数据挖掘技术[试读]
第一章什么是数据挖掘以及为什么要进行数据挖掘
什么是数据挖掘以及为什么要进行数据挖掘 本书第1版第1章的开场白如下:“马萨诸塞州萨默维尔市,本书作者之一的家乡.......”,接着分别介绍了那座小镇上的两家小商店,以及它们如何形成与客户的学习关系(learning relationship)。其中的一家商店——头发编织店,已经不再给那个小女孩编头发。第1版之后的这些年里,那个小女孩已经长大成人并搬离了小镇,而且她也不再梳着小辫了。而她的父亲作为作者之一,也搬到了附近的剑桥大学。但是,有一件事情并未改变。作者依然是Wine Cask商店的忠实顾客,店中的某些人在1978年首次向他介绍了便宜的阿尔及利亚红酒(Algerian r... 查看全部[ 第一章什么是数据挖掘以及为什么要进行数据挖掘 ]
第二章数据挖掘在营销和客户关系管理中的应用
数据挖掘在营销和客户关系管理中的应用 数据挖掘技术并非存在于真空之中,它们与业务上下文息息相关。尽管这些技术自身都很有趣,但是它们终究只是一种工具。本章将介绍业务上下文。 本章首先描述客户生存周期(customer lifecycle),以及与每一阶段相关联的业务流程。正如贯穿本章始终所描述的,客户生存周期的每个阶段都为客户关系管理和数据挖掘提供了机会。客户生存周期是中心主题,因为数据挖掘所支持的业务流程都围绕该生存周期来组织。 本章解决的业务主题所涉及的客户关系复杂度大致会逐渐升高:以潜在客户开始,接着是已建立的客户关系,最后以保留(retention)和赢回(winbac... 查看全部[ 第二章数据挖掘在营销和客户关系管理中的应用 ]
第三章数据挖掘过程
数据挖掘过程 第1章将数据挖掘的良性循环描述为一个业务流程,其中把数据挖掘划分为4个阶段: (1) 识别问题 (2) 将数据转换为信息 (3) 采取行动 (4) 度量结果 本章的重点转向把数据挖掘作为技术过程,把识别业务问题转变为将业务问题转化为数据挖掘问题。同时,第二个阶段——把数据转换为信息,将扩展到几个主题,包括假设检验(hypothesis testing)、模型构建(model building)和模式发现(pattern discovery)。本章所介绍的思想和最佳实践将在本书的剩余部分进一步阐明。本章的目的是为了在一个地方把不同类型的数据挖掘放在一起介绍。... 查看全部[ 第三章数据挖掘过程 ]