资料探勘:程序与模式: 使用Excel实作

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作者:叶怡成著

出版社:五南图书

出版年:2017

出版地:台北市

格式:PDF

ISBN:978-957-11-9196-6 ; 957-11-9196-5

内容简介

今日,资料探勘已是决策支援系统中不可缺少的重要工具,尤其在市场行销、顾客服务、诈欺防弊、风险侦测与行为预测方面扮演关键的角色。愈来愈多的企业想导入这项技术,美国的一项研究报告更是将资料探勘视为21世纪十大明星产业,可见它的重要性。
 
资料探勘就是在庞大的资料库中寻找出有价值的隐藏讯息,借由统计及人工智慧的科学技术,将「资料」做深入分析,并根据企业的问题建立不同的模型,找出其中的「知识」,以提供企业进行决策时的参考依据。举例来说,银行和信用卡公司可借由此技术将庞大的顾客资料做统计、分析、归纳及预测,找出哪些是最有贡献的顾客?哪些是高流失率族群?或是预测一个新的产品或促销活动可能带来的响应率,以能在适当的时间提供适当适合的产品及服务。
 
本书共分为「程序篇」、「模式篇」、「实作篇」三大篇,循序渐进对资料探勘的原理与方法进行介绍,并辅以各领域的实例说明,使读者能直接从案例中学习应用。

作者简介
 
叶怡成
 
现职:淡江大学土木工程学系教授
学历:成功大学土木工程学系博士
经历:中华大学资讯管理学系教授
中华大学土木工程学系教授
著作:发表资料探勘相关论文数十篇,应用主题包括行销、财务、金融、工程等。

