業(yè)務建模與數據挖掘
出版時間：2005-1 出版社：機械工業(yè)出版社 作者：[美] Dorian Pyle；楊冬青 頁數：429
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內容概要
本書系統介紹業(yè)務建模與數據挖掘技術?！ 热莺w了如何發(fā)現、構建和提煉在業(yè)務情景中有用的模型；如何設計、發(fā)現和開發(fā)挖掘所需的數據；如何提供為各種業(yè)務情景挖掘數據的實用的方法等?！ ”緯m合從事業(yè)務建模和數據挖掘以及相關領域的專業(yè)技術人員參考?！ ”緯故玖巳绾蜗到y地表達現實世界中的業(yè)務問題，從而可以利用數據挖掘技術來解決。重點介紹如何將業(yè)務問題的口頭表達或模糊的描述首先轉換為定性的模型，然后再轉換為定義明確的定量模型用于解決問題。最后描述了通過數據挖掘所發(fā)現的這些結論如何轉換為戰(zhàn)略的或技術的實現?！ ”緯卮鹆烁餍懈鳂I(yè)各個層次的經營管理者，數據挖掘工具的真正用戶所面臨的許多非常切實的問題，例如，數據挖掘技術能夠在哪些領域中最有效地應用?如何建立挖掘模型，從而把業(yè)務問題轉化為數據挖掘能夠解決的形式?如何為數據挖掘工具準備數據?等等，并給出了實際解決方案。
作者簡介
Dorian Pyle具有超過25年的從事數據挖掘工作的經驗，擔任過若干個數據挖掘工具公司、信用卡業(yè)務公司、制造業(yè)公司的顧問，他目前是Data Mirlers Inc．的顧問。他研發(fā)過若干個具有專利權的建模和數據挖掘技術，包括數據準備和數據概括工具，以及一個可以直接應用的自適應的建模技術。他還是業(yè)界會議上一位受歡迎的演說家，另外著有《Data Preparation for Data Mining》。
書籍目錄
第一部分 本領域的概要第1章 世界、知識與模型 21.1 世界的本質 21.2 系統 71.3 知識結構 81.4 改變知識結構 141.5 小結 18補充材料 19第2章 轉變經驗 202.1 挖掘和思想 202.2 世界的系統 282.3 戰(zhàn)略和戰(zhàn)術 332.4 小結 35第3章 建模與挖掘的結合 373.1 問題 373.2 現實世界的數據 403.3 假說：解釋數據 423.4 做出決策 453.5 決策 473.6 小結 54第二部分 業(yè)務建模第4章 什么是模型 564.1 數據、信息和知識簡介 564.2 觀察者的模型指南 604.3 作為一種行為的建?！ ?04.4 小結 73第5章 構建業(yè)務模型 745.1 建立框架 755.2 確定目標 775.3 問題和決策 785.4 為情形建模：將決策與世界觀連接起來 835.5 選項：評估可能性 845.6 期望：評估未來 895.7 最后的調整 945.8 為問題框架構圖 945.9 小結 985.10 對決策圖的解釋 985.11 風險計算 99第6章 獲得正確的模型 1016.1 交互地探索相關領域 1026.2 利用比喻為業(yè)務情形建模 1086.3 探索工具 1206.4 業(yè)務案例 1266.5 現實：用我的數據可以做什么 1336.6 小結 136第7章 確保模型正確 1377.1 發(fā)現用以挖掘的數據 1377.2 使用數據 1567.3 小結 161第8章 模型的部署 1628.1 修改業(yè)務過程 1628.2 成功的動機 1648.3 模型類別的影響 1658.4 小結 170第三部分 數據挖掘第9章 數據挖掘模型入門 1729.1 查看數據 1729.2 預處理第一步：檢驗 1749.3 基本特征提取 1899.4 調查數據 1949.5 小結 195第10章 挖掘工具做什么 19610.1 數據挖掘算法 19610.2 工具和工具集 21810.3 小結 226第11章 獲得初始模型 22711.1 準備保持誠實 22711.2 強調數據 22911.3 為理解建?！ ?4111.4 為分類建?！ ?5011.5 為預測建?！ ?6311.6 小結 269補充材料 269第12章 改進已挖掘的模型 27112.1 從誤差中學習 27212.2 提高模型質量，解決問題 28512.3 小結 322第13章 部署挖掘出的模型 32313.1 部署解釋性模型 32313.2 新奇性及保持模型有效 32313.3 所部署模型的形式 33413.4 小結 335第四部分 方法論第14章 方法論概述 33814.1 方法論的結構 33914.2 使用方法論 34314.3 警告 344第15章 MII—業(yè)務建模方法論 346第16章 MIII—數據挖掘方法論 362參考資源 425
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