資料探勘:程序與模式 使用 Excel 實作

葉怡成

  • 出版商: 五南
  • 出版日期: 2017-07-31
  • 定價: $650
  • 售價: 9.0$585
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 528
  • ISBN: 9571191965
  • ISBN-13: 9789571191966
  • 相關分類: ExcelData-mining 資料探勘
  • 立即出貨 (庫存=1)

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商品描述

今日,資料探勘已是決策支援系統中不可缺少的重要工具,尤其在市場行銷、顧客服務、詐欺防弊、風險偵測與行為預測方面扮演關鍵的角色。愈來愈多的企業想導入這項技術,美國的一項研究報告更是將資料探勘視為21世紀十大明星產業,可見它的重要性。
  資料探勘就是在龐大的資料庫中尋找出有價值的隱藏訊息,藉由統計及人工智慧的科學技術,將「資料」做深入分析,並根據企業的問題建立不同的模型,找出其中的「知識」,以提供企業進行決策時的參考依據。舉例來說,銀行和信用卡公司可藉由此技術將龐大的顧客資料做統計、分析、歸納及預測,找出哪些是最有貢獻的顧客?哪些是高流失率族群?或是預測一個新的產品或促銷活動可能帶來的響應率,以能在適當的時間提供適當適合的產品及服務。
  本書共分為「程序篇」、「模式篇」、「實作篇」三大篇,循序漸進對資料探勘的原理與方法進行介紹,並輔以各領域的實例說明,使讀者能直接從案例中學習應用。

目錄大綱

第1篇 程序篇

第1章 資料探勘的概念
 1-1 前言
 1-2 資料探勘的定義(What)
 1-3 資料探勘的目的(Why) 
 1-4 資料探勘的方法(How) 
 1-5 資料探勘的演進(When) 
 1-6 資料探勘的用途(Where) 
 1-7 資料探勘的人員(Who) 
 1-8 資料探勘與知識管理 
 1-9 本書的軟體 
 1-10 本書的個案 
 1-11 本書的結構 

第2章 資料探勘的程序 
 2-1 前言 
 2-2 任務的理解 
 2-3 資料的理解 
 2-4 資料的準備 
 2-5 知識的建模 
 2-6 知識的評價 
 2-7 知識的布署

第3章 資料探勘的原理 
 3-1 前言 
 3-2 產生測試設計 
 3-3 建構知識模型 
 3-4 評估知識模型 
 3-5 整合知識模型 
 3-6 實例:書局行銷個案 

第2篇 模式篇 

第4章 變數特性與關係的分析 
 Part A 變數特性分析 
 4-1 簡介 
 4-2 變數敘述統計 
 4-3 機率分布型態之性質 
 4-4 機率分布參數之估計 
 4-5 機率分布參數之測試 
 4-6 機率分布型態之測試 
 4-7 資料視覺化 
 4-8 實例一:旅行社個案 
 4-9 實例二:書局行銷個案 
 Part B 變數關係分析 
 4-10 簡介 
 4-11 連續輸入與連續輸出的關係 
 4-12 離散輸入與連續輸出的關係 
 4-13 離散輸入與離散輸出的關係 
 4-14 連續輸入與離散輸出的關係 
 4-15 資料視覺化 
 4-16 實例一:旅行社個案 
 4-17 實例二:書局行銷個案 

第5章 聚類分析(一):均值聚類分析 
 5-1 模型架構 
 5-2 模型建立 
 5-3 實例一:旅行社個案 
 5-4 實例二:書局行銷個案 
 5-5 實例三:公民意見分析個案 
 實作單元A:Excel 資料探勘系統──均值聚類分析 

第6章 聚類分析(二):階層聚類分析 
 6-1 模型架構 
 6-2 模型建立 
 6-3 實例一:旅行社個案 
 6-4 實例二:書局行銷個案 
 6-5 實例三:公民意見分析個案 

第7章 分類與迴歸(一):最近鄰居 
 Part A 最近鄰居:分類 
 7-1 模型架構 
 7-2 模型建立 
 7-3 實例一:旅行社個案 
 7-4 實例二:書局行銷個案 
 7-5 結論 
 Part B 最近鄰居:迴歸 
 7-6 模型架構 
 7-7 模型建立 
 7-8 實例一:旅行社個案 
 7-9 實例二:房地產估價個案 
 7-10 結論 
 實作單元B:Excel 資料探勘系統──最近鄰居分類與迴歸

第8章 分類與迴歸(二):迴歸分析 
 Part A 邏輯迴歸 
 8-1 模型架構 
 8-2 模型建立 
 8-3 實例一:旅行社個案 
 8-4 實例二:書局行銷個案 
 8-5 結論 
 Part B 迴歸分析 
 8-6 模型架構 
 8-7 模型建立 
 8-8 多項式迴歸分析 
 8-9 非線性迴歸分析 
 8-10 定性變數迴歸分析 
 8-11 逐步迴歸分析 
 8-12 實例一:旅行社個案 
 8-13 實例二:房地產估價個案 
 8-14 結論 
 實作單元C:Excel 資料探勘系統──迴歸分析 

