數據挖掘技術：應用於市場營銷、銷售與客戶關係管理（第3版） [Data Mining Techniques: For Marketing,Sales,and Customer Relationship Management,Third Edition] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 林那夫（Gordon S. Linoff），[美] 貝裏（Michael J.A.Berry） 著，巢文涵，張小明，王芳 譯

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 市場營銷
• 銷售
• 客戶關係管理
• CRM
• 商業智能
• 數據分析
• 機器學習
• 預測模型
• 商業策略

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302310143

版次：3

商品編碼：11195928

品牌：清華大學

包裝：平裝

外文名稱：Data Mining Techniques: For Marketing,Sales,and Customer Relationship Management,Third Edition

開本：16開

齣版時間

內容簡介

　　誰將是忠實的客？誰將不是呢？哪些消息對哪些客戶細分最有效？如何較大化客戶的價值？如何將客戶的價值最火化？《數據挖掘技術：應用於市場營銷、銷售與客戶關係管理（第3版）》提供瞭強大的工具，可以從上述和其他重要商業問題所在的公司數據庫中提取它們的答案。自本書第1版問世以來，數據挖掘已經日益成為現代商業不可缺少的工具。在這個較新版本中，作者對每個章節都進行瞭大量的更新和修訂，並且添加瞭幾個新的章節。《數據挖掘技術：應用於市場營銷、銷售與客戶關係管理（第3版）》保留瞭早期版本的重點，指導市場分析師、業務經理和數據挖掘專傢利用數據挖掘方法和技術米解決重要的商業問題。在不犧牲準確度的前提下，為瞭簡單起見，即使是復雜的主題，作者也進行瞭簡潔明瞭的介紹，並盡量減少對技術術語或數學公式的使用。每個技術豐題都通過案例研究和源自作者經驗的真實案例進行說明，每章都包含瞭針對從業者的寶貴提示。書中介紹的新技術和更為深入的技術包括：綫性和邏輯迴歸模型、增量響應（提升）建模、樸素貝葉斯模型、錶查詢模型、相似度模型、徑嚮基函數網絡、期望值較大化（EM）聚類和群體智慧。新的章節專門討論瞭數據準備、派生變量、主成分分析和其他變量減少技術，以及文本挖掘。
　　在建立瞭全麵的數據挖掘應用業務環境，並介紹瞭所有數據挖掘項目通用的數據挖掘方法論的各個方麵之後，《數據挖掘技術：應用於市場營銷、銷售與客戶關係管理（第3版）》詳細介紹瞭每個重要的數據挖掘技術。

作者簡介

　　Gordon S.Linoff和Michael J.A.Berry在數據挖掘領域的知名度眾所周知。他們是Data Miners公司——一傢從事數據挖掘的谘詢公司——的創始人，而且他們已經共同撰寫瞭一些在該領域有影響力和得到廣泛閱讀的書籍。他們共同撰寫的第1本書是Data Mining Techniques的第1個版本，於1997年齣版。自那時起，他們就一直積極地挖掘各種行業的數據。持續的實踐分析工作使得兩位作者能夠緊跟數據挖掘、預測以及預測分析領域的快速發展。Gordon和Michael嚴格地獨立於供應商。通過其谘詢工作，作者接觸瞭所有主要軟件供應商（以及一些小的供應商）的數據分析軟件。他們相信好的結果不在於是采用專用的還是開源的軟件，命令行的還是點擊的軟件，而是在於創新思維和健全的方法。
　　Gordon和Michael專注於數據挖掘在營銷和客戶關係管理方麵的應用——例如，為交叉銷售和嚮上銷售改進推薦，預測未來的用戶級彆，建模客戶生存期價值，根據用戶行為對客戶進行劃分，為訪問網站的客戶選擇很好登錄頁麵，確定適閤列入營銷活動的候選者，以及預測哪些客戶處於停止使用軟件包、服務或藥物治療的風險中。Gordon和Michael緻力於分享他們的知識、技能以及對這個主題的熱情。當他們自己不挖掘數據時，他們非常喜歡通過課程、講座、文章、現場課堂，當然還有你要讀的這本書來教其他人。經常可以發現他們在會議上發言和在課堂上授課。作者還在blog.data-miners.com維護瞭一個數據挖掘的博客。
　　Gordon生活在曼哈頓。在本書之前，他最近的一本書是Data Analysis Using SQL and　Excel，已經由Wiley於2008年齣版。
　　Michael生活在馬薩諸塞州劍橋市。他除瞭在Data Miners從事谘詢工作之外，還在波　士頓大學卡羅爾管理學院講授市場營銷分析（Marketing Analytics）課程。

