数据挖掘：实用案例分析 PDF 完整扫描版

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《数据挖掘：实用案例分析》 是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品，作者曾为10余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务，本书是其在数据挖掘领域探索近10年的经验总结之作。全书以实践和实用为宗旨，深度与广度兼顾，实践与理论并举。 《数据挖掘：实用案例分析》共12章，分三个一部分。第一部分是基本篇（第一～4章），关键对数据挖掘的基本要素、运用归类、建模方式及常见的建模专用工具开展了介绍，并对这书常用到的数据挖掘建模服务平台TipDM开展了表明。第二一部分是实战篇（第五～10章），以实例的方式对数据挖掘技术性在金融业、电信网、电力工程、互联网技术、生产加工及其公共文化服务等制造行业的应用领域开展了探讨；最先介绍实例情况，随后论述统计分析方法与过程，最终进行实体模型搭建；在介绍建模过程的另外交叉实际操作训炼，把有关的知识要点置入相对的实际操作过程中；除此之外，第10章精心策划了六个试验新项目，读者能够 根据这章介绍的方式动手能力实践活动，以推进数据挖掘专业知识，在剖析建模过程的另外，进一步提高自学能力。第三一部分是高級篇（第11～12章），关键介绍根据第三方接口的数据挖掘二次开发技术性，重中之重对常见的WEKA和MATLAB数据挖掘优化算法插口开展了讨论；最终对根据Hadoop架构的大量数据挖掘开展了表明，以考虑读者更高层次人才的要求。 目录 前 言 第一部分 基 础 篇 第1章 初识数据挖掘 1.1 什么是数据挖掘 1.2 数据挖掘在企业商务智能应用中的定位 1.2.1 数据挖掘给企业带来最大的投资收益 1.2.2 数据挖掘从本质上提升商务智能平台的价值 1.2.3 数据挖掘让商务智能流程真正形成闭环 1.3 信息类BI应用与知识类BI应用 1.4 数据挖掘现状及应用前景 1.5 本章小结 第2章 数据挖掘的应用分类 2.1 分类与回归 2.1.1 分类与回归建模原理 2.1.2 分类与回归算法 2.2 聚类 2.2.1 聚类分析建模原理 2.2.2 聚类算法 2.3 关联规则 2.3.1 什么是关联规则 2.3.2 关联规则算法 2.4 时序模式 2.4.1 什么是时序模式 2.4.2 时间序列的组合成分 2.4.3 时间序列的组合模型 2.4.4 时序算法 2.5 偏差检测 2.6 本章小结 第3章 数据挖掘建模 3.1 数据挖掘的过程 3.2 数据挖掘建模过程 3.2.1 定义挖掘目标 3.2.2 数据取样 3.2.3 数据探索 3.2.4 预处理 3.2.5 模式发现 3.2.6 模型构建 3.2.7 模型评价 3.3 常用的建模工具 3.4 本章小结 第4章 顶尖数据挖掘平台TipDM 4.1 TipDM产品功能 4.1.1 TipDM平台提供的数据探索及预处理算法 4.1.2 TipDM平台提供的分类与回归算法 4.1.3 TipDM平台提供的时序模式算法 4.1.4 TipDM平台提供的聚类分析算法 4.1.5 TipDM平台提供的关联规则算法 4.2 TipDM使用说明 4.3 TipDM产品特点 4.3.1 支持CRISP-DM数据挖掘标准流程 4.3.2 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 4.3.3 具有多模型的整合能力 4.3.4 提供灵活多样的应用开发接口 4.3.5 海量数据的处理能力 4.3.6 适应不同类型层次人员需求 4.4 本章小结 第二部分 实 战 篇 第5章 数据挖掘在金融电信行业的应用 5.1 案例一：基于公司价值评价的证券策略投资 5.1.1 挖掘目标的提出 5.1.2 分析方法与过程 5.1.3 建模仿真 5.1.4 核心知识点 5.1.5 拓展思考 5.2 案例二：电信3G客户识别系统 5.2.1 挖掘目标的提出 5.2.2 分析方法与过程 5.2.3 建模仿真 5.2.4 核心知识点 5.2.5 拓展思考 5.3 案例三：基于客户分群的精准智能营销 5.3.1 挖掘目标的提出 5.3.2 分析方法与过程 5.3.3 建模仿真 5.3.4 核心知识点 5.3.5 拓展思考 5.4 本章小结 第6章 数据挖掘在电力行业的应用 6.1 案例一：电力负荷预测 6.1.1 挖掘目标的提出 6.1.2 分析方法与过程 6.1.3 建模仿真 6.1.4 核心知识点 6.1.5 拓展思考 6.2 案例二：自适应防窃漏电实时诊断 6.2.1 挖掘目标的提出 6.2.2 分析方法与过程 6.2.3 建模仿真 6.2.4 核心知识点 6.2.5 扩展思考 6.3 本章小结 第7章 数据挖掘在互联网行业的应用 7.1 案例一：商业零售行业中的购物篮分析 7.1.1 挖掘目标的提出 7.1.2 分析方法与过程 7.1.3 建模仿真 7.1.4 核心知识点 7.1.5 拓展思考 7.2 案例二：电子商务网站用户行为分析 7.2.1 挖掘目标的提出 7.2.2 分析方法与过程 7.2.3 建模仿真 7.2.4 核心知识点 7.2.5 拓展思考 7.3 案例三：网络入侵智能检测 7.3.1 挖掘目标的提出 7.3.2 分析方法与过程 7.3.3 建模仿真 7.3.4 核心知识点 7.3.5 拓展思考 7.4 案例四：基于用户行为分析的定向网络广告投放 7.4.1 挖掘目标的提出 7.4.2 分析方法与