理查德·博伊尔拥有近30年的数据分析和挖掘经验，他将数据挖掘的过程归纳为四个清晰的步骤，分别是锁定商业问题或挑战、建立分析文件、运用正确的工具和技术，以及执行与跟踪。《写给经理人的数据挖掘书(运用大数据解决商业难题)》围绕这四个步骤，介绍了相关的数据分析和挖掘的方法、工具、技巧、陷阱以及颇有启发性的真实案例。本书适合各类组织中的数据挖掘师、分析师、研究员、IT人员，以及营销决策者、业务负责人等管理者阅读，也可供为高校相关专业的师生阅读和参考。

海量数据正在向我们袭来，你所在的企业准备好迎接这一挑战了吗？如何找出优质客户名单？如何防止特定的客户群体流失？针对哪些客户开展促销活动能够获得更大的回报？如何利用大数据和小数据，以商业人士和数据专家都能理解和认同的方式提高企业经营绩效？

理查德·博伊尔拥有近30年的数据分析和挖掘经验，他将数据挖掘的过程归纳为四个清晰的步骤，分别是锁定商业问题或挑战、建立分析文件、运用正确的工具和技术，以及执行与跟踪。《写给经理人的数据挖掘书(运用大数据解决商业难题)》围绕这四个步骤，介绍了相关的数据分析和挖掘的方法、工具、技巧、陷阱以及颇有启发性的真实案例。这些知识和经验可以帮助各类读者优化数据挖掘方案，提高投资回报率，并获得实实在在的市场竞争优势。

本书适合各类组织中的管理者阅读，也适合企业中的数据挖掘师、分析师等IT人员，以及营销决策者、业务负责人阅读，还可作为高校相关专业的师生的参考读物。

第1章 导论

第2章 从历史角度解读数据挖掘的发展

第3章 新经济时代的数据挖掘

第4章 数据挖掘在客户关系管理评估中的应用

第5章 数据挖掘流程：锁定问题

第6章 数据挖掘流程：建立分析文件

第7章 数据挖掘过程：利用外部数据源建立分析文件

第8章 数据存储与安全

第9章 隐私问题

第10章 数据类型与质量

第11章 细分

第12章 应用数据挖掘技术

第13章 增益图

第14章 用RFM定位目标

第15章 使用多元分析技术

第16章 跟踪与测量

第17章 应用与跟踪

第18章 基于价值的市场细分以及CHAID的用法

第19章 黑盒分析法

第20章 从数据挖掘师角度解读数字分析法

第21章 组织因素：人与软件

第22章 社交媒体分析

第23章 信用卡和风险

第24章 数据挖掘在零售领域的应用

第25章 B2B案例

第26章 金融机构案例

第27章 在旅游和娱乐产业运用营销分析

第28章 运用数据挖掘分析客户忠诚度

第29章 数据挖掘前沿领域：文本挖掘

第30章 保险索赔风险数据分析和挖掘

第31章 思考未来：大数据及其在分析中的重要角色

再举一个例子，在某个时间点，新、老客户突然都出现了购买同一家企业产品的倾向。深入调查后发现，这家企业刚刚并购了另外一家企业，于是他们开始针对被并购企业的消费者开展促销活动。根据数据库中的记录，这些消费者购买被并购企业产品的习惯均维持了一年左右。因此，将这些消费者视为新客户显然是不妥的。

数据挖掘中的人文因素能够帮助分析师更好地理解结论。只有充分理解商业运作，才能真正懂得为什么会出现特定的结果。至少，分析师能够更充分地调查商业的不同侧面，从而找出暗藏在结果之下的真正原因。尽管数据挖掘是一种注重数据的技术，但是数据背后隐藏的商业知识才是帮助业内人士得出最佳结论的利器。

数据挖掘并不仅仅关乎技术，它更大程度上是利用技术找出商业解决方案，从而提高投资回报率(Remin On Investment，ROI)的手段。这就要求企业在注重投资技术(例如购买软件和新的数据库系统)的同时，也注重投资智慧资本。事实上，比起投资前沿技术，成功的企业往往更加注重投资人才。数据挖掘获得成功的关键就在于找出解决方案，在最小粒度上提高投资回报率。大多数情况下，这个最小粒度指的是消费者个人层面。

数据挖掘既是一门科学，也是一门行业学科，它一直处于发展变化之中。但是，对一位成功的数据挖掘师来说，必须注重数据挖掘中的人文因素。与此同时，还有很多人认为数据挖掘能够为社会带来有益影响。例如，如果能够为任意一款商品在最恰当的时机找到最合适的消费者，将大大缩减行销成本，从而有效增加边际利润。这种方式往往能够100％甚至更高幅度地提高投资回报率。最终，高投资回报率会进一步降低成本，增加收入。在信用风险或者信用欺诈领域(这一领域通常被视为数据挖掘的发源地，我们会在后面的章节中详细论述)，分析师需要辨別哪些人有可能无力偿还貸款，或者从欺诈的角度说，哪些人的消费模式有些异常。如果数据挖掘能够降低哪怕1％的信用风险或者预防1％的欺诈行为，就能够挽回上百万的损失，这些最终都将对盈亏平衡造成直接影响。行业观察

