業(yè)務(wù)建模與數(shù)據(jù)挖掘

定　價(jià)：￥55.00

作　者：	（美）Dorian Pyle著；楊冬青等譯；楊冬青譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	數(shù)據(jù)庫技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	建模

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ISBN：	9787111161943	出版時(shí)間：	2005-04-01	包裝：	平裝
開本：	24cm	頁數(shù)：	429	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書系統(tǒng)介紹業(yè)務(wù)建模與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。內(nèi)容涵蓋了如何發(fā)現(xiàn)、構(gòu)建和提煉在業(yè)務(wù)情景中有用的模型；如何設(shè)計(jì)、發(fā)現(xiàn)和開發(fā)挖掘所需的數(shù)據(jù)；如何提供為各種業(yè)務(wù)情景挖掘數(shù)據(jù)的實(shí)用的方法等。本書適合從事業(yè)務(wù)建模和數(shù)據(jù)挖掘以及相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員參考。本書展示了如何系統(tǒng)地表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界中的業(yè)務(wù)問題，從而可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來解決。重點(diǎn)介紹如何將業(yè)務(wù)問題的口頭表達(dá)或模糊的描述首先轉(zhuǎn)換為定性的模型，然后再轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)挖掘所發(fā)現(xiàn)的這些結(jié)論如何轉(zhuǎn)換為戰(zhàn)略的或技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。本書回答了各行各業(yè)各個(gè)層次的經(jīng)營管理者，數(shù)據(jù)挖掘工具的真正用戶所面臨的許多非常切實(shí)的問題，例如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠在哪些領(lǐng)域中最有效地應(yīng)用？如何建立挖掘模型，從而把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘能夠解決的形式？如何為數(shù)據(jù)挖掘工具準(zhǔn)備數(shù)據(jù)？等等，并給出了實(shí)際解決方案。

作者簡介

　　DorianPyle具有超過25年的從事數(shù)據(jù)挖掘工作的經(jīng)驗(yàn)，擔(dān)任過若干個(gè)數(shù)據(jù)控掘工具公司、信用卡業(yè)務(wù)公司、制造業(yè)公司的顧問，他目前是DataMinersInc.的顧問。他研發(fā)過若干個(gè)具有專利權(quán)的建模和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)概括工具，以及一個(gè)可以直接應(yīng)用的自適應(yīng)的建模技術(shù)。他還是業(yè)界會議上一位受歡迎的演說家，另外著有《DataPreparationforDataMining》。楊冬青，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)研究所副所長，數(shù)據(jù)庫與信息系統(tǒng)研究室主任，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會數(shù)據(jù)庫專委會委員。目前主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)庫系統(tǒng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)、Web環(huán)境下的信息集成與共享、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘、典型應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫技術(shù)等。相關(guān)圖書

圖書目錄

第一部分  本領(lǐng)域的概要
第1章  世界、知識與模型        2
  1.1  世界的本質(zhì)        2
  1.2  系統(tǒng)        7
  1.3  知識結(jié)構(gòu)        8
  1.4  改變知識結(jié)構(gòu)        14
  1.5  小結(jié)        18
  補(bǔ)充材料        19
第2章  轉(zhuǎn)變經(jīng)驗(yàn)        20
  2.1  挖掘和思想        20
  2.2  世界的系統(tǒng)        28
  2.3  戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)        33
  2.4  小結(jié)        35
第3章    建模與挖掘的結(jié)合        37
  3.1  問題        37
  3.2  現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)        40
  3.3  假說：解釋數(shù)據(jù)        42
  3.4  做出決策        45
  3.5  決策        47
  3.6  小結(jié)        54
第二部分  業(yè)務(wù)建模
第4章  什么是模型        56
  4.1  數(shù)據(jù)、信息和知識簡介        56
  4.2  觀察者的模型指南        60
  4.3  作為一種行為的建模        70
  4.4  小結(jié)        73
第5章  構(gòu)建業(yè)務(wù)模型        74
  5.1  建立框架        75
  5.2  確定目標(biāo)        77
  5.3  問題和決策        78
  5.4  為情形建模：將決策與世界觀連接起來        83
  5.5  選項(xiàng)：評估可能性        84
  5.6  期望：評估未來        89
  5.7  最后的調(diào)整        94
  5.8  為問題框架構(gòu)圖        94
  5.9  小結(jié)        98
  5.10  對決策圖的解釋        98
  5.11  風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算        99
第6章  獲得正確的模型        101
  6.1  交互地探索相關(guān)領(lǐng)域        102
  6.2  利用比喻為業(yè)務(wù)情形建模        108
  6.3  探索工具        120
  6.4  業(yè)務(wù)案例        126
  6.5  現(xiàn)實(shí)：用我的數(shù)據(jù)可以做什么        133
  6.6  小結(jié)        136
第7章  確保模型正確        137
  7.1  發(fā)現(xiàn)用以挖掘的數(shù)據(jù)        137
  7.2  使用數(shù)據(jù)        156
  7.3  小結(jié)        161
第8章  模型的部署        162
  8.1  修改業(yè)務(wù)過程        162
  8.2  成功的動機(jī)        164
  8.3  模型類別的影響        165
  8.4  小結(jié)        170
第三部分  數(shù)據(jù)挖掘
第9章  數(shù)據(jù)挖掘模型入門        172
  9.1  查看數(shù)據(jù)        172
  9.2  預(yù)處理第一步：檢驗(yàn)        174
  9.3  基本特征提取        189
  9.4  調(diào)查數(shù)據(jù)        194
  9.5  小結(jié)        195
第10章  挖掘工具做什么         196
  10.1  數(shù)據(jù)挖掘算法        196
  10.2    工具和工具集        218
  10.3  小結(jié)        226
第11章  獲得初始模型        227
  11.1  準(zhǔn)備保持誠實(shí)        227
  11.2  強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)        229
  11.3  為理解建模        241
  11.4  為分類建模        250
  11.5  為預(yù)測建模        263
  11.6  小結(jié)        269
  補(bǔ)充材料        269
第12章  改進(jìn)已挖掘的模型        271
  12.1  從誤差中學(xué)習(xí)        272
  12.2  提高模型質(zhì)量，解決問題        285
  12.3  小結(jié)        322
第13章  部署挖掘出的模型        323
  13.1  部署解釋性模型        323
  13.2  新奇性及保持模型有效        323
  13.3  所部署模型的形式        334
  13.4  小結(jié)        335
第四部分  方法論
第14章  方法論概述        338
  14.1  方法論的結(jié)構(gòu)        339
  14.2  使用方法論        343
  14.3  警告        344
第15章  MII—業(yè)務(wù)建模方法論        346
第16章  MIII—數(shù)據(jù)挖掘方法論        362
參考資源        425