数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版） PDF 超清版

给寻找技术文档的朋友们精选了数据挖掘相关的资料，介绍了关于数据挖掘、应用市场方面，格式为PDF，资源大小116.1MB，目前在数据挖掘类资源综合评分为：7.1分。

谁将是忠实的客户？谁将不是呢？哪些消息对哪些客户细分最有效？如何最大化客户的价值？如何将客户的价值最大化？本书提供了强大的工具，可以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中提取它们的答案。自本书第1版问世以来，数据挖掘已经日益成为现代商业不可缺少的工具。 在这个最新版本中，作者对每个章节都进行了大量的更新和修订，并且添加了几个新的章节。本书保留了早期版本的重点，指导市场分析师、业务经理和数据挖掘专家利用数据挖掘方法和技术来解决重要的商业问题。在不牺牲准确度的前提下，为了简单起见，即使是复杂的主题，作者也进行了简洁明了的介绍，并尽量减少对技术术语或数学公式的使用。每个技术主题都通过案例研究和源自作者经验的真实案例进行说明，每章都包含了针对从业者的宝贵提示。书中介绍的新技术和更为深入的技术包括：线性和逻辑回归模型、增量响应（提升）建模、朴素贝叶斯模型、表查询模型、相似度模型、径向基函数网络、期望值最大化（EM）聚类和群体智慧。新的章节专门讨论了数据准备、派生变量、主成分分析和其他变量减少技术，以及文本挖掘。在建立了全面的数据挖掘应用业务环境，并介绍了所有数据挖掘项目通用的数据挖掘方法论的各个方面之后，本书详细介绍了每个重要的数据挖掘技术。《数据挖掘技术（第3版）应用于市场营销、销售与客户关系管理》的主题包括：◆ 如何创建稳定、持久的预测模型◆ 数据准备和变量选择◆用诸如回归、决策树、神经网络、基于记忆的推理之类的有指导技术来建模特定目标◆用诸如聚类、关联规则和链接分析之类的无指导技术来发现模式◆建模业务的事件发生时间问题，如下一次购买时间和预期的剩余生存期等◆ 挖掘非结构化文本 目录 第1章 什么是数据挖掘以及为什么要进行数据挖掘 1.1 什么是数据挖掘 1.1.1 数据挖掘是一项业务流程 1.1.2 大量的数据 1.1.3 有意义的模式和规则 1.1.4 数据挖掘和客户关系管理 1.2 为什么是现在 1.2.1 数据正在产生 1.2.2 数据正存在于数据仓库中 1.2.3 计算能力能够承受 1.2.4 对客户关系管理的兴趣非常强烈 1.2.5 商业的数据挖掘软件产品变得可用 1.3 数据挖掘人员的技能 1.4 数据挖掘的良性循环 1.5 业务数据挖掘的案例研究 1.5.1 识别美国银行的业务挑战 1.5.2 应用数据挖掘 1.5.3 对结果采取行动 1.5.4 度量数据挖掘的影响 1.6 良性循环的步骤 1.6.1 识别业务机会 1.6.2 将数据转换为信息 1.6.3 根据信息采取行动 1.6.4 度量结果 1.7 良性循环上下文中的数据挖掘 1.8 经验教训 第2章 数据挖掘在营销和客户关系管理中的应用 2.1 两个客户生存周期 2.1.1 客户个人生存周期 2.1.2 客户关系生存周期 2.1.3 基于订阅的关系和基于事件的关系 2.2 围绕客户生存周期组织业务流程 2.2.1 客户获取 2.2.2 客户激活 2.2.3 客户关系管理 2.2.4 赢回 2.3 数据挖掘应用于客户获取 2.3.1 识别好的潜在客户 2.3.2 选择通信渠道 2.3.3 挑选适当的信息 2.4 数据挖掘示例：选择合适的地方做广告 2.4.1 谁符合剖析 2.4.2 度量读者群的适应度 2.5 数据挖掘改进直接营销活动 2.5.1 响应建模 2.5.2 优化固定预算的响应 2.5.3 优化活动收益率 2.5.4 抵达最受信息影响的人 2.6 通过当前客户了解潜在客户 2.6.1 在客户成为客户以前开始跟踪他们 2.6.2 收集新的客户信息 2.6.3 获取时间变量可以预测将来的结果 2.7 数据挖掘应用于客户关系管理 2.7.1 匹配客户的活动 2.7.2 减少信用风险 2.7.3 确定客户价值 2.7.4 交叉销售、追加销售和推荐 2.8 保留 2.8.1 识别流失 2.8.2 为什么流失是问题 2.8.3 不同类型的流失 2.8.4 不同种类的流失模型 2.9 超越客户生存周期 2.10 经验教训 第3章 数据挖掘过程 3.1 会出什么问题 3.1.1 学习的东西不真实 3.1.2 学习的东西真实但是无用 3.2 数据挖掘类型 3.2.1 假设检验 3.2.2 有指导数据挖掘 3.2.3 无指导数据挖掘 3.3 目标、任务和技术 3.3.1 数据挖掘业务目标 3.3.2 数据挖掘任务 3.3.3 数据挖掘技术 3.4 制定数据挖掘问题：从目标到任务再到技术 3.4.1 选择广告的最佳位置 3.4.2 确定向客户提供的最佳产品 3.4.3 发现分支或商店的最佳位置 3.4.4 根据未来利润划分客户 3.4.5 减少暴露于违约的风险 3.4.6 提高客户保留 3.4.7 检测欺诈性索赔 3.5 不同技术对应的任务 3.5.1 有一个或多个目标 3.5.2 目标数据是什么 3.5.3 输入数据是什么 3.5.4 易于使用的重要性 3.5.5 模型可解释性