數據挖掘Clementine應用實務

推薦序一
推薦序二
序
第1章　數據挖掘簡介
1.1　何謂數據挖掘
1.2　數據倉庫、KDD、數據挖掘的關系
1.3　數據挖掘的應用
1.4　數據挖掘的進行步驟
1.5　個案研究
1.6　數據挖掘的分析方法
1.6.1 分類
1.6.2 決策樹
1.6.3 回歸
1.6.4 時間序列
1.6.5 聚類
1.6.6 關聯規則
1.6.7 順序規則
1.6.8　其他分析方法
1.7　數據挖掘的運用理論與實際運用功能
1.8　數據挖掘軟件
1.9　數據挖掘在CRM中扮演的角色
1.9.1 客服中心是顧客關系管理的火車頭
1.9.2　從客服中心角度看顧客關系管理
第2章 Clementine 11.0簡介
　2.1　Clementine的安裝與啟動
　　2.1.1　安裝Clementine 11.0
　　2.1.2　啟動Clementine 11.0
　2.2　Clementine 11.0一覽
　　2.2.1　Clementine 11.0界面
　　2.2.2　在Clementine 11.0中使用鼠標
　　2.2.3　利用快捷鍵
　　2.2.4　Clementine 11.0中獲得幫助
　2.3　Clementine選項設置
　　2.3.1　系統選項
　　2.3.2　默認目錄的設置
　　2.3.3　用戶選項的設置
　　……
第3章 數據挖掘入門
第4章　構建數據流
第5章　處理缺失值
第6章　來源節點
第7章　記錄操作節點
第8章　字段操作節點
第9章　建立CLEM表達式
第10章　圖節點
第11章　建模節點
第12章　輸出節點
第13章　生成模型
第14章　PMML輸出模型
第15章　超級節點
第16章　建立項目和報告
第17章　批處理模式
第18章　Clementine 11.0中的腳本編程
第19章　Clementine外部模塊接口
第20章　應用範例
第21章　ACRM企業數據庫挖掘研究
附錄
參考文獻
英文參考文獻
後記

“客戶”是任何企業或組織的核心所在，一旦無法對客戶提供更高價值或更好的服務，企業或組織的存在價值必受質疑，甚至被淘汰，所以“了解客戶”是企業或組織的必要生存之道。在此所指的“客戶”並非狹義的局限于民間企業的顧客，舉凡政府單位或研究機構所服務的對象，均屬于此定義之內，例如，納稅單位與納稅人，執法單位與犯罪嫌疑者等。

謝邦昌教授在數據挖掘領域的理論與實務上做出了卓越的貢獻與付出，他在中國人民大學統計學院及廈門大學計劃統計系都成立了Data Mining Center，同時在兩岸成立ChungHwa Data MiningCenter，為華人在Data Mining的先行者，他協助高校及企業解決許多數據挖掘的問題及商務智能的開發；Solvento集團很早就和謝邦昌教授有著密切的合作。

Clementine“數據挖掘”軟件能利用統計分析與人工智能等技術，從大量數據中，把隱藏其內的型式、關系等有用的信息不斷地挖掘出來，即把數據背後的意涵表現出來，使“數據會說話”，而這種意涵在商業上指的是其客戶的流失率、經營的風險，企業的利潤，在政府部門指的是其服務的質量與績效的表現，在人類的日常生活上指的是其智慧的形成與累積。所以，其應用範圍包括客戶關系管理(CRM)、詐欺或犯罪的防患與偵查、社會族群的行為調查等，由此可知，透過不斷計算機化的“數據挖掘”流程就能越來越“了解客戶”。

然而，如何做好“數據挖掘”工作呢?“工欲善其事，必先利其器”，我們很感謝謝邦昌教授在很短的時間把最新的Clementine 11．0版編著出來。相信這本書對在學的學子、從事研究的老師或研究人員，以及企業里的專業數據挖掘分析專家，都會有很大的幫助。我個人樂于推薦。