內頁插圖

目錄

第1章 什麼是數據挖掘以及為什麼要進行數據挖掘
1.1 什麼是數據挖掘
1.1.1 數據挖掘是一項業務流程
1.1.2 大量的數據
1.1.3 有意義的模式和規則
1.1.4 數據挖掘和客戶關係管理
1.2 為什麼是現在
1.2.1 數據正在産生
1.2.2 數據正存在於數據倉庫中
1.2.3 計算能力能夠承受
1.2.4 對客戶關係管理的興趣非常強烈
1.2.5 商業的數據挖掘軟件産品變得可用
1.3 數據挖掘人員的技能
1.4 數據挖掘的良性循環
1.5 業務數據挖掘的案例研究
1.5.1 識彆美國銀行的業務挑戰
1.5.2 應用數據挖掘
1.5.3 對結果采取行動
1.5.4 度量數據挖掘的影響
1.6 良性循環的步驟
1.6.1 識彆業務機會
1.6.2 將數據轉換為信息
1.6.3 根據信息采取行動
1.6.4 度量結果
1.7 良性循環上下文中的數據挖掘
1.8 經驗教訓

第2章 數據挖掘在營銷和客戶關係管理中的應用
2.1 兩個客戶生存周期
2.1.1 客戶個人生存周期
2.1.2 客戶關係生存周期
2.1.3 基於訂閱的關係和基於事件的關係
2.2 圍繞客戶生存周期組織業務流程
2.2.1 客戶獲取
2.2.2 客戶激活
2.2.3 客戶關係管理
2.2.4 贏迴
2.3 數據挖掘應用於客戶獲取
2.3.1 識彆好的潛在客戶
2.3.2 選擇通信渠道
2.3.3 挑選適當的信息
2.4 數據挖掘示例：選擇閤適的地方做廣告
2.4.1 誰符閤剖析
2.4.2 度量讀者群的適應度
2.5 數據挖掘改進直接營銷活動
2.5.1 響應建模
2.5.2 優化固定預算的響應
2.5.3 優化活動收益率
2.5.4 抵達最受信息影響的人
2.6 通過當前客戶瞭解潛在客戶
2.6.1 在客戶成為“客戶”以前開始跟蹤他們
2.6.2 收集新的客戶信息
2.6.3 獲取時間變量可以預測將來的結果
2.7 數據挖掘應用於客戶關係管理
2.7.1 匹配客戶的活動
2.7.2 減少信用風險
2.7.3 確定客戶價值
2.7.4 交叉銷售、追加銷售和推薦
2.8 保留
2.8.1 識彆流失
2.8.2 為什麼流失是問題
2.8.3 不同類型的流失
2.8.4 不同種類的流失模型
2.9 超越客戶生存周期
2.10 經驗教訓

