业务建模与数据挖掘——数据库技术丛书 (2008 年度畅销榜NO.5419 )

本书展示了如何系统地表达现实世界中的业务问题，从而可以利用数据挖掘技术来解决。重点介绍如何将业务问题的口头表达或模糊的描述首先转换为定性的模型，然后再转换为定义明确的定量模型用于解决问题。最后描述了通过数据挖掘所发现的这些结论如何转换为战略的或技术的实现。\r\n 本书回答了各行各业各个层次的经营管理者，数据挖掘工具的真正用户所面临的许多非常切实的问题，例如、数据挖掘技术能够在哪些领域中最有效地应用？如何建立挖掘模型，从而把业务问题转化为数据挖掘能够解决的形式？如何为数据挖掘工具准备数据？等等，并给出了实际解决方案。\r\n 主要内容：\r\n 如何发现、构建和提炼在业务情景中有用的模型\r\n 如何设计、发现和开发数据以便进行数据挖型\r\n 为各种业务情景挖掘数据的实用方法\r\n 用于构建模型和挖掘的综合、易用、完全交互的方法\r\n 附加的在线资源，包括各种方法和可下载的载件工具

第一部分 本领域的概要\r\n 第1章 世界、知识与模型 2\r\n 1.1 世界的本质 2\r\n 1.2 系统 7\r\n 1.3 知识结构 8\r\n 1.4 改变知识结构 14\r\n 1.5 小结 18\r\n 补充材料 19\r\n 第2章 转变经验 20\r\n 2.1 挖掘和思想 20\r\n 2.2 世界的系统 28\r\n 2.3 战略和战术 33\r\n 2.4 小结 35\r\n 第3章 建模与挖掘的结合 37\r\n 3.1 问题 37\r\n 3.2 现实世界的数据 40\r\n 3.3 假说：解释数据 42\r\n 3.4 做出决策 45\r\n 3.5 决策 47\r\n 3.6 小结 54\r\n第二部分 业务建模\r\n 第4章 什么是模型 56\r\n 4.1 数据、信息和知识简介 56\r\n 4.2 观察者的模型指南 60\r\n 4.3 作为一种行为的建模 70\r\n 4.4 小结 73\r\n 第5章 构建业务模型 74\r\n 5.1 建立框架 75\r\n 5.2 确定目标 77\r\n 5.3 问题和决策 78\r\n 5.4 为情形建模：将决策与世界观连接起来 83\r\n 5.5 选项：评估可能性 84\r\n 5.6 期望：评估未来 89\r\n 5.7 最后的调整 94\r\n 5.8 为问题框架构图 94\r\n 5.9 小结 98\r\n 5.10 对决策图的解释 98\r\n 5.11 风险计算 99\r\n 第6章 获得正确的模型 101\r\n 6.1 交互地探索相关领域 102\r\n 6.2 利用比喻为业务情形建模 108\r\n 6.3 探索工具 120\r\n 6.4 业务案例 126\r\n 6.5 现实：用我的数据可以做什么 133\r\n 6.6 小结 136\r\n 第7章 确保模型正确 137\r\n 7.1 发现用以挖掘的数据 137\r\n 7.2 使用数据 156\r\n 7.3 小结 161\r\n 第8章 模型的部署 162\r\n 8.1 修改业务过程 162\r\n 8.2 成功的动机 164\r\n 8.3 模型类别的影响 165\r\n 8.4 小结 170\r\n第三部分 数据挖掘\r\n 第9章 数据挖掘模型入门 172\r\n 9.1 查看数据 172\r\n 9.2 预处理第一步：检验 174\r\n 9.3 基本特征提取 189\r\n 9.4 调查数据 194\r\n 9.5 小结 195\r\n 第10章 挖掘工具做什么 196\r\n 10.1 数据挖掘算法 196\r\n 10.2 工具和工具集 218\r\n 10.3 小结 226\r\n 第11章 获得初始模型 227\r\n 11.1 准备保持诚实 227\r\n 11.2 强调数据 229\r\n 11.3 为理解建模 241\r\n 11.4 为分类建模 250\r\n 11.5 为预测建模 263\r\n 11.6 小结 269\r\n 补充材料 269\r\n 第12章 改进已挖掘的模型 271\r\n 12.1 从误差中学习 272\r\n 12.2 提高模型质量，解决问题 285\r\n 12.3 小结 322\r\n 第13章 部署挖掘出的模型 323\r\n 13.1 部署解释性模型 323\r\n 13.2 新奇性及保持模型有效 323\r\n 13.3 所部署模型的形式 334\r\n 13.4 小结 335\r\n第四部分 方法论\r\n 第14章 方法论概述 338\r\n 14.1 方法论的结构 339\r\n 14.2 使用方法论 343\r\n 14.3 警告 344\r\n 第15章 MII—业务建模方法论 346\r\n 第16章 MIII—数据挖掘方法论 362\r\n参考资源 425

Dorian Pyle 具有超过25年的从事数据挖掘工作的经验，担任过若干个数据控掘工具公司、信用卡业务公司、制造业公司的顾问，他目前是Data Miners Inc. 的顾问。他研发过若干个具有专利权的建模和数据挖掘技术，包括数据准备和数据概括工具，以及一个可以直接应用的自适应的建模技术。他还是业界会议上一位受欢迎的演说家，另外著有《Data Preparation for Data Mining》。

杨冬青，北京大学信息科学技术大学教授，博士生导师，网络与信息系统研究所副所长，数据库与信息系统研究室主任，中国计算机学会数据库专委会委员。目前主要研究方向为数据库系统现实技术、Web环境下的信息集成与共享、数据仓库和数据挖掘、典型应用领域的数据库技术等。

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