数据挖掘Clementine应用实务

推荐序一

推荐序二

序

第1章数据挖掘简介

1.1何谓数据挖掘

1.2数据仓库、KDD、数据挖掘的关系

1.3数据挖掘的应用

1.4数据挖掘的进行步骤

1.5个案研究

1.6数据挖掘的分析方法

1.6.1分类

1.6.2决策树

1.6.3回归

1.6.4时间序列

1.6.5聚类

1.6.6关联规则

1.6.7顺序规则

1.6.8其他分析方法

1.7数据挖掘的运用理论与实际运用功能

1.8数据挖掘软件

1.9数据挖掘在CRM中扮演的角色

1.9.1客服中心是顾客关系管理的火车头

1.9.2从客服中心角度看顾客关系管理

第2章Clementine11.0简介

第3章数据挖掘入门

第4章构建数据流

第5章处理缺失值

第6章来源节点

第7章记录操作节点

第8章字段操作节点

第9章建立CLEM表达式

第10章图节点

第11章建模节点

第12章输出节点

第13章生成模型

第14章PMML输出模型

第15章超级节点

第16章建立项目和报告

第17章批处理模式

第18章Clementine11.0中的脚本编程

第19章Clementine外部模块接口

第20章应用范例

第21章ACRM企业数据库挖掘研究

附录

参考文献

英文参考文献

后记

　　针对业界实务上的需求，本书主要介绍了如下内容：数据挖掘的入门知识。数据挖掘的应用。数据挖掘在CRM(客户关系管理)中的角色；SPSSClementine11.0版本所拥有的所有节点的详细操作指南，包括构建数据流、字段操作节点、建立CLEM表达式，建模节点和生成模型节点等。本书还介绍了SPSSClementine软件自带的示例数据流的案例讲解，包括：通过监测一台机器的状态信息来识别和预测故障状态；农业发展贷款申请中的欺诈探测；零售行业中，预测促销所带来的影响；市场购物篮研究。　　Clementine是SPSS公司整合开发的数据挖掘工具平台。Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。　　本书主要介绍了Clementine11.0在数据挖掘中的应用。内容包括Clementine11.0的新功能、数据挖掘入门、构建数据流、字段操作节点、建立CLEM表达式、建模节点和生成模型等，详细讨论了各种数据挖掘的分析方法，并介绍了大量的应用范例。　　本书结构清晰合理，内容翔实，可作为分析师、数据挖掘人员、企业管理人员的参考书。【作者简介】　　谢邦昌台湾大学生物统计学博士。现任中华资料采矿协会理事长，辅仁大学统计资讯学系教授，华通人商用信息有限公司高级顾问，中国人民大学应用统计科学研究中心学术委员会委员，中国人民大学统计学系中心客座教授，上海财经大学统计学系客座教授，厦门大学计划统计学系客座教授，西南财经大学客座教授。他是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家，发表过近三百篇关于统计和数据挖掘的论文。出版了近五十余本相关专著。