第3章 數據挖掘過程
3.1 會齣什麼問題
3.1.1 學習的東西不真實
3.1.2 學習的東西真實但是無用
3.2 數據挖掘類型
3.2.1 假設檢驗
3.2.2 有指導數據挖掘
3.2.3 無指導數據挖掘
3.3 目標、任務和技術
3.3.1 數據挖掘業務目標
3.3.2 數據挖掘任務
3.3.3 數據挖掘技術
3.4 製定數據挖掘問題：從目標到任務再到技術
3.4.1 選擇廣告的最佳位置
3.4.2 確定嚮客戶提供的最佳産品
3.4.3 發現分支或商店的最佳位置
3.4.4 根據未來利潤劃分客戶
3.4.5 減少暴露於違約的風險
3.4.6 提高客戶保留
3.4.7 檢測欺詐性索賠
3.5 不同技術對應的任務
3.5.1 有一個或多個目標
3.5.2 目標數據是什麼
3.5.3 輸入數據是什麼
3.5.4 易於使用的重要性
3.5.5 模型可解釋性的重要性
3.6 經驗教訓

第4章 統計學入門：關於數據，你該瞭解些什麼
4.1 奧卡姆（Occam）剃刀
4.1.1 懷疑論和辛普森悖論
4.1.2 零假設（Null Hypothesis）
4.1.3 p-值
4.2 觀察和度量數據
4.2.1 類彆值
4.2.2 數值變量
4.2.3 更多的統計思想
4.3 度量響應
4.3.1 比例標準誤差
4.3.2 使用置信區間比較結果
4.3.3 利用比例差異比較結果
4.3.4 樣本大小
4.3.5 置信區間的真正含義是什麼
4.3.6 實驗中檢驗和對照的大小
4.4 多重比較
4.4.1 多重比較的置信水平
4.4.2 Bonferroni修正
4.5 卡方檢驗
4.5.1 期望值
4.5.2 卡方值
4.5.3 卡方值與比例差異的比較
4.6 示例：區域和開局卡方
4.7 案例研究：利用A/B檢驗比較兩種推薦係統
4.7.1 第一個指標：參與會話
4.7.2 第二個指標：每個會話的日收益
4.7.3 第三個指標：每天誰取勝
4.7.4 第四個指標：每個會話的平均收益
……
第5章 描述和預測：剖析與預測建模
第6章 使用經典統計技術的數據挖掘
第7章 決策樹
第8章 人工神經網絡
第9章 最近鄰方法：基於記憶的推理和協同過濾
第10章 瞭解何時應擔憂：使用生存分析瞭解客戶
第11章 遺傳算法與群體智能
第13章 發現相似的島嶼：自動群集檢測
第14章 其他的群集檢測方法
第15章 購物籃分析和關聯規則
第16章 鏈接分析
第17章 數據倉庫、OLAP、分析沙箱和數據挖掘
第18章 構建客戶簽名
第19章 派生變量：使數據的含義更豐富
第20章 減少變量數量的技術
第21章 仔細聆聽客戶所述：文本挖掘

精彩書摘

　　1.每個業務都是服務業務
　　處於服務行業的公司，信息將賦予其競爭優勢。這就是為什麼連鎖飯店會記錄你首選無煙的房間，而租車公司會記錄你喜歡的車的類型。此外，傳統上認為自身不是服務提供者的公司也開始從不同的角度來思考。汽車經銷商是齣售汽車還是運輸工具？如果是後者，那麼每當你自己的車在商店裏時，經銷商就為你提供一輛替代車是閤理的，許多經銷商現在就是這麼做的。
　　即使是日用商品也可以通過服務得到加強。一傢傢庭供熱石油公司如果能夠監視你的使用情況，並在你需要更多的石油時嚮你提供石油，那麼相比一傢公司期望你在油箱枯竭和管道凍結前記得打電話來安排你的訂單，它銷售的産品更好。對於信用卡公司、長途運輸公司、航空公司以及所有類型的零售商而言，服務競爭通常會與價格競爭一樣多或更多。
　　2.信息即産品
　　許多公司發現他們擁有的客戶信息不僅對自己有價值，而且對其他人同樣有價值。一傢具有忠誠卡方案的超市有一些消費者包裝食品行業會喜歡的信息——關於誰在購買哪些産品的知識。信用卡公司有一些航空公司想要瞭解的信息——誰在買大量的機票。超市和信用卡公司都處於知識經紀人的位置。超市可以通過打印優惠券嚮消費者包裝食品公司索取更高的收費，此時超市會承諾通過嚮適當的購物者打印適當的優惠券獲得更高的迴報率。信用卡公司可以嚮航空公司收費，其目標是為經常旅行、但乘坐其他航空公司航班的人提供頻繁的飛行積分。
　　Google瞭解人們正在Web上尋找什麼。它在齣售贊助商鏈接（以及其他事物）時利用這種知識。保險公司會為確保某人在搜索“汽車保險”時，為其提供它們站點的鏈接而支付相應的費用。金融企業將支付贊助商鏈接，從而當有人搜索諸如“抵押貸款再融資”之類的短語時顯示其鏈接。
　　……

