商业数据挖掘导论

出版时间：2007-8  出版社：机械工业  作者：（美）戴维.奥尔森  页数：235  译者：吕巍  
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内容概要

　　《管理科学与工程精品教材：商业数据挖掘导论》综合商业专业知识和数据挖掘模型开发于一体，系统地介绍了数据挖掘商业环境、数据挖掘技术及其在商业中的应用。在注重对数据挖掘技术讲解的同时，强调了数据挖掘在商业决策领域中的应用，弥补了大多数数据仓库技术类书籍商业应用不足的缺点。

书籍目录

译者序作者简介前言第一部分 导论第1章 商业数据挖掘简介　1.1 介绍　1.2 进行数据挖掘需要什么　1.3 数据挖掘　1.4 集聚营销　1.5 商业数据挖掘　1.6 数据挖掘工具第2章 数据挖掘过程与知识发　2.1 CRISP-DM　2.2 知识发现过程第3章 数据挖掘的数据库支持　3.1 数据仓库　3.2 数据集市　3.3 联机分析处理　3.4 数据仓库的实现　3.5 元数据　3.6 系统示范　3.7 数据质量　3.8 软件产品　3.9 实例第二部分 数据挖掘工具第4章 数据挖掘方法概述　4.1 数据挖掘方法　4.2 数据挖掘视野　4.3 数据挖掘的作用　4.4 实证数据集附录4A第5章 聚类分析　5.1 聚类分析　5.2 聚类分析的描述　5.3 类数量的变动　5.4 聚类分析的运用　5.5 在软件中使用聚类分析　5.6 大数据集的方法运用　5.7 软件产品附录5A第6章 数据挖掘中的回归算法　6.1 回归模型　6.2 逻辑回归　6.3 线性判别分析　6.4 数据挖掘中回归的实际应用　6.5 大样本数据集的模型应用第7章 数据挖掘中的神经网络　7.1 神经网络　7.2 数据挖掘中的神经网络　7.3 神经网络的商业应用　7.4 神经网络应用于大样本数据集　7.5 神经网络产品第8章 决策树算法　8.1 决策树的工作方式　8.2 机器学习　8.3 决策树的应用　8.4 决策树法运用到大型的数据集　8.5 决策树的软件产品附录8A第9章 基于线性规划的方法　9.1 线性判别分析　9.2 多重标准线性规划分类　9.3 模糊线性规划分类　9.4 信用卡证券管理：线性规划的实际应用　9.5 线性规划的软件支持附录9A第三部分 商业应用第10章 商业数据挖掘的应用　10.1 应用　10.2 不同数据挖掘方法的比较第11章 市场购物篮分析　11.1 定义　11.2 实证　11.3 市场购物篮分析的局限　11.4 市场购物篮分析软件附录11A第四部分 发展中的问题第12章 文本挖掘与web挖掘　12.1 文本挖掘　12.2 Web挖掘附录12A第13章 数据挖掘中的道德规范　13.1 数据访问的隐患　13.2 Web数据挖掘问题　13.3 网络问题　13.4 网络道德　13.5 控制方法术语表注释

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　　本书综合商业专业知识和数据挖掘模型开发于一体，系统地介绍了数据挖掘商业环境、数据挖掘技术及其在商业中的应用。在注重对数据挖掘技术讲解的同时，强调了数据挖掘在商业决策领域中的应用，弥补了大多数数据仓库技术类书籍商业应用不足的缺点。本书主线清晰，案例丰富，语言精练。　　本书既可以作为商业专业本科生、研究生的教材，也可以在MBA、EMBA 教学和企业培训中使用。