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第1章 揭开数据挖掘的面纱 1

1.1历史的使命 2

1.2数据挖掘的故事 6

1.2.1震撼业界的发现 6

1.2.2降低成本的绝活 9

1.2.3出奇制胜的小纸条 11

1.3什么是数据挖掘？ 14

1.4历史的必然 17

1.5数据挖掘能干什么？ 23

1.5.1关联（ASSOCIATION）规则挖掘 24

1.5.2聚类 26

1.5.3预测 35

1.5.4序列和时间序列 49

1.6数据挖掘工具 50

第2章 数据挖掘流程 57

2.1李部长其人 58

2.2老革命遇见了新问题 60

2.3钓鱼钓来了数据挖掘思路 62

2.4数据挖掘项目立项 65

2.5数据挖掘项目实施 70

2.5.1业务理解阶段（BUSINESS UNDERSTANDING） 72

2.5.2数据理解阶段（DATA UNDERSTANDING） 74

2.5.3数据准备阶段（DATA PREPARATION） 77

2.5.4建模阶段（MODELING） 79

2.5.5模型评估阶段（EVALUATION） 83

2.5.6部署阶段（DEPLOYMENT） 84

2.6李部长的展望 86

第3章 数据挖掘在电力行业的应用 89

3.1应用前景 90

3.2电力设备状态检修 94

3.3电力系统暂态稳定性评估 108

3.4负荷预测 115

3.5盗电检测 120

3.6电力数据挖掘系统的构建 124

第4章 数据挖掘在交通航空领域的应用 127

4.1铁路票价制定 128

4.2高铁轨道检修 137

4.3交通流量预测 140

第5章 数据挖掘在冶金行业的应用 145

5.1流程工业这点儿事 146

5.2产品质量控制 150

5.3高炉炉温预测 157

5.4磨矿粒度预测 162

5.5炼焦配煤优化 168

第6章 数据挖掘在税务、金融行业的应用 173

6.1税务稽查 174

6.2反洗钱 180

6.3股票指数追踪 188

第7章 数据挖掘在故障诊断中的应用 195

7.1火箭发动机故障诊断 196

7.2机械设备故障诊断 203

7.3核动力设备故障诊断 207

7.4船舶动力故障诊断 218

第8章 数据挖掘在电信业中的应用 225

8.1市场细分 225

8.1市场细分 226

8.2精确营销 231

8.3业务响应 239

8.4客户流失分析 244

第9章Web数据挖掘 249

9.1 Web数据挖掘概述 250

9.1 Web数据挖掘概述 250

9.2垂直搜索引擎中的数据挖掘 252

9.3面向电子商务的数据挖掘 260

9.4社交网络中的数据挖掘 267

参考文献 274