第一部分 方法 3
第一章 数据库营销中的数据预处理：任务、方法及重要性&Stefan Lessmann 3
1．引言 3
2．数据库知识发现 5
3．数据预处理的任务和方法 6
4．预测家庭收入水平：数据投影对预测精度的影响 25
5．总结 31
附录 32
参考书目 33
第二章 用于量化营销分析的客户文本数据处理&Kristof Coussement和Koen W．De Bock 43
1．引言 43
2．文本数据分析无人问津 44
3．数据挖掘：流程 44
4．软件 64
5．总结与今后的研究方向 65
附录1：从TripAdvisor随机收集的布拉格皇宫酒店评论 66
附录2：词汇-文件矩阵 69
参考书目 73
第三章 贝叶斯网络及其在直接营销中的应用&Yuan Yuan Guo和Man Leung Wong 77
1．引言 77
2．贝叶斯网络 80
3．贝叶斯网络分类器 86
4．从不完全数据库学习贝叶斯网络 93
5．直接营销建模 95
6．进化贝叶斯网络（EBN）算法 98
7．在直接营销建模中的应用 99
8．总结 107
鸣谢 108
参考书目 108
第四章 数据库营销的分位数回归：方法与应用&Dries F．Benoit和Dirk Van Den Poel 115
1．引言 115
2．方法论背景 116
3．案例研究 123
4．总结 135
参考书目 136
第五章 数据库营销中的集成学习&Koen W．De Bock和Kristof Coussement 141
1．引言 141
2．集成学习的基础知识 144
3．算法 149
4．在数据库营销中的应用 158
5．高级课题 161
6．软件 167
7．总结 167
参考书目 169
第六章 高级规则学习：主动学习、规则提取与融入领域知识&Thomas Verbraken、Veronique van Vlasselear、Wouter Verbeke、David Martens和Bart Baesens 176
1．引言 176
2．规则提取 177
3．人工神经网络的分解型规则提取 179
4．支持向量机的分解型规则提取 186
5．指导型规则提取算法 190
6．用决策表把提取的规则集可视化 193
7．案例研究：客户流失预测的规则提取 195
8．总结 197
参考书目 197
第二部分 应用 203
第七章 推荐系统的混合模型&Asim Ansari 203
1．引言 203
2．混合隐性因子模型 209
3．模型扩展 215
4．估计的方法论和问题 221
5．物品选择模型 222
6．总结 224
参考书目 224
第八章 如何在全新的移动经济中开展营销&Anindya Ghose和Sang-Pil Han 231
1．引言 231
2．移动网络与应用 233
3．移动社交媒体和社交网络 239
4．基于位置的服务：实时地理对用户浏览和购买行为的影响 243
5．移动商务 244
6．总结 247
参考书目 248
第九章 展示广告的定位&Wendy W．Moe 257
1．引言 257
2．测量线上展示广告的有效性 258
3．定位战略 265
4．给展示广告定位的风险 275
5．今后的研究 276
参考书目 277
第十章 付费搜索广告&Oliver J．Rutz和Randolph E．Bucklin 282
1．引言 282
2．短期视角——付费搜索作为一种直接营销工具 287
3．长远视角——付费搜索间接效应 292
4．关键词之外 296
5．最新课题 299
6．总结 300
参考书目 301
第十一章 社交媒体的管理&Dina Mayzlin 305
1．引言 305
2．社交媒体的“缘由”和“内容” 306
3．社交媒体矩阵与数据收集 309
4．企业对社交互动（和社交媒体）的管理 313
参考书目 323
第十二章 动态客户优化模型&Scott A．Neslin 326
1．引言 326
2．动态客户优化的发展势头 326
3．动态客户优化的要素 329
4．动态客户优化领域的发展 334
5．应用 337
6．总结，重点难题与未来研究 348
参考书目 350
第十三章 非营利部门的直接营销&Griet Verhaert 354
1．引言 354
2．捐资人生命周期的多个侧面 355
3．多渠道方法 359
4．对直接营销募捐进行优化的数据库和方法 361
5．营销的评估 367
6．总结，未来的挑战与机遇 369
参考书目 369