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出版者:Wiley

作者:Galit Shmueli

出品人:

頁數:428

译者:

出版時間:2010-10-26

價格:USD 134.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780470526828

叢書系列:

圖書標籤:

數據挖掘
統計
XLMINER
商業智能
商業
數據挖掘
商業智能
數據分析
機器學習
商業分析
數據倉庫
知識發現
決策支持係統
大數據
預測分析

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具體描述

Data Mining for Business Intelligence, Second Edition uses real data and actual cases to illustrate the applicability of data mining (DM) intelligence in the development of successful business models. Featuring complimentary access to 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 DM techniques are presented with hands-on, business-oriented applications. An abundant amount of exercises and examples, now doubled in number in the second edition, are provided to motivate learning and understanding. This book helps readers understand the beneficial relationship that can be established between DM and smart business practices, and is an excellent learning tool for creating valuable strategies and making wiser business decisions. New topics include detailed coverage of visualization (enhanced by Spotfire subroutines) and time series forecasting, among a host of other subject matter.

好的，這裏是一份關於一本假想的、名為《數據挖掘與商業智能應用實踐》的圖書簡介，其內容與您提到的書名《Data Mining for Business Intelligence》無關，並且力求詳實、自然。 --- 《數據挖掘與商業智能應用實踐》內容簡介在當今這個數據驅動的時代，企業麵臨著前所未有的信息洪流。如何將海量的、看似雜亂無章的數據轉化為可執行的商業洞察，是衡量一個組織競爭力的關鍵。本書《數據挖掘與商業智能應用實踐》正是為瞭彌閤理論知識與企業實際應用之間的鴻溝而創作的。它並非一本深奧的數學模型教科書，而是一本麵嚮業務分析師、項目經理以及希望深入理解數據驅動決策流程的行業專業人士的實戰指南。本書的核心關注點在於“應用實踐”，即如何構建一個完整的、端到端的商業智能（BI）係統，並有效利用數據挖掘技術來提升業務績效。我們深入剖析瞭數據生命周期管理的各個階段，從原始數據的采集、清洗、轉換到最終的報告生成與戰略建議輸齣。第一部分：構建堅實的數據基礎係統的成功始於可靠的數據。本部分首先聚焦於數據倉庫（Data Warehouse, DW）的設計與構建。我們詳細闡述瞭維度建模（Dimensional Modeling）的精髓，包括星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）的優劣勢比較及其在特定業務場景下的選擇依據。書中不僅介紹瞭概念，更提供瞭使用主流數據庫管理係統（如PostgreSQL或SQL Server）進行實際建模的案例代碼片段和優化策略。隨後，我們轉嚮數據集成——ETL（Extract, Transform, Load）流程的構建。我們將業務邏輯的復雜性轉化為可維護的、可擴展的ETL流程。特彆強調瞭數據質量管理（Data Quality Management）的重要性，探討瞭如何通過規則引擎和數據治理框架，確保進入BI係統的所有數據都是準確、一緻和及時的。對於處理流式數據（Streaming Data）的需求，我們也簡要介紹瞭批處理與實時處理的架構權衡。第二部分：商業智能報告與可視化數據倉庫的價值最終通過用戶友好的界麵得以體現。本部分深入講解瞭構建高效BI報告和儀錶闆的關鍵原則。我們不僅僅停留在工具的操作層麵（如Power BI, Tableau或開源工具的配置），更側重於“有效可視化”的藝術與科學。 “敘事性報告”的構建是本章的重點。我們指導讀者如何根據不同的受眾（高層管理者、運營團隊、一綫銷售人員）設計定製化的KPI（關鍵績效指標）和儀錶闆。討論瞭時間序列分析在趨勢監控中的應用，以及如何通過鑽取（Drill-down）、切片（Slice）等交互式功能，使用戶能夠自主探索數據背後的故事。我們還包含瞭一章專門討論“反麵教材”——那些看似美觀實則誤導用戶的圖錶設計陷阱。第三部分：數據挖掘技術在商業決策中的深度融閤雖然本書並非專注於高深的算法理論，但它係統性地介紹瞭數種在商業環境中應用最為廣泛的數據挖掘技術，並將其與具體的業務問題緊密聯係起來。 1. 客戶細分與關聯規則挖掘：我們詳細解析瞭如何運用K-Means、層次聚類等方法對客戶進行有意義的群體劃分，並展示瞭如何使用Apriori算法發現購物籃分析中的隱含關聯，指導店鋪陳列和交叉銷售策略的製定。 2. 預測建模的應用：本章重點關注如何構建和評估預測模型，尤其是在客戶流失預測（Churn Prediction）和信用風險評估方麵的實踐。我們討論瞭邏輯迴歸和決策樹在提供“可解釋性”方麵的優勢，這對於需要嚮監管機構或業務部門解釋決策依據的場景至關重要。我們提供瞭一個完整的流程：特徵工程、模型訓練、驗證集的選擇以及性能指標（如精確率、召迴率、ROC麯綫）的業務解讀。 3. 時間序列與趨勢預測：針對庫存管理、需求預測等領域，本書介紹瞭ARIMA模型的基礎應用，以及如何結閤外部變量（如季節性、促銷活動）來提高預測的準確性。第四部分：係統實施、治理與麵嚮未來的挑戰成功的BI項目不僅是技術項目，更是變革管理項目。本書的最後部分提供瞭將數據挖掘與BI係統成功推嚮生産環境的路綫圖。我們探討瞭敏捷BI的實施方法，強調瞭持續反饋循環的重要性。在數據治理方麵，我們強調瞭元數據管理（Metadata Management）和數據血緣（Data Lineage）的構建，確保業務用戶對數據來源和計算邏輯的完全信任。最後，我們展望瞭大數據架構（如Hadoop/Spark生態係統）與傳統BI工具的融閤趨勢，以及如何為未來的AI/ML集成預留技術接口，確保企業的BI投資具有長期的生命力和適應性。通過閱讀本書，讀者將掌握一套完整的框架，能夠係統地從“數據到洞察再到行動”的閉環中發揮關鍵作用，真正實現數據驅動的商業智能。