范若愚、王金陵、赵丽丽、范承懿编著的《大数据时代的商业建模》前两章简单介绍数据挖掘的常识。第三章介绍如何把商业问题转化为数学问题。第四章是建模前的数据处理。第五到第九章介绍具体建模流程。第十、十一章介绍模型的评估、验证、使用和维护。第十二章通过一个实际商业案例重温整个建模流程。

本书大量列举了数据挖掘技术在各行各业的应用案例，因此商业策划、市场策划专业人士也能从中获益。你们对数据挖掘技术了解越多，数据挖掘在国内的应用发展就会越快。

序

前言

第一篇 基本知识

 第1章 简介

1.1 数据挖掘简介

1.2 数据建模简介

 第2章 数据建模的基本知识

2.1 建模的前提和假设

2.2 建模的数据样本

2.3 建模的本质

2.4 关于数据建模的几点说明

第二篇 数据建模

 第3章 商业问题的转化

3.1 建模目标

3.2 建模变量

3.3 建模样本

3.4 建模方法

 第4章 建模前的数据处理

4.1 数据导入

4.2 数据整合

4.3 划分数据集

4.4 平衡样本

4.5 数据预处理

 第5章 变量删减

5.1 变量的同质性

5.2 变量的相关性

 第6章 单变量分析之类别变量

 第7章 单变量分析——连续变量

7.1 当作类别变量处理

7.2 散点图分析

7.3 变量的转换

7.4 特殊值的调整

 第8章 变量间的相互作用

8.1 存在变量间相互作用的例子

8.2 如何发现变量间相互作用的存在

8.3 如何处理变量间存在的相互作用

 第9章 建立模型

 第10章 模型的评估与验证

10.1 评估模型的一些衡量指标

10.2 十等分位法评估模型

10.3 模型的打分

10.4 模型的验证

 第11章 模型的使用和维护

11.1 模型的使用

11.2 模型的追踪

11.3 模型的维护

第三篇 实际商业案例

 第12章 逻辑回归模型

12.1 商业问题的转化

12.2 数据处理

12.3 变量删减

12.4 单变量分析——类别变量

12.5 单变量分析——连续变量

12.6 变量间的相互作用

12.7 建立模型

12.8 模型检测

12.9 模型实施方案(给数据提取人员)