our current, information overloaded society has led to the need for valid tools for its modelling and analysis. Data mining and applied statistical methods are the appropriate tools to extract knowledge from such data. This book provides an accessible introduction to data mining methods in a consistent and application oriented statistical framework, using case studies drawn from real industry projects and highlighting the use of data mining methods in a variety of business applications. Introduces data mining methods and applications. Covers classical and Bayesian multivariate statistical methodology as well as machine learning and computational data mining methods. Includes many recent developments such as association and sequence rules, graphical Markov models, lifetime value modelling, credit risk, operational risk and web mining. Features detailed case studies based on applied projects within industry. Incorporates discussion of data mining software, with case studies analysed using R. Is accessible to anyone with a basic knowledge of statistics or data analysis. Includes an extensive bibliography and pointers to further reading within the text. Applied Data Mining for Business and Industry, 2nd edition is aimed at advanced undergraduate and graduate students of data mining, applied statistics, database management, computer science and economics. The case studies will provide guidance to professionals working in industry on projects involving large volumes of data, such as customer relationship management, web design, risk management, marketing, economics and finance.
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用户评价
《Applied Data Mining for Business and Industry》这本书，让我对数据在商业决策中的核心作用有了更深刻的认识。书中关于客户关系管理（CRM）的章节给我留下了深刻的印象。作者详细阐述了如何利用数据挖掘技术，对客户进行细分，理解不同客户群体的需求和偏好，并据此制定个性化的客户服务和营销策略。通过书中提供的案例，我看到企业如何利用数据分析来提升客户满意度，降低客户流失率，并最终实现客户价值的最大化。我尤其欣赏书中关于产品开发和创新的探讨，它深入分析了如何利用市场数据、用户反馈和竞争对手分析，来识别新的产品机会，优化现有产品的功能，并预测新产品的市场反应。作者还分享了在实际操作中可能遇到的挑战，例如数据可视化、模型解释性以及如何将分析结果转化为可执行的业务行动，并提供了一些宝贵的建议。这本书的强大之处在于，它能够将数据挖掘的技术优势与企业的具体业务目标相结合，让读者看到数据分析如何直接转化为商业价值，如何帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。我曾一度对数据分析感到迷茫，不知道从何入手，但这本书就像一位经验丰富的导师，为我指引了方向，让我看到了数据背后蕴藏的巨大商业潜力。作者的语言风格非常流畅，他善于用生动形象的比喻来解释复杂的概念，让读者在轻松愉快的阅读中获得知识。