前言/序言

　　15年前，Michael和我閤寫瞭這本書的第一版。那本書400頁多一點，通過彌閤技術和實踐之間的差距，通過幫助商業人士瞭解數據挖掘技術以及幫助技術人員理解這些技術的商業應用，從而滿足瞭我們調查數據挖掘領域的目標。當Wiley齣版社的編輯Bob Elliott讓我們撰寫Data Mining Techniques的第3版時，我們欣然同意，渾然忘記瞭撰寫一本書給我們的個人生ai ok de活所帶來的犧牲。我們也知道新版本將會大幅改寫以前的兩個版本。
　　在過去的15年中，這個領域無論是在內涵上還是在字麵上都已經得到瞭擴展，這本書中同樣如此。2004年齣版瞭第2版，這一版本增加到瞭600頁，並引入瞭兩個新的章節，分彆介紹瞭生存分析和統計算法這兩種新的關鍵技術，它們對於數據挖掘人員而言已經變得（並依然）越來越重要。現在的這個版本將再度引入新的技術領域——尤其是文本挖掘和主成分分析，同時在所有章節中引入瞭豐富的新實例，並增強瞭技術描述。這些例子來自各行各業，其中包括金融服務、零售、電信、媒體、保險、保健和基於Web的服務。
　　作為該領域的從業人員，我們也一直在學習。我們現在大約已經有半個世紀的數據挖掘方麵的經驗。自1999年以來，Michael和我一直在通過SAS研究所的業務知識係列（本係列與業務的軟件方麵分離，引入外部專傢講授非軟件特定的課程）、數據倉庫研究所以及許多不同企業的現場課程進行授課。我們在這些課程中的講師角色使我們有機會接觸成韆上萬各種行業中的不同業務人員。其中商業數據挖掘技術這門課程就是基於這本書的第二版。這些課程提供瞭大量有關數據挖掘主題的反饋，比如現實世界的人們正在做什麼，以及如何以最佳方式來錶示這些思想，從而使它們易於理解。大部分的反饋在這個新版本中都右所反映。我們從學生那裏學到的東西看起來與學生從我們這裏學到的一樣多。

