Eine praxisnahe Einführung in das Data Mining - eine Technik, mit der man nützliche Informationen aus unternehmensweiten Datenbanken auf effiziente Weise extrahieren kann. Zahlreiche Beispiele für Marketing- und vertriebliche Anwendungen, beispielsweise zur Steuerung der Lagerbestände durch Prognosen des Kaufverhaltens, und Fallstudien ergänzen das Werk.
Eine praxisnahe Einführung in das Data Mining - eine Technik, mit der man nützliche Informationen aus unternehmensweiten Datenbanken auf effiziente Weise extrahieren kann. Zahlreiche Beispiele für Marketing- und vertriebliche Anwendungen, beispielsweise zur Steuerung der Lagerbestände durch Prognosen des Kaufverhaltens, und Fallstudien ergänzen das Werk.
MICHAEL J. A. BERRY and GORDON S. LINOFF are the founders of Data Miners, Inc., a consultancy specializing in data mining. They have jointly authored some of the leading data mining titles in the field, Data Mining Techniques, Mastering Data Mining, and Mining the Web (all from Wiley). They each have more than a decade of experience applying data mining techniques to business problems in marketing and customer relationship management.
Inhaltsangabe
Acknowledgments.
About the Authors.
Introduction.
Chapter 1: Why and What Is Data Mining?
Chapter 2: The Virtuous Cycle of Data Mining.
Chapter 3: Data Mining Methodology and Best Practices.
Chapter 4: Data Mining Applications in Marketing and Customer Relationship Management.
Chapter 5: The Lure of Statistics: Data Mining Using Familiar Tools.
Chapter 6: Decision Trees.
Chapter 7: Artificial Neural Networks.
Chapter 8: Nearest Neighbor Approaches: Memory-Based Reasoning and Collaborative Filtering.
Chapter 9: Market Basket Analysis and Association Rules.
Chapter 10: Link Analysis.
Chapter 11: Automatic Cluster Detection.
Chapter 12: Knowing When to Worry: Hazard Functions and Survival Analysis in Marketing.
Chapter 13: Genetic Algorithms.
Chapter 14: Data Mining throughout the Customer Life Cycle.
Chapter 15: Data Warehousing, OLAP, and Data Mining.
