管理科学与工程精品教材 商业数据挖掘导论pdf电子书版本下载

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第一部分　导论 2

第1章　商业数据挖掘简介 2

1.1　介绍 3

1.2　进行数据挖掘需要什么 3

1.3　数据挖掘 4

1.4　集聚营销 5

1.5　商业数据挖掘 6

1.6　数据挖掘工具 10

第2章　数据挖掘过程与知识发现 13

2.1　CRISP-DM 13

2.2　知识发现过程 19

第3章　数据挖掘的数据库支持 25

3.1　数据仓库 26

3.2　数据集市 27

3.3　联机分析处理 27

3.4　数据仓库的实现 28

3.5　元数据 29

3.6　系统示范 30

3.7　数据质量 33

3.8　软件产品 34

3.9　实例 34

第二部分　数据挖掘工具 40

第4章　数据挖掘方法概述 40

4.1　数据挖掘方法 41

4.2　数据挖掘视野 42

4.3　数据挖掘的作用 43

4.4　实证数据集 44

附录4A 49

第5章　聚类分析 58

5.1　聚类分析 59

5.2　聚类分析的描述 59

5.3　类数量的变动 64

5.4　聚类分析的运用 68

5.5　在软件中使用聚类分析 69

5.6　大数据集的方法运用 70

5.7　软件产品 75

附录5A 75

第6章　数据挖掘中的回归算法 82

6.1　回归模型 83

6.2　逻辑回归 89

6.3　线性判别分析 90

6.4　数据挖掘中回归的实际应用 95

6.5　大样本数据集的模型应用 96

第7章　数据挖掘中的神经网络 103

7.1　神经网络 104

7.2　数据挖掘中的神经网络 106

7.3　神经网络的商业应用 107

7.4　神经网络应用于大样本数据集 108

7.5　神经网络产品 110

第8章　决策树算法 113

8.1　决策树的工作方式 114

8.2　机器学习 116

8.3　决策树的应用 121

8.4　决策树法运用到大型的数据集 124

8.5　决策树的软件产品 130

附录8A 131

第9章　基于线性规划的方法 139

9.1　线性判别分析 140

9.2　多重标准线性规划分类 143

9.3　模糊线性规划分类 145

9.4　信用卡证券管理：线性规划的实际应用 149

9.5　线性规划的软件支持 154

附录9A 154

第三部分　商业应用 160

第10章　商业数据挖掘的应用 160

10.1　应用 161

10.2　不同数据挖掘方法的比较 175

第11章　市场购物篮分析 178

11.1　定义 179

11.2　实证 181

11.3　市场购物篮分析的局限 183

11.4　市场购物篮分析软件 183

附录11A 184

第四部分　发展中的问题 190

第12章　文本挖掘与web挖掘 190

12.1　文本挖掘 191

12.2　Web挖掘 196

附录12A 200

第13章　数据挖掘中的道德规范 211

13.1　数据访问的隐患 212

13.2　Web数据挖掘问题 214

13.3　网络问题 214

13.4　网络道德 215

13.5　控制方法 216

术语表 219

注释 224