大数据精准挖掘

第1篇基础篇第1章大数据时代下的数据挖掘1?1大数据的基础1?1?1大数据呈现出了数据的新价值1?1?2数据采集、存储与提取技术信息化1?1?3数据挖掘技术是大数据时代最本质特征1?2大数据的特点1?2?1数据规模大1?2?2数据类型多1?2?3价值密度低，但总体的数据价值高1?2?4数据处理有速度要求1?3大数据的作用1?3?1数据已渗透到社会每个角落1?3?2数据成为竞争的新元素1?3?3数据创造新价值1?3?4大数据地位不断跃升1?4大数据与数据挖掘1?4?1数据挖掘技术是大数据时代的灵魂和核心1?4?2数据挖掘技术涉及多种多类的知识节点1?4?3选择最好的数据挖掘工具1?5令人期待的大数据时代1?6本章小结第2章大数据与云计算2?1大数据与云计算2?1?1大数据与云计算关系2?1?2大数据扩展了云计算服务类型2?1?3云计算数据存储系统得到推广2?1?4追求集成一体化技术2?1?5大数据和云计算缺一不可2?2云计算的定义与特点2?2?1云计算的定义2?2?2云计算的特点2?3云计算的基本架构2?3?1云计算架构的基本层次2?3?2云计算架构的服务层次2?4云计算的关键技术2?4?1虚拟化技术2?4?2数据存储技术2?4?3资源管理技术2?4?4云计算中的编程模型2?4?5集成一体化技术2?4?6自动化技术2?5云计算的商业模式2?5?1商业模式是云计算的基石2?5?2云计算的市场规模2?5?3云计算商业模式分析2?6本章小结第2篇理论篇第3章数据挖掘的主要方法及工具3?1数据挖掘主要方法3?1?1决策树分类3?1?2神经网络3?1?3Logistic回归方法3?1?4聚类分析3?1?5数据挖掘方法比较3?1?6分类器的评估与选择3?2流行数据分析平台及数据挖掘工具介绍3?3本章小结第4章Logistic回归模型4?1多元线性回归模型4?2Logistic回归模型4?3Logistic回归模型的参数估计4?4Logistic回归模型中回归系数的意义4?5Logistic回归模型的拟合优度4?6Logistic回归系数的显著性检验4?7Logistic回归模型的预测准确性4?8回归变量的选择与逐步回归4?9本章小结第5章数据挖掘建模过程5?1CRISP?DM5?2SAS数据挖掘方法论——SEMMA5?3数据挖掘经验谈5?4本章小结第3篇应用篇第6章金融行业应用1——信用评分6?1国内信用卡业务现状6?2信用评分模型的起源、类别和发展6?3信用评分的步骤6?4实例演示6?4?1二元变量预测建模6?4?2图形版建模输出讲解1——效果评价6?4?3图形版建模输出讲解2——评分卡文件6?5本章小结第7章金融行业应用2——信用卡催收评分7?1信用卡催收评分模型背景介绍7?2实例演示7?2?1图形版连续变量预测建模7?2?2图形版建模输出7?3本章小结第8章保险电销应用——寻找目标客户8?1背景介绍8?2案例数据展示及分析8?2?1业务目标8?2?2数据展示8?3数据挖掘与分析过程8?3?1数据预处理8?3?2造变量8?3?3生成挖掘表8?3?4建立响应模型8?3?5建模结果分析8?4数据挖掘结果的运用8?5本章小结第9章电信行业应用——客户流失预测9?1背景介绍9?2案例数据展示及分析9?2?1商业理解9?2?2数据理解9?2?3数据准备9?3建立打分模型9?4分析建模结果9?5数据挖掘结果的运用9?6本章小结第10章商品零售行业应用——购物篮分析10?1某连锁零售公司的背景介绍10?2购物篮分析的基本内容10?2?1同次购买的基本概念10?2?2同次购买的关联规则质量的衡量10?2?3购买分析的实现10?2?4下次购买的基本概念10?2?5下次购买行为预测10?3购物篮分析——MBA工具的使用10?3?1MBA工具的用途10?3?2MBA工具的使用10?3?3MBA工具的输出10?4本章小结第11章实战项目——交叉销售11?1背景介绍11?2案例数据展示及分析11?2?1数据展示11?2?2业务目标及分析要求11?3数据挖掘过程11?3?1数据预处理11?3?2划分数据集及生成目标变量11?3?3生成衍生变量11?3?4生成挖掘表11?4建立打分模型11?5结果分析11?6本章小结第12章收益预测12?1背景介绍12?2数据展示12?2?1原始数据集展示12?2?2数据挖掘表的生成12?3图形版建模12?3?1建模过程12?3?2模型输出12?3?3为新数据集打分12?4本章小结参考文献

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