数据挖掘实践 (美Olivia Parr Rud) 中文PDF扫描版 12.5MB

《数据挖掘实践》本书详细介绍了一种新的数据挖掘技术——数据建模，并着重阐述整个模型开发过程的细节。本书包括三个部分。第一部分讲述基础知识，内容涉及确定目标和从商业预测中定义目标的重要性，并给出了收集数据和创建建模数据集的例子。第二部分通过一个实例详细阐述了模型开发的整个过程。第三部分通过应用于保险业、银行、电信行业的实例详细说明了不同目标的数据建模过程的几个关键步骤。本书将数据挖掘的技艺用饮食烹调的思想加以诠释，易于理解，便于接受。书中给出的众多实例充分展现了作者多年的行业经验，对当前的市场营销和客户关系管理建模具有极佳的借鉴作用。本书适合具有一定的统计和分析建模基础的读者阅读，可作为分析师、数据挖掘人员、营销经理的工作手册，也可作为计算机相关专业的本科生、研究生教材或补充读物。

《数据挖掘实践》目录

第一部分 计划菜单
第1章 设立目标 3
第2章 选择数据源 21
第二部分 烹调演示
第3章 准备数据 43
第4章 选择及转换变量 61
第5章 处理和评价模型 87
第6章 验证模型 109
第7章 实施与维护模型 131
第三部分 每个节日的菜肴配方
第8章 了解你的客户：特征化和划分 159
第9章 定位新的潜在客户：响应建模 181
第10章 避免高风险客户：风险建模 203
第11章 留住创利客户：流失建模 225
第12章 定位创利客户：生命周期价值
第13章 快餐：Web建模 265
附录A 连续变量的单变量分析 283
附录B 类别变量的单变量分析 307
附录C 推荐阅读材料 315