  • 第 1 篇 程序篇(第17页)
  • 第 1 章 资料探勘的概念(第18页)
  • 1-1 前言(第19页)
  • 1-2 资料探勘的定义(What)(第22页)
  • 1-3 资料探勘的目的(Why)(第28页)
  • 1-4 资料探勘的方法(How)(第33页)
  • 1-5 资料探勘的演进(When)(第35页)
  • 1-6 资料探勘的用途(Where)(第36页)
  • 1-7 资料探勘的人员(Who)(第40页)
  • 1-8 资料探勘与知识管理(第41页)
  • 1-9 本书的软体(第43页)
  • 1-10 本书的个案(第43页)
  • 1-11 本书的结构(第44页)
  • 第 2 章 资料探勘的程序(第47页)
  • 2-1 前言(第48页)
  • 2-2 任务的理解(第50页)
  • 2-3 资料的理解(第54页)
  • 2-4 资料的准备(第62页)
  • 2-5 知识的建模(第68页)
  • 2-6 知识的评价(第72页)
  • 2-7 知识的布署(第79页)
  • 第 3 章 资料探勘的原理(第89页)
  • 3-1 前言(第91页)
  • 3-2 产生测试设计(第94页)
  • 3-3 建构知识模型(第99页)
  • 3-4 评估知识模型(第104页)
  • 3-5 整合知识模型(第114页)
  • 3-6 实例:书局行销个案(第118页)
  • 第 2 篇 模式篇(第121页)
  • 第 4 章 变数特性与关系的分析(第122页)
  • 4-1 简介(第123页)
  • 4-2 变数叙述统计(第123页)
  • Part A 变数特性分析(第123页)
  • 4-3 机率分布型态之性质(第124页)
  • 4-4 机率分布参数之估计(第125页)
  • 4-5 机率分布参数之测试(第126页)
  • 4-6 机率分布型态之测试(第126页)
  • 4-7 资料视觉化(第127页)
  • 4-8 实例一:旅行社个案(第130页)
  • 4-9 实例二:书局行销个案(第132页)
  • Part B 变数关系分析(第136页)
  • 4-10 简介(第136页)
  • 4-11 连续输入与连续输出的关系(第136页)
  • 4-12 离散输入与连续输出的关系(第139页)
  • 4-13 离散输入与离散输出的关系(第141页)
  • 4-14 连续输入与离散输出的关系(第145页)
  • 4-15 资料视觉化(第147页)
  • 4-16 实例一:旅行社个案(第159页)
  • 4-17 实例二:书局行销个案(第162页)
  • 第 5 章 聚类分析(一):均值聚类分析(第169页)
  • 5-1 模型架构(第170页)
  • 5-2 模型建立(第174页)
  • 5-3 实例一:旅行社个案(第178页)
  • 5-4 实例二:书局行销个案(第180页)
  • 5-5 实例三:公民意见分析个案(第182页)
  • 实作单元 A:Excel 资料探勘系统 ── 均值聚类分析(第191页)
  • 第 6 章 聚类分析(二):阶层聚类分析(第203页)
  • 6-2 模型建立(第205页)
  • 6-1 模型架构(第205页)
  • 6-3 实例一:旅行社个案(第214页)
  • 6-4 实例二:书局行销个案(第216页)
  • 6-5 实例三:公民意见分析个案(第218页)
  • 第 7 章 分类与回归(一):最近邻居(第227页)
  • 7-1 模型架构(第228页)
  • 7-2 模型建立(第228页)
  • Part A 最近邻居:分类(第228页)
  • 7-3 实例一:旅行社个案(第232页)
  • 7-4 实例二:书局行销个案(第237页)
  • 7-5 结论(第239页)
  • Part B 最近邻居:回归(第242页)
  • 7-6 模型架构(第242页)
  • 7-7 模型建立(第242页)
  • 7-8 实例一:旅行社个案(第246页)
  • 7-9 实例二:房地产估价个案(第249页)
  • 7-10 结论(第253页)
  • 实作单元 B:Excel 资料探勘系统 ── 最近邻居分类与回归(第255页)
  • 第 8 章 分类与回归(二):回归分析(第267页)
  • 8-1 模型架构(第268页)
  • Part A 逻辑回归(第268页)
  • 8-2 模型建立(第270页)
  • 8-3 实例一:旅行社个案(第276页)
  • 8-4 实例二:书局行销个案(第278页)
  • 8-5 结论(第282页)
  • Part B 回归分析(第284页)
  • 8-6 模型架构(第284页)
  • 8-7 模型建立(第285页)
  • 8-8 多项式回归分析(第301页)
  • 8-9 非线性回归分析(第304页)
  • 8-10 定性变数回归分析(第309页)
  • 8-11 逐步回归分析(第311页)
  • 8-12 实例一:旅行社个案(第312页)
  • 8-13 实例二:房地产估价个案(第314页)
  • 8-14 结论(第319页)
  • 实作单元 C:Excel 资料探勘系统 ── 回归分析(第322页)
  • 第 9 章 分类与回归(三):神经网路(第337页)
  • 9-1 模型架构(第338页)
  • Part A 神经网路:分类(第338页)
  • 9-2 模型建立(第341页)
  • 9-3 实例一:旅行社个案(第352页)
  • 9-4 实例二:书局行销个案(第356页)
  • 9-5 结论(第359页)
  • Part B 神经网路:回归(第362页)
  • 9-6 模型架构(第362页)
  • 9-7 模型建立(第362页)
  • 9-8 实例一:旅行社个案(第363页)
  • 9-9 实例二:房地产估价个案(第366页)
  • 9-10 结论(第369页)
  • 实作单元 D:Excel 资料探勘系统 ── 神经网路(第371页)
  • 第 10 章 分类与回归(四):决策树(第385页)
  • 10-1 模型架构(第386页)
  • Part A 决策树:分类(第386页)
  • 10-2 模型建立(第389页)
  • 10-3 实例一:旅行社个案(第398页)
  • 10-4 实例二:书局行销个案(第407页)
  • 10-5 结论(第413页)
  • Part B 决策树:回归(第414页)
  • 10-6 模型架构(第414页)
  • 10-7 模型建立(第414页)
  • 10-8 实例一:旅行社个案(第416页)
  • 10-9 实例二:房地产估价个案(第422页)
  • 10-10 结论(第427页)
  • 实作单元 E:Excel 资料探勘系统 ── 决策树(第429页)
  • 第 11 章 关联分析(第445页)
  • 11-1 模型架构(第447页)
  • 11-2 模型建立(第453页)
  • 11-3 实例一:商店购物个案(第459页)
  • 11-4 实例二:书局行销个案(第460页)
  • 11-5 实例三:人才专长关联分析(第461页)
  • 11-6 实例四:证券涨跌关联分析(第464页)
  • 第 3 篇 实作篇(第473页)
  • 第 12 章 个案集(一):聚类探勘(第474页)
  • 12-1 前言(第475页)
  • 12-2 个案 1:暖气系统市场聚类分析(第477页)
  • 12-3 个案 2:休旅车市场聚类分析(第480页)
  • 第 13 章 个案集(二):分类探勘(第487页)
  • 13-1 前言(第488页)
  • 13-2 个案:休旅车的潜在顾客开发(第491页)
  • 第 14 章 个案集(三):回归探勘(第499页)
  • 14-1 前言(第500页)
  • 14-2 个案 1:休旅车市场潜在顾客开发(第502页)
  • 第 15 章 个案集(四):关联探勘(第507页)
  • 15-1 前言(第508页)
  • 15-2 个案 1:商品销售 ── 以 FoodMart 2000 资料库为例(第509页)
  • 15-3 个案 2:商品销售 ── 以化妆品销售为例(第513页)
  • 第 16 章 资料探勘的展望(第519页)
  • 16-1 资料探勘的重要观念(第520页)
  • 16-2 资料探勘的现况调查(第521页)
  • 16-3 资料探勘的面临困难(第522页)
  • 16-4 资料探勘的社会冲击(第524页)
  • 16-5 资料探勘的研究方向(第525页)