洞察商機，精贏未來：精益管理時代的智慧之選 在瞬息萬變的商業浪潮中，企業生存與發展的核心在於能否精準把握市場脈搏，高效驅動銷售增長，並建立牢不可破的客戶忠誠度。這不再是依賴直覺或經驗的時代，而是數據賦能、智慧驅動的時代。本書旨在為各行各業的管理精英、市場分析師、銷售專傢以及所有追求卓越商業成就的專業人士，提供一套全麵、係統、實用的知識體係和實踐方法。它不是一本理論堆砌的學術著作，更不是一份枯燥的指南，而是您在復雜商業環境中揚帆遠航的智慧燈塔，是破解增長瓶頸、提升運營效率、實現可持續發展的關鍵工具。 本書的核心價值在於，它將帶領讀者深入理解並掌握如何將現代化的數據分析技術，以前所未有的深度和廣度，應用於市場營銷、銷售以及客戶關係管理（CRM）的各個環節。我們關注的不僅是“是什麼”，更是“如何做”，以及“為什麼這樣做能帶來成效”。通過對海量數據的深入挖掘和智能分析，企業能夠從混沌的數據洪流中提煉齣有價值的洞察，將這些洞察轉化為可執行的策略，最終實現商業目標的跨越式提升。 第一部分：基石——理解數據驅動的商業環境 在本書的第一部分，我們將首先為您構建一個堅實的數據驅動商業環境的認知框架。我們將探討為什麼在當今時代，數據已經成為企業最寶貴的戰略資産。從宏觀經濟趨勢到行業競爭格局，從消費者行為的深刻變革到技術發展的日新月異，我們將層層剖析數據在塑造商業未來中的關鍵作用。 數據時代的商業範式轉型：我們認識到，傳統意義上的市場分析和銷售策略，正在被數據驅動的精準決策所取代。不再是“廣撒網”式的營銷，而是“精準靶嚮”的客戶觸達；不再是“經驗主義”的銷售預測，而是“基於數據的智能預測”。我們將深入探討這種範式轉變的驅動因素、核心特徵以及它對企業運營模式帶來的顛覆性影響。 數據分析在商業決策中的角色：理解數據分析的價值，是應用數據分析的前提。我們將闡述數據分析如何幫助企業解答那些最棘手的問題：我的目標客戶是誰？他們的需求是什麼？他們為什麼會購買（或不購買）？如何纔能最有效地觸達他們？如何優化銷售流程以提升轉化率？如何預測客戶流失並采取有效措施？這些問題的答案，都蘊藏在數據之中，而本書將教您如何發掘它們。 數據基礎與分析方法概覽：在深入應用之前，我們有必要對數據分析的基礎知識和主流方法有一個初步的瞭解。我們將簡要介紹數據的類型、數據收集與清洗的重要性，以及一些基礎的統計學概念。同時，我們將勾勒齣數據挖掘、機器學習等核心分析技術在商業應用中的基本輪廓，為後續章節的深入探討打下基礎。這部分內容將幫助您建立起對數據分析“是什麼”和“能做什麼”的直觀認識。 第二部分：市場營銷的智慧變革 市場營銷是企業與客戶建立聯係的橋梁，而數據分析則賦予瞭這座橋梁前所未有的精準度和效率。在本部分，我們將重點關注如何運用數據挖掘技術，實現市場營銷的智能化和精細化。 客戶細分與畫像構建：精準營銷的前提是精準理解你的客戶。我們將教授您如何利用聚類分析、關聯規則等技術，從海量客戶數據中識彆齣不同的客戶群體，構建詳盡的客戶畫像。這不僅僅是簡單的年齡、性彆、地域劃分，而是深入理解客戶的消費習慣、偏好、生命周期、價值潛力等深層維度，從而實現“為對的人，說對的話，在對的時間，通過對的渠道”。 市場趨勢預測與機會識彆：市場瞬息萬變，提前洞察趨勢，方能搶占先機。我們將探討如何通過時間序列分析、文本挖掘等技術，分析宏觀經濟數據、行業報告、社交媒體討論等信息，預測市場走嚮，識彆新興的市場機會或潛在風險。這將幫助企業製定更具前瞻性的市場戰略，規避盲目投入。 個性化推薦與交叉銷售/嚮上銷售策略：在信息爆炸的時代，韆篇一律的廣告已難以引起消費者注意。本書將指導您如何利用協同過濾、內容相似度等推薦算法，為客戶提供個性化的産品或服務推薦，極大地提升購買意願和轉化率。同時，我們將深入研究如何通過分析客戶購買曆史和行為模式，設計有效的交叉銷售（Cross-selling）和嚮上銷售（Up-selling）策略，最大化客戶生命周期價值。 營銷活動效果評估與優化：任何營銷活動都應有明確的衡量標準。我們將教授您如何設計A/B測試、迴歸分析等方法，科學地評估各類營銷活動的ROI（投資迴報率），識彆哪些渠道、哪些創意、哪些內容效果最佳，並據此持續優化營銷策略，將有限的營銷預算投入到最有效的地方。 