前言
第1章 數據挖掘與數據倉庫
1.1 數據挖掘簡介
1.1.1 數據挖掘的定義4
1.1.2 數據挖掘的重要性
1.1.3 數據挖掘的功能
1.1.4 數據挖掘的步驟
1.1.5 數據挖掘建模的標準CRISP-DM
1.2 商務智能簡介
1.2.1 商務智能
1.2.2 商務智能的定義
1.2.3 商務智能的架構
1.2.4 商務智能的實施流程
1.3 數據挖掘與其他相關領域的關系
1.3.1 數據挖掘與統(tǒng)計分析的不同
1.3.2 數據挖掘與數據倉庫的關系
1.3.3 KDD與數據挖掘的關系
1.3 .4在線分析處理(OLAP)與數據挖掘的關系
1.3.5 數據挖掘與機器學習的關系
1.3.6 Web挖掘和數據挖掘有什么不同
1.4 數據挖掘在客戶關系管理中的應用
1.4.1 客戶關系管理(CRM)
1.4.2 客戶關系管理指標
1.4.3 數據挖掘應用于各行業(yè)
1.4.4 客戶市場細分
1.4.5 交叉銷售
1.4.6 客戶關系管理四大循環(huán)過程
1.4.7 數據庫營銷
1.5 數據倉庫定義
1.5.1 數據倉庫特性
1.5.2 數據倉庫架構
1.5.3 構建數據倉庫的原因
1.5.4 構建數據倉庫的主要目的
1.5.5 數據倉庫的應用
1.5.6 數據倉庫的管理
1.6 數據挖掘工具分類
1.6.1 數據挖掘工具
1.6.2 各工具的簡介
第2章 SQL語言介紹及其實例
2.1 SQL簡介及數據變量來源說明
2.1.1 何謂SQL
2.1.2 各數據文檔變量說明
2.2 SQL基本語法介紹
2.3 會員基本資料整理
2.3.1 查詢縣市別填答狀態(tài)
2.3.2 婚姻狀態(tài)
2.4 會員基本變項
2.4.1 性別
2.4.2 交易周期性變化
2.4.3 會員在交易時的年齡及婚姻狀態(tài)
2.4.4 會員交易金額及紅利積點次數分配百分比
2.4.5 平均交易間隔時間
2.5 產品組合
2.5.1 按照產品編號排行榜
2.5.2 單項產品的排行榜
2.5.3 重復購買率
2.6 會員流失率
2.7 會員貢獻度
第3章 SQL Server 2008的數據挖掘模型在零售業(yè)中的應用
3.1 實際案例練習
3.1.1 數據挖掘Microsoft決策樹
3.1.2 數據挖掘Microsoft羅吉斯回歸
3.1.3 數據挖掘Microsoft類神經網絡
3.1.4 數據挖掘Microsoft貝氏概率分類
3.2 潛在客戶預測模型
3.2.1 潛在客戶預測流程圖
3.2.2 交易頻率趨勢圖
3.2.3 交易頻率語法
3.3 模型建構
3.3.1 SSIS操作流程
3.3.2 SSAS操作流程
3.3.3 數據挖掘Microsoft決策樹模型建構
3.3.4 數據挖掘Microsoft羅吉斯回歸模型建構
3.3.5 數據挖掘Microsoft類神經網絡及貝氏概率模型建構
3.3.6 模型比較
3.4 數據挖掘Microsoft時間序列
3.4.1 基本概念
3.4.2 時間序列的成分
3.4.3 時間序列數據的圖形介紹
3.4.4 利用修勻法預測
3.4.5 用趨勢投射預測時間序列
3.4.6 預測含趨勢與季節(jié)成分的時間序列
3.4.7 利用回歸模型預測時間序列
3.4.8 其他預測模型
3.4.9 模型單變量時間序列預測模型
3 ,4.1 0時間趨勢預測模型
3.4.1 1范例操作
3.5 數據挖掘Microsoft聚類分析
3.5.1 基本概念
3.5.2 范例操作
3.6 數據挖掘Microsoft線性回歸
3.6.1 基本概念
3.6.2 簡單線性回歸分析
3.6.3 多無回歸分析
3.6.4 嶺回歸分析
3.6.5 范例操作
3.6.6 補充（測試集數據匯出）
3.7 數據挖掘Microsoft關聯(lián)規(guī)則
3.7.1 基本概念
3.7.2 關聯(lián)規(guī)則的種類
3.7.3 關聯(lián)規(guī)則的算法：Apriori算法
3.7.4 關聯(lián)規(guī)則DMX數據挖掘語法
3.8 數據挖掘Microsoft時序群集
3.8.1 基本概念
3.8.2 相關研究
3.8.3 時序群集DMX數據挖掘語法
第4章 OLAP-零售業(yè)中的應用
4.1 數據倉庫
4.2 實例操作
4.2.1 數據來源檢查
4.2.2 創(chuàng)建命名查詢（VIP會員數據）
4.2.3 編輯命名查詢（VIP產品組成貨號）
4.2.4 編輯命名查詢(VIP訂單明細表)
4.2.5 編輯命名查詢（VIP訂單數）
4.2.6 編輯命名查詢（VIP購買產品）
4.2.7 編輯命名查詢（VIP會員數）
4.3 維度設計
4.4 建立多維數據集
4.4.1 對企業(yè)的價值
4.4.2 數據儲存的選擇性
4.4.3 實例操作
4.5 數據模擬及相關數據明細
第5章 Excel中的數據挖掘模塊
5.1 安裝與設定數據挖掘加載宏
5.1.1 系統(tǒng)需求
5.1.2 開始安裝
5.1.3 完成安裝檢查
5.1.4 狀態(tài)設定
5.1.5 設定完成檢查
5.2 Excel 2007數據挖掘工具列介紹
5.2.1 數據挖掘使用幫助
5.2.2 數據挖掘連接設定
5.2.3 設定目前的連接
5.2.4 跟蹤
5.2.5 數據準備
5.2.6 瀏覽數據
5.2.7 清除數據
……
鄂公網安備 42010302001612號 