评分阅读《Applied Data Mining for Business and Industry》的过程，就像是在探索一个充满机遇的宝藏，每一页都充满了新的发现和深刻的思考。我对于书中关于客户生命周期价值（CLV）预测的阐述印象深刻，它不仅仅是停留在统计模型的构建，而是着重于如何利用历史客户数据，预测客户在未来一段时间内能够带来的总价值，以及如何根据CLV的不同，制定差异化的客户管理策略。作者详细介绍了如何通过历史购买频率、购买金额、客户服务互动等多种维度，构建精准的CLV模型，并提供了如何利用这些预测结果来优化营销预算分配、提升客户忠诚度，甚至是在预测客户即将流失时，提前采取干预措施的实际操作步骤。我尤其欣赏书中在介绍供应链优化时的深度，它不仅仅是谈论预测需求，而是深入探讨了如何利用历史销售数据、季节性因素、促销活动影响以及宏观经济指标等多种数据源，构建能够精确预测产品需求的模型，从而优化库存管理、降低物流成本，甚至是在关键时刻保障产品供应的稳定性。这本书的伟大之处在于，它能够将数据挖掘技术转化为切实可行的商业策略，让读者不仅学到“是什么”，更学到“怎么做”，并且“为什么这样做”。我曾因为一些数据分析项目感到束手无策，而这本书就像一盏明灯，照亮了我前进的道路，让我看到数据背后蕴含的巨大潜力。作者的叙事方式非常引人入胜，他善于从宏观层面剖析问题，再逐步深入到微观细节，让读者能够全面而深入地理解数据挖掘在商业决策中的核心作用。
评分这本《Applied Data Mining for Business and Industry》真是一本令人爱不释手的杰作，它以一种极其生动且贴近现实的方式，向我们展示了数据挖掘在商业和工业领域无与伦比的强大力量。从我个人的阅读体验出发，这本书并没有止步于枯燥的技术理论，而是巧妙地将复杂的概念拆解，并通过大量真实世界的案例加以阐释，让我这个非技术背景的读者也能豁然开朗。例如，书中关于客户细分的部分，不仅仅是列举了RFM模型或者聚类算法，更深入地探讨了如何通过这些技术去理解不同客户群体的行为模式，进而制定个性化的营销策略，如何通过分析交易数据预测客户流失的可能性，并提供了一系列行之有效的预防措施。更让我印象深刻的是，作者在讨论预测性维护时，没有仅仅停留在算法层面，而是详细剖析了工业设备故障诊断的挑战，以及如何利用传感器数据、历史维护记录等信息，构建能够提前预警潜在故障的模型，从而大幅度降低非计划性停机时间，提高生产效率。这本书的论述逻辑严谨，结构清晰，每一章都仿佛是一个精心设计的模块，能够独立成章，又彼此关联，共同构建起一个完整的商业数据挖掘的蓝图。我特别欣赏作者在处理数据预处理和特征工程时所展现出的细腻与耐心，这部分往往是数据挖掘中最具挑战性也最容易被忽视的环节，但本书却给了它足够的重视，并提供了切实可行的建议，让我受益匪浅。无论是对于初学者想要入门数据挖掘，还是对于有一定基础的从业者想要深化理解，这本书都能提供宝贵的见解和实用的工具。我甚至可以想象，当我在未来的工作中遇到具体的数据分析问题时，这本书将成为我案头的得力助手，为我指明方向，提供灵感。
评分《Applied Data Mining for Business and Industry》这本书的阅读体验，超出了我最初的预期，它以一种前所未有的深度和广度，揭示了数据挖掘在商业世界中的实际应用。我对书中关于社交媒体情感分析的章节特别感兴趣，作者详细阐述了如何利用自然语言处理（NLP）技术，从海量的用户评论、帖子和反馈中提取情感信息，分析品牌声誉、产品评价以及市场趋势。书中提供的案例，展示了企业如何通过这种分析，及时发现负面舆情并采取应对措施，如何抓住用户反馈中的潜在需求，改进产品和服务。我非常欣赏书中关于个性化推荐系统的讲解，它不仅仅是介绍协同过滤或基于内容的推荐算法，更重要的是，它深入探讨了如何理解用户的兴趣、行为偏好以及上下文信息，从而构建更加精准和智能的推荐模型，提升用户体验和转化率。作者还分享了在实际应用中可能遇到的挑战，例如数据稀疏性、冷启动问题以及评估推荐效果的指标选择，并给出了相应的解决方案。这本书的价值在于，它能够让读者深刻理解，数据挖掘并非神秘莫测的黑魔法，而是可以通过系统学习和实践掌握的强大工具，它能够帮助企业更好地理解客户、优化运营、发现新的商业机会。我曾经认为数据分析离我的日常工作很遥远，但这本书让我认识到，无论身处哪个行业，掌握数据分析能力都将成为一种核心竞争力。作者的写作风格非常务实，他注重理论与实践的结合，让读者能够将学到的知识立即应用到实际工作中。
