数据挖掘实践|数据库技术丛书|（美）Olivia Parr Rud|机械工业出版社

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数据挖掘实践

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原书名：Data Mining Cookbook:Modeling Data for Marketing,Risk,and Customer Relationship Management	原出版社：John Wiley & sons,Inc.
作者：（美）Olivia Parr Rud	出版社：机械工业出版社
译者：朱扬勇左子叶张忠平	丛书名：数据库技术丛书
出版日期：2003-9-1	上架日期：2005-10-8
ISBN：7111122216	页数：版次：1-1
开本：16开	装帧：

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介
本书详细介绍了一种新的数据挖掘技术——数据建模，并着重阐述整个模型开发过程的细节。本书包括三个部分。第一部分讲述基础知识，内容涉及确定目标和从商业预测中定义目标的重要性，并给出了收集数据和创建建模数据集的例子。第二部分通过一个实例详细阐述了模型开发的整个过程。第三部分通过应用于保险业、银行、电信行业的实例详细说明了不同目标的数据建模过程的几个关键步骤。本书将数据挖掘的技艺用饮食烹调的思想加以诠释，易于理解，便于接受。书中给出的众多实例充分展现了作者多年的行业经验，对当前的市场营销和客户关系管理建模具有极佳的借鉴作用。本书适合具有一定的统计和分析建模基础的读者阅读，可作为分析师、数据挖掘人员、营销经理的工作手册，也可作为计算机相关专业的本科生、研究生教材或补充读物。

目录
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译者序
对本书的赞誉
序
前言
作者介绍
第一部分   计划菜单
第1章   设立目标	3
1.1   定义目标	4
1.1.1   特征分析	7
1.1.2   划分	7
1.1.3   响应	7
1.1.4   风险	8
1.1.5   激活	9
1.1.6   交叉销售和提升销售	9
1.1.7   流失	9
1.1.8   净现值	10
1.1.9   生命周期价值	10
1.2   选择建模方法	10
1.2.1   线性回归	11
1.2.2   逻辑回归	13
1.2.3   神经网络	14
1.2.4   遗传算法	15
1.2.5   分类树	16
1.3   自适应公司	17
1.3.1   雇佣和合作	18
1.3.2   以产品为中心与以客户为中心	19
1.4   小结	19
第2章   选择数据源	21
2.1   数据类型	21
2.1.1   人口统计学数据一般描述个人或
家庭特性	21
2.1.2   行为数据是行动或行为的一种度量	22
2.1.3   心理或态度数据以观点、生活方式
特性或个人价值为特征	22
2.2   数据源	23
2.2.1   内部数据源	23
2.2.2   外部数据源	30
2.3   选择建模数据	31
2.3.1   潜在客户数据	31
2.3.2   客户模型数据	34
2.3.3   风险模型数据	36
2.4   构造建模数据集	37
2.4.1   如何确定样本尺寸	37
2.4.2   采样方法	38
2.4.3   根据已建立模型的数据开发模型	39
2.4.4   集成多个宣传活动的数据	40
2.5   小结	40
第二部分   烹调演示
第3章   准备数据	43
3.1   访问数据	43
3.1.1   数据分类	45
3.1.2   读原始数据	46
3.2   创建建模数据集	48
3.3   清理数据	50
3.3.1   连续变量	50
3.3.2   类别变量	59
3.4   小结	59
第4章   选择及转换变量	61
4.1   定义目标函数	61
4.1.1   激活概率	62
4.1.2   风险指数	63
4.1.3   产品收益率	63
4.1.4   营销费用	63
4.2   派生变量	63
4.2.1   概化	63
4.2.2   比率	64
4.2.3   日期	64
4.3   变量归约	65
4.3.1   连续变量	65
4.3.2   类别变量	68
4.4   开发线性预测因子	74
4.4.1   连续变量	75
4.4.2   类别变量	82
4.5   相互作用检测	84
4.6   小结	85
第5章   处理和评价模型	87
5.1   处理模型	87
5.1.1   分割数据	89
5.1.2   方法1：单模型	93
5.1.3   方法2：双模型—响应	102
5.1.4   方法2：双模型—激活	103
5.1.5   方法1与方法2的比较	104
5.2   小结	107
第6章   验证模型	109
6.1   收益表与收益图	109
6.1.1   方法1：单模型	109
6.1.2   方法2：双模型	111
6.2   为备用数据集评分	113
6.3   重新采样	116
6.3.1   折叠	116
6.3.2   自引导	121
6.4   关键变量的十分位数分析	128
6.5   小结	130
第7章   实施与维护模型	131
7.1   为新文件评分	131
7.1.1   内部评分	131
7.1.2   外部评分与审计	135
7.2   实施模型	140
7.2.1   计算财务状况	140
7.2.2   决定文件分割点	143
7.2.3   卫冕者与挑战者	144
7.2.4   双模型矩阵	145
7.3   模型跟踪	147
7.4   模型维护	153
7.4.1   模型寿命	153
7.4.2   模型记录	154
7.5   小结	155
第三部分   每个节日的菜肴配方
第8章   了解你的客户：特征化和划分	159
8.1   为什么了解客户很重要	159
8.2   目录服务公司客户的特征化和渗透
分析	164
8.2.1   RFM分析	164
8.2.2   渗透分析	167
8.3   为信用卡公司开发客户价值矩阵	171
8.4   执行聚类分析以发现客户划分	175
8.5   小结	176
第9章   定位新的潜在客户：响应建模	181
9.1   定义目标	181
9.2   准备变量	183
9.2.1   连续变量	184
9.2.2   类别变量	190
9.3   处理模型	192
9.4   用自引导验证	197
9.5   实现模型	200
9.6   小结	201
第10章   避免高风险客户：风险建模	203
10.1   信用评分和风险建模	203
10.2   定义目标	205
10.3   准备变量	206
10.4   处理模型	214
10.5   验证模型	218
10.6   实现模型	220
10.7   另一种风险：欺诈	222
10.8   小结	222
第11章   留住创利客户：流失建模	225
11.1   客户忠诚度	225
11.2   定义目标	226
11.3   准备变量	230
11.3.1   连续变量	230
11.3.2   类别变量	233
11.4   处理模型	234
11.5   验证模型	236
11.6   实现模型	239
11.6.1   建立流失客户特征	240
11.6.2   优化客户创利能力	241
11.6.3   提前保留客户	243
11.7   小结	243
第12章   定位创利客户：生命周期价值
建模	245
12.1   什么是生命周期价值	245
12.1.1   使用生命周期价值	246
12.1.2   生命周期价值的组成	247
12.2   生命周期价值的应用	249
12.3   为可续约产品或服务计算生命周期
价值	252
12.4   计算生命周期价值：案例研究	252
12.4.1   案例研究：第一年净收入	253
12.4.2   生命周期价值计算	260
12.5   小结	264
第13章   快餐：Web建模	265
13.1   Web挖掘和Web建模	265
13.1.1   定义目标	266
13.1.2   Web数据源	266
13.1.3   准备Web数据	268
13.1.4   选择方法学	269
13.2   在Web上建立品牌	275
13.3   实时洞察客户	276
13.4   Web使用挖掘—案例研究	277
13.5   小结	280
附录A   连续变量的单变量分析	283
附录B   类别变量的单变量分析	307
附录C   推荐阅读材料	315

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