医疗

通常情况下，在医疗以及健康领域，医生通过分析大量的数据和信息来确认病人的府情。如果能够查看病人病史，并参考其他病人的病史，即使遇到相对罕见的病症，医疗专家也能够及时确诊。病人病史中包含了大量数据，检索这些数据能够帮助医生准确地为病人制定治疗方案。多亏了数据挖掘技术，当今的医疗专家能够分析病人数据，从而迅速为病人制定最佳的治疗方案。

政府与执法

政府部门通常将数据挖掘当成执法工具。如果把数据挖掘看成是一种学习知识的手段，那么，掌握知识的关键就在于能够在数据中发现独特的模式。

P4-P5

大数据、数据挖掘以及预测分析是当今工作中经常会碰到的术语和话题，但是人们真的理解这些概念吗?分析学是一门新兴学科，它现在正处于飞速发展阶段，然而分析对我们来说并不是一个新名词。借助计算机技术捕获、存储、管理以及处理海量数据，我们通过自身能力在很大程度上促进了这门学科的发展。数据挖掘和分析存在于各个行业以及当今社会的方方面面。无论是分析消费者及其购买行为，监测恐怖分子的活动，预测某一个人是否具备好员工的潜质，还是判断一位棒球手是否能够击中迎面飞来的球，都涉及数据挖掘和分析。无论你是否已经意识到这一点，数据挖掘和分析早已经无处不在。

在当今这个大数据时代，短时间内处理海量数据这件事已经变得稀松平常，但是对大多数企业来说，如何利用大数据仍然是一个巨大的挑战。只有具备丰富经验、知识渊博的人才能在大数据迷宫中找到方向，并将原始数据转化为有意义、有价值的资源。在如今这个技术资本优于人力资本的时代，本书将加快你的学习步调。

理查德．博伊尔的这本书能帮助你从分析学领域的领导者身上汲取经验．早在出现“大数据”这样的概念之前，理查德就已经是数据挖掘领域的佼佼者了。通过阅读本书，你将从他长达25年的职业生涯的经验和教训中获益。

理查德解决商业问题时采用的兼具实用性和可操作性的方法贯穿于整本书之中。通过真实的商业案例，你将学会：评估或者定义自己所面临的问题：运用内部或外部数据解决问题；建立、创造以及筛选出最佳的王具或者解决方案；以及正确运用解决方案并评测这种方案所带来的影响。

作者作为导师和教师所获得的经验也将使你获益。你将了解到作者对于利用分析获得成功这方面的洞见。高效的数据挖掘者(或称数据科学家)无法独立工作。因为成功的数据挖掘需要团队合作以及不同学科之间的配合，例如数据库管理员(或称数据技术人员或者IT人士)和终端商务用户，这些人一般被称为“主题专家”(Subject Matter Expert，SME)或价值架构师。而最成功的解决方案往往需要人文与科学的结合。

我很荣幸在过去25年间以同事、合作伙伴以及朋友的身份与理查德．博伊尔共事。我在数据挖掘以及预测分析领域的知识都来自于他。这本书对读者来说是掌握这些知识的好机会，也是从业于数据挖掘与分析领域的人都应当阅读的一本好书。

业务经理和决策者一直想要一本关于数据挖掘的书，本书从众多针对技术从业者的工具书中脱颖而出，满足了这部分人的需求。作者在本书中提供了概念丰富和极有见地的纲要，并提供了在战术和战略角度均具有极高参考价值的预测性分析方法。

——艾瑞克·席格，预测分析世界大会创始人

《预测分析：预测点击、交易、谎言和死亡的力量》作者

博伊尔在本书中提供了一个简单而严格的数据挖掘实操概述。无论是处理大型或小型数据集，未来的商业领袖们都能在本书中提取最有价值的客户信息。博伊尔利用他的丰富从业经验，给读者提供独特数据挖掘观点的同时，也提供了实用的分析方法。

——布赖恩·皮尔森

分析、数据挖掘和建模这些事情让许多传统的营销人员心生恐慌。博伊尔围绕着管理决策的类型来组织本书内容，而不只是关注技术。本书介绍的原理和方法浅显易懂，是那些数据挖掘初学者或想提高数据挖掘技能的商务人士的必读之作

——肯尼斯·王·加拿大女王大学商学院营销学教授

《写给经理人的数据挖掘书》提供了实用且投资很少的数据挖掘方案，我们可以用它们来解决现实中的业务挑战。对于所有想更有效地使用数据来不断提高业务水平的人来说，这都是一本必备的书。

——安娜·珀西多夫，康赛特客户关系管理与客户体验管理合伙人·高级副总裁

本书列举了大量实例，并以一种有效的方法，通过一个浅显易懂的数据挖掘框架，简化了繁重的解释数据的工作。

——玛丽·林恩·曼顿·加拿大圣力嘉学院信息通信技术学院联合主席