Michael J.A.Berry,他们是专业的数据挖掘咨询公司Data Miners的创办人。他们合作出版了一些经典的数据挖掘著作,包括Data Mining Techniquee,Mastering Data Mining和Mining the Web(均由Wiley公司出版)。作为数据挖掘顾问,他们一起为北美洲、欧洲和亚洲的许多大公司提供专业咨询,把客户数据、呼叫数据、网络日志条目、销售点记录和账单文件变成有用的信息,用于改善客户体验。他们都有近20年在营销和客户关系管理方面应用数据挖掘技术的经验。
发表于2024-11-24
数据挖掘技术 2024 pdf epub mobi 电子书
这本书是机械工业出版社的“计算机科学丛书”系列的,总体上翻译的不错,很通顺。 内容上,围绕着市场营销、销售MARKETING与客户关系管理CRM的内容,比较紧凑。 方法上围绕着DM的经典算法进行介绍。介绍的时候偏重于对方法的特点,对应解决问题的实例,方法运行的结果的展示。...
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评分1.分类/预测:决策树算法 面向有规则问题时的有效方法,能发现数据中淹没的潜规则。对于分类记录或预测离散结果,决策树是首选。同时,决策树比其他技术需要的数据准备更少,几乎在每个数据挖掘工程中都会被用到。 尽管建树的算法有多种变体,建成的树的形态与效率也有差别,...
评分1.分类/预测:决策树算法 面向有规则问题时的有效方法,能发现数据中淹没的潜规则。对于分类记录或预测离散结果,决策树是首选。同时,决策树比其他技术需要的数据准备更少,几乎在每个数据挖掘工程中都会被用到。 尽管建树的算法有多种变体,建成的树的形态与效率也有差别,...
图书标签: 数据挖掘 数据分析 营销 市场分析 统计学 Data-Mining 客户关系 商业智能
本书是数据挖掘领域的经典著作,数年来畅销不衰。全书从技术和应用两个方面,全面、系统地介绍了数据挖掘的商业环境、数据挖掘技术及其在商业环境中的应用。自从1997年本书第1版出版以来,数据挖掘界发生了巨大的变化,其中的大部分核心算法仍然保持不变,但是算法嵌入的软件、应用算法的数据库以及用于解决的商业问题都有所演进。第2版展示如何利用基本的数据挖掘方法和技术,解决常见的商业问题。
本书涵盖核心的数据挖掘技术,包括:决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等。此外,还提供了数据挖掘最佳实践、数据挖掘的最新进展和一些富有挑战性的研究课题,极具技术深度与广度。配套网站www.data-miners.com/companion提供了每章的练习和用于测试各种数据挖掘技术的数据。全书语句凝炼、清新,对复杂概念的实际应用进行了生动解释,是必不可少的数据挖掘教材。
很全面,包括概念、技术、案例的全系列介绍,是一本从浅到深的重要读物。不过主要案例实践聚焦在客户层面
评分我觉得这是入门级书籍中的好孩子,因为把该说的细节说清楚了,而且有案例实例和数据实例。题目虽然给人只讲市场应用的印象,但实际作者通过市场,生物,地产,医学等等大量例子讲了基本规律。亮点是人工神经网络那章,这是我见到的书中讲得最详细的。
评分曾一度做这行,想一直做下去。
评分写的比较简单,偏重方法论部分,简单介绍了部分算法...举的例子也很直观
评分我觉得这是入门级书籍中的好孩子,因为把该说的细节说清楚了,而且有案例实例和数据实例。题目虽然给人只讲市场应用的印象,但实际作者通过市场,生物,地产,医学等等大量例子讲了基本规律。亮点是人工神经网络那章,这是我见到的书中讲得最详细的。
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