分類預(yù)測方法及其在經(jīng)濟管理決策中的應(yīng)用

內(nèi)容概要

《分類預(yù)測方法及其在經(jīng)濟管理決策中的應(yīng)用》是關(guān)于分類預(yù)測方法及其在經(jīng)濟管理決策中應(yīng)用的研究專著。全書總結(jié)了國內(nèi)外最新的研究資料和作者及所在的研究團體多年的科研成果，涉及面較廣，內(nèi)容新穎，反映了當前該領(lǐng)域的研究水平。
全書理論聯(lián)系實際，使讀者能很快地將最新的分類預(yù)測方法應(yīng)用到經(jīng)濟管理實踐中。全書共分為八章，內(nèi)容包括分類預(yù)測基本概念及其與經(jīng)濟管理決策的關(guān)系、數(shù)據(jù)預(yù)處理、常用的分類預(yù)測方法、基于組合和集成的新分類預(yù)測方法及其在企業(yè)財務(wù)困境預(yù)測中的應(yīng)用、信用評估、數(shù)據(jù)庫營銷中的應(yīng)用、分類預(yù)測方法的研究進展等。
《分類預(yù)測方法及其在經(jīng)濟管理決策中的應(yīng)用》既可作為從事數(shù)據(jù)挖掘、商務(wù)智能、管理決策等方面研究的科技人員的參考資料，也可以作為高等院校管理科學(xué)與工程專業(yè)研究生和高年級本科生的教學(xué)用書和參考用書。

作者簡介

無

書籍目錄

第一章緒論
  第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘中的分類預(yù)測
  第二節(jié)分類預(yù)測與經(jīng)濟管理決策
第二章數(shù)據(jù)預(yù)處理
  第一節(jié)數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性
  第二節(jié)數(shù)據(jù)清洗
  第三節(jié)特征約簡
  第四節(jié)本章小結(jié)
第三章分類預(yù)測方法簡介
  第一節(jié)貝葉斯分類
  第二節(jié)Logistic回歸  
  第三節(jié)決策樹
  第四節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  第五節(jié)支持向量機
  第六節(jié)K一近鄰法
  第七節(jié)本章小結(jié)
第四章支持向量機與Logistic回歸集成的分類預(yù)測
  第一節(jié)支持向量機相關(guān)研究
  第二節(jié)估計支持向量機的誤分頻率
  第三節(jié)支持向量機與Logistic回歸集成
  第四節(jié)實驗計算結(jié)果
  第五節(jié)本章小結(jié)
第五章基于分類預(yù)測技術(shù)的財務(wù)困境預(yù)測
  第一節(jié)財務(wù)困境預(yù)測的概念
  第二節(jié)財務(wù)困境預(yù)測候選指標集合
  第三節(jié)財務(wù)困境預(yù)測的實證研究
  第四節(jié)財務(wù)困境中長期預(yù)測
  第五節(jié)考慮企業(yè)相對效率的財務(wù)困境預(yù)測
  第六節(jié)基于組合分類方法的財務(wù)困境預(yù)測
  第七節(jié)本章小結(jié)
第六章基于組合分類預(yù)測的消費者個人信用評估
  第一節(jié)消費者個人信用評估的概念及意義
  第二節(jié)消費者個人信用評估模型
  第三節(jié)組合分類預(yù)測方法
  第四節(jié)實證研究結(jié)果
  第五節(jié)本章小結(jié)
第七章基于分類預(yù)測技術(shù)的數(shù)據(jù)庫營銷
  第一節(jié)數(shù)據(jù)庫營銷的概念和意義
  第二節(jié)消費者異質(zhì)性對數(shù)據(jù)庫營銷的影響
  第三節(jié)一種改進的K一近鄰法
  第四節(jié)計算結(jié)果及分析
  第五節(jié)基于組合分類的數(shù)據(jù)庫營銷
  第六節(jié)本章小結(jié)
第八章分類預(yù)測方法研究進展
  第一節(jié)半監(jiān)督學(xué)習(xí)
  第二節(jié)集成學(xué)習(xí)
  第三節(jié)本章小結(jié)
參考文獻

章節(jié)摘錄

　　數(shù)據(jù)庫營銷的理論方法及其應(yīng)用研究具有重要意義。首先，數(shù)據(jù)庫營銷使企業(yè)能夠集中精力于更少的消費者身上，最終目標集中在最小消費單位直到個人身上，實現(xiàn)準確定位。例如，美國有85%的企業(yè)認為他們需要數(shù)據(jù)庫營銷來加強競爭力。由于運用消費者數(shù)據(jù)庫能夠準確找出某種產(chǎn)品的目標消費者，企業(yè)就可以避免使用昂貴的大眾傳播媒體，可以運用更經(jīng)濟的促銷方式，從而降低成本，增強企業(yè)的競爭力。具有關(guān)資料統(tǒng)計，運用數(shù)據(jù)庫技術(shù)進行消費者篩選，其郵寄宣傳品的反饋率，是沒有運用數(shù)據(jù)庫技術(shù)進行篩選而發(fā)送郵寄宣傳品的反饋率的10倍以上。　　其次，數(shù)據(jù)庫營銷能夠獲得更多的長期忠實客戶。一般而言，尋求一個新顧客的成本是維持一個老顧客所需成本的2倍，而要使一個失去的老顧客重新成為新顧客所花費的成本則是尋求一個新顧客成本的10倍。因此，如果比競爭對手更了解顧客的需求和欲望，留住的最佳顧客就更多，就能創(chuàng)造出更大的競爭優(yōu)勢。用回頭客忠誠度數(shù)據(jù)庫營銷經(jīng)常地與消費者保持溝通和聯(lián)系，可以維持和增強企業(yè)與消費者之間的感情紐帶。另外，運用儲存的消費記錄來推測其未來的消費者行為，具有相當?shù)木_性，從而使企業(yè)能更好地滿足消費者的需求，建立起長期穩(wěn)定的客戶關(guān)系?！　∽詈?，傳統(tǒng)營銷大多運用大眾傳媒（報紙、雜志、網(wǎng)絡(luò)、電視等）大規(guī)模地宣傳新品上市，或?qū)嵤┬碌拇黉N方案，容易引起競爭對手的注意，使他們緊跟其后推出競爭措施，影響預(yù)期的效果。運用數(shù)據(jù)庫營銷則可與消費者建立緊密關(guān)系，一般不會引起競爭對手的注意，避免公開競爭。如今，很多知名企業(yè)都將這種現(xiàn)代化的營銷手段運用到自身，力求提高市場競爭力?！　　?/pre>








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