第三部分：銷售的智能驅動與效率提升 銷售是企業營收的直接來源，而數據分析能夠為銷售團隊帶來前所未有的洞察和工具，使其工作更具針對性、預測性和高效性。 銷售預測與管道管理：準確的銷售預測是企業製定生産計劃、資源分配和財務預算的基礎。我們將介紹如何利用迴歸分析、機器學習模型等技術，基於曆史銷售數據、市場趨勢、客戶互動等多維度信息，進行更精準的銷售預測。同時，我們將探討如何通過分析銷售管道中的各項數據，識彆潛在瓶頸，優化銷售流程，提升整體轉化效率。 潛在客戶識彆與評分：並非所有潛在客戶都具有同等的價值和轉化可能性。本書將教您如何構建潛在客戶評分模型，識彆齣最有可能轉化的“優質”客戶，讓銷售團隊能夠優先投入時間和精力，提高銷售效率和成功率。 銷售人員績效分析與輔導：通過對銷售人員的活動數據、業績數據、客戶互動記錄等進行分析，我們可以識彆齣錶現優異的銷售人員的成功模式，以及其他銷售人員可能存在的不足之處。本書將指導您如何利用這些數據進行有針對性的績效評估和輔導，提升整個銷售團隊的整體水平。 客戶流失預警與挽留策略：在競爭激烈的市場中，挽留現有客戶的成本遠低於獲取新客戶。我們將深入探討如何通過分析客戶的行為模式、交易頻率、服務投訴等數據，建立客戶流失預警模型，提前識彆有流失風險的客戶，並製定有效的個性化挽留策略，最大程度地降低客戶流失率。 第四部分：客戶關係管理的深度優化 客戶關係管理（CRM）的最終目標是建立長期、穩固、互利的客戶關係。數據分析為CRM提供瞭強大的技術支撐，使其從被動響應轉變為主動管理和價值創造。 客戶生命周期價值（CLV）的計算與提升：理解並提升客戶的生命周期價值，是實現企業長期盈利的關鍵。本書將引導您如何計算CLV，並分析影響CLV的關鍵因素，從而製定相應的策略來延長客戶生命周期、增加客戶價值。 個性化客戶服務與體驗優化：通過分析客戶的曆史互動記錄、偏好、問題反饋等數據，企業可以提供更具個性化、更貼心的客戶服務。我們將探討如何利用這些數據，優化客戶服務流程，提高客戶滿意度，從而提升客戶忠誠度。 客戶滿意度與忠誠度分析：瞭解客戶的真實想法至關重要。我們將介紹如何通過文本挖掘、情感分析等技術，分析客戶反饋、評論、社交媒體討論等，洞察客戶滿意度和忠誠度的真實水平，及時發現問題並加以改進。 復雜客戶數據整閤與分析：現代企業往往擁有來自不同渠道、不同係統的大量客戶數據。本書將為您提供處理和整閤這些復雜數據的思路和方法，打破數據孤島，構建統一的客戶視圖，為更深層次的分析提供基礎。 第五部分：賦能未來——數據挖掘技術的實踐與展望 在本書的最後部分，我們將把理論與實踐相結閤，為您提供更具操作性的指導，並展望數據挖掘技術在商業領域的未來發展。 數據挖掘工具與技術選型：市麵上有眾多數據挖掘和分析工具，如何選擇適閤您企業需求、預算和技術能力的工具，將直接影響項目的成敗。我們將對主流的數據挖掘軟件、平颱和技術進行介紹和比較，並提供選型建議。 數據挖掘項目的實施流程與挑戰：一個成功的數據挖掘項目，需要經曆明確的需求定義、數據準備、模型構建、模型評估、部署應用等多個階段。我們將詳細闡述每個階段的關鍵任務，並分析在項目實施過程中可能遇到的挑戰，以及應對策略。 倫理、隱私與閤規性考量：在數據驅動的時代，數據的收集、使用和保護，必須遵守嚴格的倫理規範和法律法規。我們將強調數據隱私保護的重要性，並探討在數據應用過程中應注意的倫理和閤規性問題。 新興技術與未來趨勢：大數據、人工智能、物聯網等新興技術正在以前所未有的速度發展，並不斷滲透到商業領域的方方麵麵。我們將對這些新興技術如何進一步賦能市場營銷、銷售與客戶關係管理進行展望，幫助您保持對行業前沿的敏銳度。 本書的寫作風格力求嚴謹而不失生動，理論闡述清晰易懂，實踐指導具體可行。我們結閤瞭大量的實際案例和行業洞察，旨在幫助讀者將所學知識迅速轉化為可衡量的商業價值。無論您是初涉數據分析領域，還是希望在現有基礎上進行升級，本書都將是您不可多得的良師益友。 掌握數據，就是掌握未來。讓我們一起，用智慧驅動商業增長，精贏未來！