第9章 分類與迴歸(三):神經網路 
 Part A 神經網路:分類 
 9-1 模型架構 
 9-2 模型建立 
 9-3 實例一:旅行社個案 
 9-4 實例二:書局行銷個案 
 9-5 結論 
 Part B 神經網路:迴歸 
 9-6 模型架構 
 9-7 模型建立 
 9-8 實例一:旅行社個案 
 9-9 實例二:房地產估價個案 
 9-10 結論 
 實作單元D:Excel 資料探勘系統──神經網路 

第10章 分類與迴歸(四):決策樹 
 Part A 決策樹:分類 
 10-1 模型架構
 10-2 模型建立 
 10-3 實例一:旅行社個案 
 10-4 實例二:書局行銷個案 
 10-5 結論 
 Part B 決策樹:迴歸 
 10-6 模型架構 
 10-7 模型建立 
 10-8 實例一:旅行社個案 
 10-9 實例二:房地產估價個案 
 10-10 結論 
 實作單元E:Excel 資料探勘系統──決策樹 

第11章 關聯分析 
 11-1 模型架構 
 11-2 模型建立 
 11-3 實例一:商店購物個案 
 11-4 實例二:書局行銷個案 
 11-5 實例三:人才專長關聯分析 
 11-6 實例四:證券漲跌關聯分析 

第3篇 實作篇 

第12章 個案集(一):聚類探勘 
 12-1 前言 
 12-2 個案1:暖氣系統市場聚類分析 
 12-3 個案2:休旅車市場聚類分析 
 12-4 個案3:汽車保險市場聚類分析(光碟) 
 12-5 個案4:健身俱樂部會員聚類分析(光碟) 
 12-6 個案5:在職班學生滿意度聚類分析(光碟) 
 12-7 個案6:公民對公共事務意見聚類分析(光碟) 
 12-8 個案7:上市公司的信用評等聚類分析(光碟) 
 12-9 個案8:台灣上市股票基本面聚類分析(光碟) 
 12-10 個案9:台灣上市股票技術面聚類分析(光碟) 
 12-11 個案10:企業貸款違約風險聚類分析(光碟) 
 12-12 個案11:農會信用部風險聚類分析(光碟) 

第13章 個案集(二):分類探勘 
 13-1 前言 
 13-2 個案:休旅車的潛在顧客開發 
 13-3 個案2:汽車保險潛在顧客開發(光碟) 
 13-4 個案3:健身俱樂部會員開發(光碟) 
 13-5 個案4:通信業潛在顧客開發(光碟) 
 13-6 個案5:ERP 系統潛在顧客開發(光碟) 
 13-7 個案6:軟體維護合約續約顧客開發(光碟) 
 13-8 個案7:賽馬比賽勝負預測(光碟) 
 13-9 個案8:在職班學生的滿意度評估(光碟)
 13-10 個案9:上市公司的信用評等(光碟) 
 13-11 個案10:企業貸款違約風險預測(光碟) 
 13-12 個案11:房屋貸款違約風險預測(光碟) 
 13-13 個案12:信用卡逾期風險預測(光碟) 
 13-14 個案13:農會信用部風險評估(光碟) 
 13-15 個案14:台灣上市股票報酬率預測(基本面)(光碟)
 13-16 個案15:網購退貨顧客偵測(DMC 2004)(光碟) 
 13-17 個案16:網購詐欺顧客偵測(DMC 2005)(光碟) 
 13-18 個案17:捐血者捐血預測(光碟) 

第14章 個案集(三):迴歸探勘 
 14-1 前言 
 14-2 個案1:休旅車市場潛在顧客開發 
 14-3 個案2:在職班學生滿意度分析(光碟) 
 14-4 個案3:上市公司的信用評等(光碟) 
 14-5 個案4:選擇權價格預測(光碟) 
 14-6 個案5:法拍屋拍賣價預測(光碟) 
 14-7 個案6:台灣上市股票報酬率預測(基本面)(光碟)
 14-8 個案7:晶圓不良率預測(光碟) 

第15章 個案集(四):關聯探勘 
 15-1 前言 
 15-2 個案1:商品銷售─以FoodMart 2000 資料庫為例
 15-3 個案2:商品銷售─以化妝品銷售為例 
 15-4 個案3:商品銷售─以資訊類教科書為例(光碟) 
 15-5 個案4:網頁資訊─以網路書局為例(光碟) 
 15-6 個案5:網路新聞─以台灣股市為例(光碟) 
 15-7 個案6:證券投資─以台灣股市基本面為例(光碟)
 15-8 個案7:產品維修─以Cable Modem 為例(光碟) 
 15-9 個案8:產品維修─以印表機為例(光碟)
 15-10 個案9:製程診斷─以導線架為例(光碟) 
 15-11 個案10:製程診斷─以Touch Panel 為例(光碟)

第16章 資料探勘的展望 
 16-1 資料探勘的重要觀念 
 16-2 資料探勘的現況調查 
 16-3 資料探勘的面臨困難 
 16-4 資料探勘的社會衝擊 
 16-5 資料探勘的研究方向