Outlines & Highlights for Data Mining for Business Intelligence by Galit Shmueli, ISBN pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:120

译者:

出版时间:2009-11-14

价格:USD 28.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781428839762

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
商业智能
数据分析
机器学习
统计学
商业分析
Galit Shmueli
数据科学
预测建模
商业决策

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具体描述

《数据挖掘与商业智能：探索与应用》本书将带您踏上一段关于数据挖掘和商业智能的深度探索之旅。如果您渴望理解海量数据背后隐藏的商业洞察，并希望掌握将这些洞察转化为切实可行商业策略的方法，那么这本书将是您不可或缺的指南。核心内容概览：数据挖掘基础：本书将从最基础的概念入手，详细阐述数据挖掘的定义、目标以及其在现代商业环境中的重要性。我们将深入探讨数据挖掘的整个生命周期，从问题定义、数据收集、数据预处理，到模型构建、评估和部署。您将学习到如何识别有价值的数据源，如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征工程，为后续的建模打下坚实基础。关键数据挖掘技术：我们将系统性地介绍数据挖掘领域最核心、最实用的技术。这包括：分类（Classification）：学习如何构建模型来预测数据的类别，例如客户流失预测、产品购买倾向预测等。我们将深入讲解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归、朴素贝叶斯等经典分类算法，并探讨集成学习方法（如随机森林、梯度提升）如何提升预测精度。回归（Regression）：探索如何预测连续数值型变量，如销售额预测、房价预测等。您将学习到线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等回归技术，以及理解模型评估指标（如MAE, MSE, R-squared）的重要性。聚类（Clustering）：掌握将相似数据点分组的技术，例如客户细分、异常检测等。我们将详细介绍K-Means、层次聚类、DBSCAN等常用的聚类算法，并学习如何评估聚类效果。关联规则挖掘（Association Rule Mining）：学习如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了A的顾客也很可能购买B”。我们将重点讲解Apriori算法，并探讨置信度、支持度等关键评估指标。序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）：探索如何在序列数据中发现有意义的模式，例如用户在网站上的浏览路径、交易记录中的购买顺序等。商业智能的战略应用：本书不仅仅局限于技术层面，更注重将数据挖掘技术与商业智能（BI）的战略应用相结合。您将学习到：构建有效的BI系统：了解如何设计和实施一个能够支持决策制定的商业智能解决方案。客户关系管理（CRM）：如何利用数据挖掘来理解客户行为，优化客户细分，进行精准营销，提升客户满意度和忠诚度。市场营销分析：如何通过数据分析来评估营销活动的效果，预测市场趋势，发现新的市场机会。运营优化：如何利用数据挖掘来改进供应链管理、库存控制、生产流程，提高运营效率。风险管理：如何识别潜在的商业风险，如欺诈检测、信用风险评估等。决策支持：如何将数据挖掘的发现转化为可操作的商业建议，帮助管理者做出更明智的决策。实践与案例研究：为了帮助读者更好地理解和应用所学知识，本书将包含大量精心设计的案例研究。这些案例将涵盖不同行业和业务场景，例如零售、金融、电商、医疗等。通过对真实世界问题的分析和解决，您将有机会将理论知识转化为实际技能，并学会如何应对复杂的数据挑战。本书特色：全面而深入：覆盖了数据挖掘和商业智能的核心理论和关键技术，内容全面且讲解深入。实践导向：强调理论与实践相结合，通过丰富的案例研究和实际操作指导，帮助读者掌握应用技能。易于理解：采用清晰的语言和逻辑严谨的结构，即使是初学者也能轻松入门，并逐步深入。面向未来：关注数据挖掘和商业智能的最新发展趋势，帮助读者把握未来商业决策的关键。无论您是商业分析师、市场营销专家、IT专业人士，还是希望提升企业数据驱动能力的管理者，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具，帮助您驾驭数据，洞察先机，实现卓越的商业智能。