业务建模与数据挖掘

作者简介

　　本书系统介绍业务建模与数据挖掘技术。　　内容涵盖了如何发现、构建和提炼在业务情景中有用的模型；如何设计、发现和开发挖掘所需的数据；如何提供为各种业务情景挖掘数据的实用的方法等。　　本书适合从事业务建模和数据挖掘以及相关领域的专业技术人员参考。　　　　本书展示了如何系统地表达现实世界中的业务问题，从而可以利用数据挖掘技术来解决。重点介绍如何将业务问题的口头表达或模糊的描述首先转换为定性的模型，然后再转换为定义明确的定量模型用于解决问题。最后描述了通过数据挖掘所发现的这些结论如何转换为战略的或技术的实现。　　本书回答了各行各业各个层次的经营管理者，数据挖掘工具的真正用户所面临的许多非常切实的问题，例如，数据挖掘技术能够在哪些领域中最有效地应用?如何建立挖掘模型，从而把业务问题转化为数据挖掘能够解决的形式?如何为数据挖掘工具准备数据?等等，并给出了实际解决方案。

书籍目录

第一部分　本领域的概要第1章　世界、知识与模型　　　　21.1　世界的本质　　　　21.2　系统　　　　71.3　知识结构　　　　81.4　改变知识结构　　　　141.5　小结　　　　18补充材料　　　　19第2章　转变经验　　　　202.1　挖掘和思想　　　　202.2　世界的系统　　　　282.3　战略和战术　　　　332.4　小结　　　　35第3章　　建模与挖掘的结合　　　　373.1　问题　　　　373.2　现实世界的数据　　　　403.3　假说：解释数据　　　　423.4　做出决策　　　　453.5　决策　　　　473.6　小结　　　　54第二部分　业务建模第4章　什么是模型　　　　564.1　数据、信息和知识简介　　　　564.2　观察者的模型指南　　　　604.3　作为一种行为的建模　　　　704.4　小结　　　　73第5章　构建业务模型　　　　745.1　建立框架　　　　755.2　确定目标　　　　775.3　问题和决策　　　　785.4　为情形建模：将决策与世界观连接起来　　　　835.5　选项：评估可能性　　　　845.6　期望：评估未来　　　　895.7　最后的调整　　　　945.8　为问题框架构图　　　　945.9　小结　　　　985.10　对决策图的解释　　　　985.11　风险计算　　　　99第6章　获得正确的模型　　　　1016.1　交互地探索相关领域　　　　1026.2　利用比喻为业务情形建模　　　　1086.3　探索工具　　　　1206.4　业务案例　　　　1266.5　现实：用我的数据可以做什么　　　　1336.6　小结　　　　136第7章　确保模型正确　　　　1377.1　发现用以挖掘的数据　　　　1377.2　使用数据　　　　1567.3　小结　　　　161第8章　模型的部署　　　　1628.1　修改业务过程　　　　1628.2　成功的动机　　　　1648.3　模型类别的影响　　　　1658.4　小结　　　　170第三部分　数据挖掘第9章　数据挖掘模型入门　　　　1729.1　查看数据　　　　1729.2　预处理第一步：检验　　　　1749.3　基本特征提取　　　　1899.4　调查数据　　　　1949.5　小结　　　　195第10章　挖掘工具做什么　　19610.1　数据挖掘算法　　　　19610.2　　工具和工具集　　　　21810.3　小结　　　　226第11章　获得初始模型　　　　22711.1　准备保持诚实　　　　22711.2　强调数据　　　　22911.3　为理解建模　　　　24111.4　为分类建模　　　　25011.5　为预测建模　　　　26311.6　小结　　　　269补充材料　　　　269第12章　改进已挖掘的模型　　　　27112.1　从误差中学习　　　　27212.2　提高模型质量，解决问题　　　　28512.3　小结　　　　322第13章　部署挖掘出的模型　　　　32313.1　部署解释性模型　　　　32313.2　新奇性及保持模型有效　　　　32313.3　所部署模型的形式　　　　33413.4　小结　　　　335第四部分　方法论第14章　方法论概述　　　　33814.1　方法论的结构　　　　33914.2　使用方法论　　　　34314.3　警告　　　　344第15章　MII—业务建模方法论　　　　346第16章　MIII—数据挖掘方法论　　　　362参考资源　　　　425

内容概要

　　Dorian Pyle具有超过25年的从事数据挖掘工作的经验，担任过若干个数据挖掘工具公司、信用卡业务公司、制造业公司的顾问，他目前是Data Mirlers Inc．的顾问。他研发过若干个具有专利权的建模和数据挖掘技术，包括数据准备和数据概括工具，以及一个可以直接应用的自适应的建模技术。他还是业界会议上一位受欢迎的演说家，另外著有《Data Preparation for Data Mining》。

图书封面

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