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商務營銷中的數據挖掘與機器學習--概念方法案例/信息科學技術專著系列

  • 作者：編者:李慧嘉//徐文哲//馮玉豪//曹傑|責編:孫宏穎//王小瑩
  • 出版社：北京郵電大學
  • ISBN：9787563569243
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：191
人民幣：RMB 66 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共分為3個部分。第一部分主要討論了數據挖掘是什麼，以及為什麼要進行數據挖掘：第1章對數據挖掘與電子商務的關係進行了概述，並給出了許多現實生活中的例子；第2章是對數據挖掘方法的概述；第3章是對數據挖掘過程中可能採取的統計學基礎方法的回顧。第二部分主要討論了數據挖掘技術：第4章介紹了聚類分析，主要包括基本概念和聚類檢測評估方法；第5章討論了決策樹的基本概念、生成方式以及實踐等；第6章介紹了市場營銷中的風險分析和生存分析；第7章討論了人工神經網路的發展歷史、基本概念等；第8章介紹了數據倉庫、OLAP等資料庫技術。第三部分主要討論了電子商務背景下的相關知識與應用：第9章主要介紹了電子商務推薦系統、主流的推薦系統技術，以及具體的案例分析；第10章是對電子商務攻擊模型與檢測技術的詳細闡釋；第11章介紹了電子商務環境下的網格架構與動態聯盟體系。本書的重點既包括數據挖掘的技術解釋，也包括數據挖掘的實際應用。本書通過提供許多實例來幫助讀者加深對理論知識的理解，以及培養其實際應用能力。
作者介紹
編者:李慧嘉//徐文哲//馮玉豪//曹傑|責編:孫宏穎//王小瑩
目錄
第1章  數據挖掘與電子商務的關係
  1.1  客戶關係管理
    1.1.1  交互處理系統的作用
    1.1.2  資料庫的作用
    1.1.3  數據挖掘的作用
    1.1.4  客戶關係管理策略
  1.2  數據挖掘的定義
  1.3  數據挖掘的功能
    1.3.1  分類
    1.3.2  預測
    1.3.3  關聯規則
    1.3.4  聚類
    1.3.5  定性分析
  1.4  數據挖掘的發展契機
    1.4.1  數據大量產生
    1.4.2  資料庫技術
    1.4.3  電子電腦運算能力提高
    1.4.4  數據重要程度上升
    1.4.5  信息成為一種商品
  1.5  數據挖掘的使用場景
    1.5.1  超市成為信息中間商
    1.5.2  基於推薦的業務
    1.5.3  交叉銷售
    1.5.4  篩選客戶
  本章小結
  本章參考文獻
第2章  數據挖掘方法簡介
  2.1  模型假設檢驗及分析與預測
    2.1.1  假設檢驗
    2.1.2  模型分析與預測
  2.2  數據挖掘步驟簡介
    2.2.1  將商業問題轉換為數據挖掘問題
    2.2.2  選擇合適的數據
    2.2.3  了解數據
    2.2.4  創建模型集
    2.2.5  解決數據中的問題
    2.2.6  轉換數據
    2.2.7  建立模型
    2.2.8  評估模型
    2.2.9  部署模型
    2.2.10  評估結果
    2.2.11  重新開始
  本章小結
  本章參考文獻
第3章  數據挖掘中的統計知識
  3.1  奧卡姆剃刀
    3.1.1  零假設
    3.1.2  P值
  3.2  觀測數據
    3.2.1  觀測離散的數值

    3.2.2  觀察連續性變數
    3.2.3  其他統計思想
  3.3  度量響應
    3.3.1  比例標準誤差
……
第4章  聚類分析
第5章  決策樹分析
第6章  生存分析
第7章  人工神經網路
第8章  數據倉庫和OLAP
第9章  電子商務推薦系統
第10章  電子商務攻擊模型與檢測技術
第11章  電子商務環境下的網格架構與動態聯盟體系

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