数控挖掘技术应用实例PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1数据挖掘的基本概念 1

1.1.1啤酒与尿布 2

1.1.2什么是数据挖掘 2

1.1.3数据挖掘的分类 4

1.1.4数据挖掘的特点和功能 6

1.2数据挖掘的过程 7

1.2.1数据准备 8

1.2.2数据选择 9

1.2.3数据预处理 9

1.2.4数据挖掘及模式评价 10

1.3数据仓库和数据挖掘 10

1.3.1数据仓库的概念和特点 11

1.3.2数据集市 13

1.3.3元数据 14

1.3.4数据仓库和数据挖掘的关系 18

1.4 OLAP和数据挖掘 18

1.4.1 OLAP的基本概念 19

1.4.2 OLAP的操作 20

1.4.3 OLAP的类别 24

1.4.4 OLAP和OLTP的关系 25

1.4.5 OLAP和数据挖掘的关系 26

1.5数据挖掘的应用领域 27

1.6数据挖掘研究现状 28

1.6.1商业应用 28

1.6.2支持平台数据展现 29

1.6.3使用成本 29

1.6.4挖掘算法 29

1.7本章小结 30

第2章 数据挖掘的常用技术 31

2.1决策树 31

2.1.1决策树的基本概念 31

2.1.2决策树的基本原理 32

2.1.3决策树的算法 33

2.1.4决策树的优势和劣势 40

2.2神经网络 40

2.2.1神经网络的基本概念 41

2.2.2神经网络的特征 42

2.2.3神经网络的分类和学习方式 43

2.2.4进化计算 44

2.2.5神经网络的优缺点 47

2.3关联规则 47

2.3.1关联规则的基本概念 48

2.3.2经典Apriori算法的描述 49

2.3.3 AprioriTid算法 51

2.3.4 FP-tree算法 52

2.4聚类分析 53

2.4.1聚类分析的基本概念 53

2.4.2聚类算法简介 53

2.4.3孤立点分析 57

2.5统计学习 59

2.5.1统计分析综述 59

2.5.2贝叶斯学习 61

2.5.3支撑矢量机 63

2.5.4回归分析 66

2.6模糊集和粗糙集 67

2.6.1模糊集概述 67

2.6.2粗糙集概述 68

2.7本章小结 69

第3章 数据挖掘在客户关系管理中的应用 70

3.1数据挖掘在CRM中的应用现状 70

3.1.1 CRM的由来 71

3.1.2 CRM系统的研发现状 72

3.1.3数据挖掘在CRM中的使用情况 73

3.2数据挖掘在CRM中的应用 74

3.2.1客户群体分类 76

3.2.2客户盈利能力分析 77

3.2.3客户获取和客户保持 78

3.2.4客户满意度分析 79

3.3数据挖掘在通信公司CRM中的应用实例 80

3.3.1客户细分模型和挖掘算法选择 81

3.3.2数据挖掘模型和挖掘步骤 81

3.3.3结果分析和市场策略制定 84

3.4本章小结 87

第4章 数据挖掘在市场营销中的应用 88

4.1数据挖掘在市场营销中的应用现状 88

4.1.1客户分析 89

4.1.2产品分析 90

4.1.3促销分析 90

4.1.4改进企业市场预测机制 90

4.1.5市场营销中常用的数据挖掘方法 90

4.2定位模型与设定营销目标 91

4.3客户响应建模、风险建模、客户流失建模 93

4.3.1客户响应建模 93

4.3.2风险建模 97

4.3.3客户流失建模 98

4.4产品生命周期建模 102

4.5对模型的验证与评估 107

4.5.1模型的验证 107

4.5.2对挖掘结果的解释评估 108

4.6制定营销战略 109

4.7本章小结 112

第5章 数据挖掘在证券领域中的应用 113

5.1中国证券市场的特点 113

5.2证券业数据仓库的构建 114

5.2.1证券行业应用分析 114

5.2.2证券业基础数据分析 115

5.2.3证券业数据仓库设计与构建 122

5.3实施数据挖掘 125

5.3.1基于关联规则和模式发现的客户行为模型挖掘 126

5.3.2基于决策树的客户流失模型分析 128

5.3.3基于神经网络的股票行情时间序列模式挖掘 129

5.4 BP网络预测 132

5.4.1神经网络模型 132

5.4.2 BP算法 132

5.4.3利用BP预测股市 134

5.5本章小结 137

第6章 数据挖掘在电信领域中的应用 138

6.1电信业务概述 138

6.2数据挖掘在电信业中的应用背景 139

6.3电信业务系统数据挖掘 141

6.3.1电信系统数据挖掘目标 141

6.3.2电信系统数据预处理 142

6.3.3关联规则挖掘 149

6.3.4关联规则挖掘算法的选择与应用 152

6.4本章小结 158

第7章 数据挖掘在产品设计中的应用 160

7.1产品设计的概念 160

7.2产品概念设计的体系结构 162

7.2.1产品概念设计的内涵 162

7.2.2产品概念设计的特点 162

7.2.3产品概念设计的理论及发展 164

7.2.4产品概念设计的体系结构 166

7.3面向产品设计的数据挖掘模型 170

7.3.1数据挖掘过程 170

7.3.2需求分析数据挖掘过程的实现 174

7.3.3功能结构数据挖掘过程的实现 178

7.4产品设计数据挖掘实例 180

7.4.1参数选择 180

7.4.2构造概念树 183

7.4.3解释关系规则 185

7.4.4评估与展望 186

7.5本章小结 187

第8章 数据挖掘在军事领域中的应用 188

8.1新军事变革概述 188

8.2数据挖掘在军事领域的应用现状 190

8.2.1数据挖掘在战场信息融合中的应用 191

8.2.2数据挖掘在军事通信系统中的应用 193

8.2.3数据挖掘在军事智能决策中的应用 194

8.2.4数据挖掘在信息作战中的应用 195

8.3指挥信息控制系统数据挖掘模型 198

8.3.1指挥信息控制系统的功能需求分析 199

8.3.2指挥信息控制系统的信息需求分析 201

8.3.3指挥信息控制系统数据挖掘的体系结构 205

8.3.4指挥信息控制机理及数据挖掘过程 206

8.3.5基于指挥控制系统数据挖掘模型的指挥控制战 209

8.4三维态势演播系统数据挖掘模型实例 214

8.4.1二、三维模型数据转换层 215

8.4.2模型数据导入导出及转化层 216

8.4.3三维数据表现和提取层 217

8.4.4三维态势构造绘制层 219

8.5本章小结 219

第9章 Web数据挖掘 220

9.1 Web数据挖掘的基本概念 220

9.1.1 Web数据挖掘的定义 220

9.1.2 Web数据挖掘的分类 221

9.2 Web数据挖掘的应用状况 223

9.2.1 Web信息分类 223

9.2.2 Web信息抽取 224

9.2.3数据约简高效算法研究 229

9.3基于Web数据挖掘的搜索引擎应用 237

9.3.1数据挖掘在搜索引擎中的使用现状 237

9.3.2基于Web数据挖掘的搜索引擎建模 237

9.3.3 PageRank技术 242

9.3.4 PageRank算法改进的有效性验证 244

9.4本章小结 249

第10章 数据挖掘技术的发展 250

10.1数据挖掘是不断发展的概念 250

10.2数据挖掘面临的问题 254

10.3数据挖掘的发展趋势 258

10.4本章小结 260

参考文献 261