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正版新书]新时代·技术新未来:大数据分析与变现·利润驱动[比利
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章以价值为中心的分析方法
1.1概述
1.1.1商业分析
1.2利润驱动的商业分析
1.3分析流程模型
1.4分析模型评估
1.5分析团队
1.5.1人员背景
1.5.2数据科学家
总结
复习题
参考文献
第2章分析技术
2.1概述
2.2数据预处理
2.2.1分析数据的去标准化
2.2.2抽样
2.2.3探索性分析
2.2.4缺失值
2.2.5异常值监测和处理
2.2.6主成分分析
2.3分析类型
2.4预测分析
2.4.1概述
2.4.2线性回归
2.4.3逻吉斯回归
2.4.4决策树
2.4.5神经网络
2.5综合法
2.5.1装袋法
2.5.2推进法
2.5.3随机森林法
2.5.4综合法的评估
2.6预测模型评估
2.6.1数据集拆分
2.6.2分类模型的性能测算
2.6.3回归模型的性能测算
2.6.4预测分析模型的其他性能测算指标
2.7描述性分析
2.7.1概述
2.7.2关联规则
2.7.3顺序规则
2.7.4聚类
2.8生存分析
2.8.1概述
2.8.2生存分析测算
2.8.3KaplanMeier分析
2.8.4参数化生存分析
2.8.5比例风险回归
2.8.6生存分析模型的扩展
2.8.7生存分析模型评估
2.9社交网络分析
2.9.1概述
2.9.2社交网络定义
2.9.3社交网络指标
2.9.4社交网络学习
2.9.5相关邻居分类器
2.9.6概率相关邻居分类器
2.9.7相关逻吉斯回归
2.9.8集体推论
总结
复习题
注释
参考文献
第3章商业应用
3.1概述
3.2营销分析
3.2.1概述
3.2.2RFM分析
3.2.3响应建模
3.2.4流失预测
3.2.5X-销售
3.2.6客户细分
3.2.7客户终身价值
3.2.8客户之旅
3.2.9推荐系统
3.3欺诈分析
3.4信用风险分析
3.5HR分析
总结
复习题
注释
参考文献
第4章建立提升模型
4.1概述
4.1.1提升建模案例:响应模型建立
4.1.2处理效果
4.2实验设计、数据采集和数据处理
4.2.1实验设计
4.2.2活动模型有效性测算
4.3提升建模的方法
4.3.1双模型法
4.3.2基于回归的方法
4.3.3基于树的方法
4.3.4综合法
4.3.5连续型或顺序结果
4.4提升模型评估
4.4.1可视化评估方法
4.4.2性能测算指标
4.5操作指导
4.5.1建立提升模型的两步法
4.5.2实施和软件
总结
复习题
注释
参考文献
第5章利润驱动的分析技术
5.1概述
5.2利润驱动的预测分析法
5.2.1利润驱动的预测分析案例
5.2.2成本矩阵
5.2.3利用成本非敏感性分类模型进行成本敏感性决策
5.2.4成本敏感性分类框架
5.3成本敏感性分类法
5.3.1训练前方法
5.3.2训练中方法
5.3.3训练后方法
5.3.4成本敏感性分类模型评估
5.3.5不平衡的类别分布
5.3.6操作
5.4成本敏感性回归法
5.5回归的成本敏感性学习法
5.5.1训练中方法
5.5.2训练后方法
5.6利润驱动描述性分析
5.6.1利润驱动的细分法
5.6.2利润驱动的关联规则法
总结
复习题
注释
参考文献
第6章利润驱动的模型评估和实施
6.1概述
6.2分类模型的利润驱动评估
6.2.1平均错误分类成本
6.2.2分界点调优
6.2.3基于ROC曲线的测算法
6.2.4利用观察对象依赖型成本法进行利润驱动评估
6.3回归模型的利润驱动评估
6.3.1损失函数和基于误差的评估测算法
6.3.2REC曲线和曲面
总结
复习题
注释
参考文献
第7章经济影响
7.1概述
7.2大数据和分析的经济价值
7.2.1所有权总成本
7.2.2投资回报
7.2.3利润驱动的商业分析
7.3关键经济考虑因素
7.3.1内包与外包的对比
7.3.2企业预置与云平台的对比
7.3.3开源软件与商业软件的对比
7.4大数据和分析的ROI提升
7.4.1新数据源
7.4.2数据质量
7.4.3管理支持
7.4.4组织方面
7.4.5交叉繁殖
总结
复习题
注释
参考文献
沃特•韦贝克
比利时布鲁塞尔自由商业信息和数据分析专业助理教授。他是《利用描述性、预测性和网络技术进行欺诈分析》一书的合著者。
巴特•贝森斯
比利时鲁汶教授和英国南安普顿讲师。他是《大数据世界的信用风险管理和分析》一书作者,也是《利用描述性、预测性和网络技术实现欺诈分析》一书的合著者。
克里斯蒂安•布拉沃
英国南安普顿决策分析和风险专业的商业分析讲师。
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