评分《Applied Data Mining for Business and Industry》这本书，以其详实的内容和贴合实际的案例，彻底改变了我对数据分析的认知。我被书中关于商业流程改进的阐述深深吸引。作者详细介绍了如何利用数据挖掘技术，识别业务流程中的低效环节和潜在问题，并基于数据分析结果，提出具体的改进方案。书中提供的案例，展示了企业如何通过流程优化，显著提升了客户满意度，降低了运营成本，并加速了产品上市时间。我尤其欣赏书中关于产品组合优化的讨论，它深入分析了如何利用销售数据、客户偏好、市场趋势等多种信息，来构建模型，评估不同产品组合的盈利能力和市场竞争力，并据此做出最优的决策。作者还分享了在实际操作中可能遇到的挑战，例如如何处理不完整或不一致的数据，如何选择合适的模型进行分析，以及如何将分析结果转化为可执行的业务策略，并提供了一些行之有效的解决方案。这本书的价值在于，它能够让读者深刻理解，数据挖掘并非是神秘莫测的学科，而是能够赋能企业各个层级的强大工具，它能够帮助企业更好地理解市场、客户和运营，从而做出更明智的决策。我曾经认为数据分析离我的日常工作很遥远，但这本书让我认识到，无论身处哪个行业，掌握数据分析能力都将成为一种核心竞争力，能够为我带来巨大的职业优势。作者的叙事方式非常引人入胜，他善于从宏观层面剖析问题，再逐步深入到微观细节，让读者能够全面而深入地理解数据挖掘在商业决策中的核心作用。
评分《Applied Data Mining for Business and Industry》这本书，犹如一本打开了商业智慧宝库的金钥匙，让我对如何利用数据驱动企业增长有了全新的认知。我对书中关于商业智能（BI）和报表分析的讲解尤为着迷。作者并非仅仅停留在工具的介绍，而是深入探讨了如何通过数据挖掘技术，从海量的业务数据中提取有价值的洞察，如何设计有效的仪表板和报表，以便管理层能够实时了解业务状况，并做出更明智的决策。书中提供的案例，展示了企业如何通过BI工具，监控销售业绩，分析运营效率，识别潜在的增长机会。我非常喜欢书中关于人力资源分析的章节，它详细介绍了如何利用数据挖掘技术，分析员工绩效、预测员工流失、优化招聘流程，以及如何通过数据驱动的人力资源策略，提升组织的整体效能。作者还分享了在实际操作中可能遇到的挑战，例如数据集成、数据隐私以及如何培养数据驱动的文化，并提供了一些行之有效的解决方案。这本书的价值在于，它能够让读者深刻理解，数据挖掘并非是高不可攀的学科，而是能够赋能企业各个层级的强大工具，它能够帮助企业更好地理解内部运营，优化资源配置，并最终实现可持续的竞争优势。我曾经认为数据分析离我的日常工作很遥远，但这本书让我认识到，无论身处哪个行业，掌握数据分析能力都将成为一种核心竞争力，能够为我带来巨大的职业优势。作者的叙事方式非常引人入胜，他善于从宏观层面剖析问题，再逐步深入到微观细节，让读者能够全面而深入地理解数据挖掘在商业决策中的核心作用。
评分《Applied Data Mining for Business and Industry》这本书犹如一本宝贵的地图，指引我探索商业数据分析的广阔天地。我对书中关于市场营销优化的章节尤其赞赏，它详细介绍了如何利用数据挖掘技术，对营销活动的效果进行精准评估，如何进行A/B测试，如何分析不同渠道的ROI，以及如何根据客户行为数据进行个性化营销推送。书中提供的案例，展示了企业如何通过数据驱动的营销策略，提升广告投放效率，优化客户获取成本，并最终实现销售增长。我非常喜欢书中关于供应链和物流优化的讨论，它深入探讨了如何利用历史数据、天气信息、交通状况等多种因素，构建需求预测模型，从而优化库存水平，减少运输成本，提高配送效率。作者还分享了在实际操作中可能遇到的挑战，例如数据孤岛、数据质量问题以及模型部署的复杂性，并提供了一些行之有效的解决方案。这本书的价值在于，它能够让读者深刻理解，数据挖掘并非仅仅是技术层面的工作，更是企业战略层面的核心驱动力，它能够帮助企业更好地理解市场、客户和运营，从而做出更明智的决策。我曾经认为数据分析离我的日常工作很遥远，但这本书让我认识到，无论身处哪个行业，掌握数据分析能力都将成为一种核心竞争力，能够为我带来巨大的职业优势。作者的叙事方式非常引人入胜，他善于从宏观层面剖析问题，再逐步深入到微观细节，让读者能够全面而深入地理解数据挖掘在商业决策中的核心作用。
