數(shù)據(jù)挖掘基礎與應用

內(nèi)容概要

本書首先系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，然后虛擬一個“邦邦超市”，通過使用SQL語言建立該超市的數(shù)據(jù)庫并對數(shù)據(jù)進行操作，再進一步利用SQL
Server 2008的數(shù)據(jù)挖掘模型對超市積累的數(shù)據(jù)進行挖掘，以實際例子幫助讀者迅速理解并掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，學會使用SQL
Server 2008 提供的數(shù)據(jù)挖掘工具，提高零售企業(yè)的信息利用能力和經(jīng)營水平。
對于想要了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應用的讀者，本書是很好的參考讀物。

作者簡介

謝邦昌，臺灣大學生物統(tǒng)計學博士、現(xiàn)任臺灣輔仁大學統(tǒng)計資訊學系教授、臺灣輔仁大學管理學院商學所所長、中華資料采礦協(xié)會理事長、臺北市政府市政顧問。他還擔任中華人民共和國國家統(tǒng)計局教材編審委員，廈門大學經(jīng)濟學院計劃統(tǒng)計系講座教授、博士生導師，同時是中國人民大學統(tǒng)計學院、中央財經(jīng)大學統(tǒng)計學院等國內(nèi)許多著名高校的客座教授。謝邦昌教授是臺灣數(shù)據(jù)挖掘界的領軍人物及世界知名統(tǒng)計學家，長久以來致力推動兩岸商務智能、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計應用研究的發(fā)展。目前的研究方向主要集中在生物統(tǒng)計、抽樣調(diào)查設計、統(tǒng)計預測模型、數(shù)據(jù)挖掘，特別是數(shù)據(jù)挖掘與商務智能在企業(yè)中的應用研究。先后公開發(fā)表有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、預測模型、市場調(diào)查等方面的論文130余篇.出版統(tǒng)計學相關(guān)學術(shù)專著40余部。

書籍目錄

前言
第1章　數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫
 1.1　數(shù)據(jù)挖掘簡介
 1.2　商務智能簡介
 1.3　數(shù)據(jù)挖掘與其他相關(guān)領域的關(guān)系
 1.4　數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應用
 1.5　數(shù)據(jù)倉庫定義
 1.6　數(shù)據(jù)挖掘工具分類
第2章　SQL語言介紹及其實例
 2.1　SQL簡介及數(shù)據(jù)變量來源說明
 2.2　SQL基本語法介紹
 2.3　會員基本資料整理
 2.4　會員基本變項
 2.5　產(chǎn)品組合
 2.6　會員流失率
 2.7　會員貢獻度
第3章　SQL Server 2008的數(shù)據(jù)挖掘模型在零售業(yè)中的應用
 3.1　實際案例練習
 3.2　潛在客戶預測模型
 3.3　模型建構(gòu)
 3.4　數(shù)據(jù)挖掘Microsoft時間序列
 3.5　數(shù)據(jù)挖掘Microsoft聚類分析
 3.6　數(shù)據(jù)挖掘Microsoft線性回歸
 3.7　數(shù)據(jù)挖掘Microsoft關(guān)聯(lián)規(guī)則
 3.8　數(shù)據(jù)挖掘Microsoft時序群集
第4章　OLAP在零售業(yè)中的應用
 4.1　數(shù)據(jù)倉庫
 4.2　實例操作
 4.3　維度設計
 4.4　建立多維數(shù)據(jù)集
 4.5　數(shù)據(jù)模擬及相關(guān)數(shù)據(jù)明細
第5章　Excel中的數(shù)據(jù)挖掘模塊
 5.1　安裝與設定數(shù)據(jù)挖掘加載宏
 5.2　Excel 2007數(shù)據(jù)挖掘工具列介紹
附錄

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：1.3.1 數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計分析的不同區(qū)分數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析的差異其實是沒有太大意義的。數(shù)據(jù)挖掘有相當大的比重是由高等統(tǒng)計學中的多元分析所支撐。但是為什么數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)會引發(fā)各領域的廣泛關(guān)注呢？主要原因是相較于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析而言，數(shù)據(jù)挖掘有下列幾項特性：1）數(shù)據(jù)挖掘的工具處理大量實際數(shù)據(jù)時功能更強大，且使用時無須專業(yè)的統(tǒng)計背景。2）數(shù)據(jù)分析的趨勢為從大型數(shù)據(jù)庫抓取所需數(shù)據(jù)并使用專屬計算機分析軟件，數(shù)據(jù)挖掘的工具更符合企業(yè)需求。3）僅從理論的基礎點來看，數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析有應用上的差別，畢竟數(shù)據(jù)挖掘是給企業(yè)末端使用者而非統(tǒng)計學家使用的。1.3.2 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系若將數(shù)據(jù)倉庫比作礦坑，數(shù)據(jù)挖掘就是深入礦坑挖掘的工作。畢竟數(shù)據(jù)挖掘不是一種無中生有的魔術(shù)，也不是點石成金的煉金術(shù)，若沒有足夠豐富完整的數(shù)據(jù)，是很難期待數(shù)據(jù)挖掘能挖掘出什么有意義的信息的。

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