評分☆☆☆☆☆

我最近讀瞭這本書，感覺像是在參加一個高強度的、由頂尖專傢親自指導的行業研討會。作者在內容編排上非常有條理，從基礎的概念引入，到各種復雜模型的深入剖析，再到實際案例的詳盡解讀，層層遞進，邏輯清晰。尤其是關於客戶細分和預測模型的章節，簡直是乾貨滿滿。書中詳細介紹瞭如何利用聚類算法對客戶進行分組，以便實施差異化的營銷策略，這讓我意識到，過去那種“一刀切”的營銷方式是多麼的低效。更讓我眼前一亮的是，作者對預測模型的闡述，不僅講解瞭各種模型的原理，還強調瞭模型評估和選擇的重要性，以及如何將這些模型應用到客戶生命周期管理中，比如預測客戶的購買意願、流失概率等。書中引用的大量研究成果和權威數據，也增加瞭內容的說服力和深度。我尤其贊賞作者對於數據預處理和特徵工程的重視，這部分內容往往是許多入門級書籍容易忽略的，但這本書卻把它放在瞭重要的位置，因為它直接關係到模型的準確性和有效性。讀完這本書，我對如何利用數據來理解和影響客戶的行為有瞭更係統、更全麵的認識。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本戰略指導書，能夠幫助企業在激烈的市場競爭中獲得優勢。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始是被這本書的書名吸引過來的，因為我一直對市場營銷和客戶關係管理非常感興趣，但總覺得理論性太強，離實際操作有點遠。這本書就像一座橋梁，將那些看似高深的“數據挖掘”技術，巧妙地與我熟悉的營銷場景聯係瞭起來。我發現，原來那些成功企業的營銷活動，背後都有數據分析的影子。書中通過許多貼近現實的商業案例，展示瞭數據挖掘在提升客戶滿意度、優化産品推薦、製定個性化促銷方案等方麵的巨大潛力。讓我印象深刻的是，書中不僅僅講瞭“做什麼”，更講瞭“怎麼做”，而且有很多非常具體的操作指南，比如如何利用A/B測試來驗證營銷效果，如何構建客戶畫像來理解不同客戶群體的需求，甚至是如何處理數據中的缺失值和異常值。雖然我不是數據科學傢，但這本書用一種非常易懂的語言，讓我明白瞭背後的邏輯，也讓我看到瞭數據挖掘在日常營銷工作中的可行性。這本書讓我覺得，原來數據挖掘並不是遙不可及的，而是每一個營銷人都應該掌握的必備技能。它極大地激發瞭我探索數據價值的興趣，也讓我對未來的營銷工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書實在是太棒瞭，讓我對市場營銷、銷售和客戶關係管理有瞭全新的認識。在讀這本書之前，我一直覺得數據挖掘離我這個營銷小白很遠，感覺是那種需要高深技術纔能掌握的東西。但是，這本書用一種非常接地氣的方式，一步步地引導我理解瞭數據挖掘的核心概念，並且著重強調瞭它在實際業務中的應用。我特彆喜歡書中關於如何從海量客戶數據中挖掘齣有價值信息的章節，它不僅僅是理論的羅列，更多的是通過一個個生動的案例，讓我看到瞭數據挖掘是如何幫助企業精準定位目標客戶、優化營銷策略、提升銷售轉化率，甚至預測客戶流失風險。書中舉例的那些案例，比如一傢電商公司如何利用用戶瀏覽和購買曆史來推薦商品，或者一傢電信運營商如何通過分析用戶通話行為來識彆高價值客戶，都讓我覺得非常實用和具有啓發性。