评分《Applied Data Mining for Business and Industry》这本书，是我近年来阅读过的最具启发的商业类书籍之一，它以一种极其务实且富有洞察力的方式，揭示了数据挖掘在现代商业环境中的核心价值。我对书中关于竞争情报分析的章节印象尤为深刻。作者详细阐述了如何利用数据挖掘技术，收集和分析来自各种渠道的竞争对手信息，包括他们的产品策略、定价模式、营销活动以及客户评价，并据此制定更具竞争力的商业策略。通过书中提供的案例，我看到企业如何利用这些情报，发现市场空白，规避潜在风险，并在激烈的市场竞争中取得优势。我非常喜欢书中关于运营效率优化的讨论，它深入分析了如何利用数据挖掘技术，识别生产、销售、物流等各个环节的瓶颈，如何通过数据分析来优化流程、降低成本、提高整体运营效率。作者还分享了在实际操作中可能遇到的挑战，例如数据质量、模型可解释性以及如何将分析结果有效地传达给非技术背景的决策者，并提供了一些宝贵的建议。这本书的强大之处在于，它能够将数据挖掘的技术优势与企业的具体业务目标相结合，让读者看到数据分析如何直接转化为商业价值，如何帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。我曾一度对数据分析感到迷茫，不知道从何入手，但这本书就像一位经验丰富的导师，为我指引了方向，让我看到了数据背后蕴藏的巨大商业潜力。作者的语言风格非常流畅，他善于用生动形象的比喻来解释复杂的概念，让读者在轻松愉快的阅读中获得知识。
评分《Applied Data Mining for Business and Industry》这本书给我带来的启发是多方面的，它不仅仅是一本技术指南，更像是一次深入商业智慧的探索之旅。我对书中关于市场篮子分析的讲解尤为着迷，它并非简单地介绍关联规则挖掘算法，而是深入剖析了这项技术如何改变零售业的商品陈列、促销策略乃至线上推荐系统。作者通过生动的案例，展示了如何通过分析顾客的购买行为，发现商品之间的潜在联系，例如“购买了啤酒的顾客也更有可能购买尿布”这样出人意料的关联，并进一步探讨了如何利用这些洞察力来优化商品摆放、设计捆绑销售方案，甚至是在线购物平台上个性化商品推荐的逻辑。我特别喜欢书中关于欺诈检测的章节，它不仅介绍了异常检测算法，还详细阐述了在金融、保险等领域，如何构建复杂的模型来识别可疑交易，如何平衡误报率和漏报率，以及如何将这些模型无缝集成到现有的业务流程中。这本书的优点在于，它始终将技术与业务目标紧密结合，让读者能够理解“为什么”要使用某种数据挖掘技术，以及“如何”通过这种技术解决实际的商业问题。我曾一度认为数据挖掘只是少数数据科学家的专属领域，但这本书彻底颠覆了我的认知，它以通俗易懂的语言，将数据挖掘的魔力展现在我眼前，让我意识到，只要掌握了正确的方法和工具，任何人都可以利用数据来驱动更明智的商业决策。作者的写作风格非常独特，他善于运用比喻和类比，将抽象的概念具象化，让读者在轻松的阅读氛围中掌握复杂的知识。
评分《Applied Data Mining for Business and Industry》这本书带给我的感受，是一种对数据驱动决策能力的全新认知。我被书中关于客户流失预测和挽留策略的分析深深吸引。作者不仅介绍了如何构建预测模型来识别高风险流失客户，还深入探讨了如何基于流失原因进行细分，并制定差异化的挽留方案，例如为对价格敏感的客户提供优惠，为对服务不满的客户提供个性化支持。书中提供的真实案例，展示了企业如何通过有效的客户挽留，显著降低了客户获取成本，提升了客户生命周期价值。我尤其欣赏书中关于风险管理和反欺诈的探讨，它详细介绍了如何利用数据挖掘技术，识别信用风险、交易欺诈以及内部违规行为。作者展示了如何在金融、电商等领域，构建实时欺诈检测系统，如何通过机器学习模型来评估客户信用等级，以及如何利用数据分析来监控和预警潜在的风险事件。这本书的强大之处在于，它能够将数据挖掘的技术优势与企业的具体业务目标相结合，让读者看到数据分析如何直接转化为商业价值，如何帮助企业规避风险、提升效益。我曾一度对数据分析感到迷茫，不知道从何入手，但这本书就像一位经验丰富的导师，为我指引了方向，让我看到了数据背后蕴藏的巨大商业潜力。作者的语言风格非常流畅，他善于用生动形象的比喻来解释复杂的概念，让读者在轻松愉快的阅读中获得知识。
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