Technology and application of data mining

　　第1部分 数据挖掘和商业决策
　　 第1章 数据挖掘引论
　　 1．1 概述
　　 1．2 数据挖掘的定义
　　 1．3 进行数据挖掘的必要性
　　 1．4 数据挖掘的过程
　　 1．4．1 定义业务目标
　　 1．4．2 甄别数据源
　　 1．4．3 收集数据
　　 1．4．4 选择数据
　　 1．4．5 数据质量检查
　　 1．4．6 数据转换
　　 1．4．7 数据挖掘
　　 1．4．8 结果解释
　　 1．5 数据挖掘的功能和方法
　　 1．5．1 预估模型
　　 1．5．2 聚类
　　 1．5．3 链接分析
　　 1．5．4 时间序列分析
　　 1．6 数据挖掘项目成功的要素
　　 1．6．1 好的数据源
　　 1．6．2 好的解决方案
　　 1．6．3 好的算法
　　 1．6．4 好的系统支持
　　 1．6．5 好的团队合作
　　 1．7 小结
　　第2部分 数据挖掘技术
　　 第2章 聚类分析与统计基础
　　 第3章 预估与分类模型
　　 第4章 链接分析
　　第3部分 数据挖掘应用
　　 第5章 客户细分
　　 第6章 预筛选和目标模型
　　 第7章 承销模型
　　 第8章 不良行为和破产模型
　　 第9章 欺诈侦测
　　 第10章 流失模型
　　 第11章 托收业务分析
　　 第12章 赢利能力分析
　　 第13章 交叉销售和促销
　　第4部分 专题分析
　　 第14章 分销网络决策
　　 第15章 采用数据挖掘的定价策略
　　 第16章 文本挖掘
　　 第17章 客户关系管理
　　 第18章 财务指标预警分析
　　 第19章 可视化技术
　　 第20章 数据挖掘工具
　　参考文献