我以前總覺得數據分析就是報錶和圖錶，但這本書讓我明白，數據挖掘的價值在於其預測性和指導性，它能夠幫助我們從“知其然”走嚮“知其所以然”，並進而“知其將然”。作者的講解深入淺齣，即使是對數據挖掘不太熟悉的讀者，也能很快跟上思路。而且，書中還介紹瞭一些常用的數據挖掘工具和技術，讓我覺得學到的東西是可以直接運用到工作中的。總而言之，這本書為我打開瞭一扇通往數據驅動營銷世界的大門，我迫不及待地想將書中學的知識應用到實際工作中去。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據挖掘技術》的第三版，對我來說，更像是一本“寶典”，它不僅僅是技術層麵的講解，更多的是關於如何在商業世界中運用這些技術來創造價值。我尤其欣賞作者在市場營銷、銷售和客戶關係管理這些具體業務場景中的應用講解，這些內容非常具有現實指導意義。書中反復強調數據挖掘不僅僅是關於算法，更是關於理解業務問題、收集相關數據、選擇閤適的模型，並最終將結果轉化為可執行的商業策略。我非常認同書中關於“客戶是企業最寶貴的資産”這一觀點，並看到數據挖掘如何幫助企業更深入地瞭解客戶，建立更緊密的客戶關係。書中對於客戶生命周期管理（CLM）的闡述，讓我看到瞭如何利用數據來預測客戶行為，優化客戶體驗，提高客戶忠誠度。無論是預測客戶流失，還是識彆高價值客戶，亦或是個性化推薦，都離不開數據挖掘技術。這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭從基礎的描述性分析到復雜的預測性分析，讓我對數據挖掘的整體框架有瞭更全麵的理解。而且，作者的敘述風格也很吸引人，他能夠將復雜的概念解釋得通俗易懂，同時又不失學術的嚴謹性，這對於我這樣非技術背景的讀者來說，非常友好。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容非常紮實，尤其是對於那些想要深入瞭解數據挖掘在實際商業應用中的讀者來說，絕對是必讀之選。作者在書中詳細介紹瞭各種常用的數據挖掘算法，並且對它們的優缺點、適用場景進行瞭深入的分析。我特彆喜歡書中關於關聯規則挖掘和決策樹的部分，作者通過生動的例子，清晰地解釋瞭這些算法的原理和應用。例如，如何通過購物籃分析來發現商品之間的關聯性，從而進行有效的商品陳列和捆綁銷售；如何利用決策樹來預測客戶是否會購買某個産品，從而進行精準的營銷推送。書中還涵蓋瞭文本挖掘和情感分析的內容，這對於理解客戶的反饋和輿情非常有幫助。我之前一直覺得這些技術離我很遠，但讀完這本書，我纔發現它們可以如此具體地應用於優化産品服務、提升品牌形象。而且，書中還強調瞭數據挖掘項目的生命周期管理，從問題的定義、數據的收集與準備，到模型的構建、評估與部署，每一個環節都進行瞭細緻的講解。這讓我對整個數據挖掘流程有瞭更清晰的認識，也為我今後開展相關工作提供瞭寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

書不錯 還是挺滿意的 哈哈

評分☆☆☆☆☆

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內容不錯，全麵

評分☆☆☆☆☆

一如既往的翻譯差勁。

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