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《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域应用（原书第二版）》的内容简要介绍.......
本书是一本优秀的数据挖掘教材，全面而系统地介绍了数据挖掘酌商业环境、数据挖掘技术及其在商业环境中的应用。 全书共18章，内容涵盖核心的数据挖掘技术，包括：决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等。此外，还提供了数据挖掘最佳实践的概观、数据挖掘的最新进展和一些极具挑战性的研究课题，极具技术深度与广度。通过学习本书，读者不仅可以精通数据挖掘的整体结构和核心技术，还可以领略数据挖掘在销售和客户关系管理等方面的成功应用，为实践数据挖掘打下坚实的基础。 本书适合作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生的教材或参考书，也适合当前和未来的数据挖掘实践者学习和参考。
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《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域应用（原书第二版）》的图书目录......
出版者的话<br>专家指导委员<br>译者序<br>致谢<br>前言<br>第1章 数据挖掘的缘起和内容<br> 1.1 分析客户关系管理系统<br> 1.2 什么是数据挖掘<br> 1.3 数据挖掘可以完成哪些工作<br> 1.4 为什么现在研究<br> 1.5 目前如何使用数据挖掘<br> 1.6 小结<br> 第2章 数据挖掘的良性循环<br> 2.1 商业数据挖掘案例研究<br> 2.2 何谓良性循环<br> 2.3 良性循环环境下的数据挖掘<br> 2.4 移动通信公司建立恰当的联系<br> 2.5 神经网络和决策树驱动SUV的销售<br> 2.6 小结<br>第3章 数据挖掘方法论和最佳实践<br> 3.1 为什么需要方法论<br> 3.2 假设测试<br> 3.3 模型、建立简档和预测<br> 3.4 方法论<br> 3.5 小结<br>第4章 数据挖掘在市场营销和客户关系管理中的应用<br> ……<br>第5章 统计学的魅力：数据挖掘常用的工具<br>第6章 决策树<br>第7章 人工神经网络<br>第8章 最近邻方法：基于存储的推理和协同过滤<br>第9章 购物篮分析和关联规则<br>第10章 链接分析<br>第11章 自动聚类探测<br>第12章 市场营销中的风险函数和生存分析<br>第13章 遗传算法<br>第14章 数据挖掘贯穿客户生存周期<br>第15章 数据仓库、OLAP和数据挖掘<br>第16章 构造数据挖掘环境<br>第17章 为挖掘准备数据<br>第18章 应用数据挖掘
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