数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版） [Data Mining Techniques: For Marketing,Sales,and Customer Relationship Management,Third Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 林那夫（Gordon S. Linoff），[美] 贝里（Michael J.A.Berry） 著，巢文涵，张小明，王芳 译

图书标签:

• 数据挖掘
• 市场营销
• 销售
• 客户关系管理
• CRM
• 商业智能
• 数据分析
• 机器学习
• 预测模型
• 商业策略

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302310143

版次：3

商品编码：11195928

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：Data Mining Techniques: For Marketing,Sales,and Customer Relationship Management,Third Edition

开本：16开

出版时间

内容简介

　　谁将是忠实的客？谁将不是呢？哪些消息对哪些客户细分最有效？如何较大化客户的价值？如何将客户的价值最火化？《数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版）》提供了强大的工具，可以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中提取它们的答案。自本书第1版问世以来，数据挖掘已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在这个较新版本中，作者对每个章节都进行了大量的更新和修订，并且添加了几个新的章节。《数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版）》保留了早期版本的重点，指导市场分析师、业务经理和数据挖掘专家利用数据挖掘方法和技术米解决重要的商业问题。在不牺牲准确度的前提下，为了简单起见，即使是复杂的主题，作者也进行了简洁明了的介绍，并尽量减少对技术术语或数学公式的使用。每个技术丰题都通过案例研究和源自作者经验的真实案例进行说明，每章都包含了针对从业者的宝贵提示。书中介绍的新技术和更为深入的技术包括：线性和逻辑回归模型、增量响应（提升）建模、朴素贝叶斯模型、表查询模型、相似度模型、径向基函数网络、期望值较大化（EM）聚类和群体智慧。新的章节专门讨论了数据准备、派生变量、主成分分析和其他变量减少技术，以及文本挖掘。
　　在建立了全面的数据挖掘应用业务环境，并介绍了所有数据挖掘项目通用的数据挖掘方法论的各个方面之后，《数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版）》详细介绍了每个重要的数据挖掘技术。

作者简介

　　Gordon S.Linoff和Michael J.A.Berry在数据挖掘领域的知名度众所周知。他们是Data Miners公司——一家从事数据挖掘的咨询公司——的创始人，而且他们已经共同撰写了一些在该领域有影响力和得到广泛阅读的书籍。他们共同撰写的第1本书是Data Mining Techniques的第1个版本，于1997年出版。自那时起，他们就一直积极地挖掘各种行业的数据。持续的实践分析工作使得两位作者能够紧跟数据挖掘、预测以及预测分析领域的快速发展。Gordon和Michael严格地独立于供应商。通过其咨询工作，作者接触了所有主要软件供应商（以及一些小的供应商）的数据分析软件。他们相信好的结果不在于是采用专用的还是开源的软件，命令行的还是点击的软件，而是在于创新思维和健全的方法。
　　Gordon和Michael专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存期价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择很好登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。Gordon和Michael致力于分享他们的知识、技能以及对这个主题的热情。当他们自己不挖掘数据时，他们非常喜欢通过课程、讲座、文章、现场课堂，当然还有你要读的这本书来教其他人。经常可以发现他们在会议上发言和在课堂上授课。作者还在blog.data-miners.com维护了一个数据挖掘的博客。
　　Gordon生活在曼哈顿。在本书之前，他最近的一本书是Data Analysis Using SQL and　Excel，已经由Wiley于2008年出版。
　　Michael生活在马萨诸塞州剑桥市。他除了在Data Miners从事咨询工作之外，还在波　士顿大学卡罗尔管理学院讲授市场营销分析（Marketing Analytics）课程。

内页插图

目录

第1章 什么是数据挖掘以及为什么要进行数据挖掘
1.1 什么是数据挖掘
1.1.1 数据挖掘是一项业务流程
1.1.2 大量的数据
1.1.3 有意义的模式和规则
1.1.4 数据挖掘和客户关系管理
1.2 为什么是现在
1.2.1 数据正在产生
1.2.2 数据正存在于数据仓库中
1.2.3 计算能力能够承受
1.2.4 对客户关系管理的兴趣非常强烈
1.2.5 商业的数据挖掘软件产品变得可用
1.3 数据挖掘人员的技能
1.4 数据挖掘的良性循环
1.5 业务数据挖掘的案例研究
1.5.1 识别美国银行的业务挑战
1.5.2 应用数据挖掘
1.5.3 对结果采取行动
1.5.4 度量数据挖掘的影响
1.6 良性循环的步骤
1.6.1 识别业务机会
1.6.2 将数据转换为信息
1.6.3 根据信息采取行动
1.6.4 度量结果
1.7 良性循环上下文中的数据挖掘
1.8 经验教训

第2章 数据挖掘在营销和客户关系管理中的应用
2.1 两个客户生存周期
2.1.1 客户个人生存周期
2.1.2 客户关系生存周期
2.1.3 基于订阅的关系和基于事件的关系
2.2 围绕客户生存周期组织业务流程
2.2.1 客户获取
2.2.2 客户激活
2.2.3 客户关系管理
2.2.4 赢回
2.3 数据挖掘应用于客户获取
2.3.1 识别好的潜在客户
2.3.2 选择通信渠道
2.3.3 挑选适当的信息
2.4 数据挖掘示例：选择合适的地方做广告
2.4.1 谁符合剖析
2.4.2 度量读者群的适应度
2.5 数据挖掘改进直接营销活动
2.5.1 响应建模
2.5.2 优化固定预算的响应
2.5.3 优化活动收益率
2.5.4 抵达最受信息影响的人
2.6 通过当前客户了解潜在客户
2.6.1 在客户成为“客户”以前开始跟踪他们
2.6.2 收集新的客户信息
2.6.3 获取时间变量可以预测将来的结果
2.7 数据挖掘应用于客户关系管理
2.7.1 匹配客户的活动
2.7.2 减少信用风险
2.7.3 确定客户价值
2.7.4 交叉销售、追加销售和推荐
2.8 保留
2.8.1 识别流失
2.8.2 为什么流失是问题
2.8.3 不同类型的流失
2.8.4 不同种类的流失模型
2.9 超越客户生存周期
2.10 经验教训

第3章 数据挖掘过程
3.1 会出什么问题
3.1.1 学习的东西不真实
3.1.2 学习的东西真实但是无用
3.2 数据挖掘类型
3.2.1 假设检验
3.2.2 有指导数据挖掘
3.2.3 无指导数据挖掘
3.3 目标、任务和技术
3.3.1 数据挖掘业务目标
3.3.2 数据挖掘任务
3.3.3 数据挖掘技术
3.4 制定数据挖掘问题：从目标到任务再到技术
3.4.1 选择广告的最佳位置
3.4.2 确定向客户提供的最佳产品
3.4.3 发现分支或商店的最佳位置
3.4.4 根据未来利润划分客户
3.4.5 减少暴露于违约的风险
3.4.6 提高客户保留
3.4.7 检测欺诈性索赔
3.5 不同技术对应的任务
3.5.1 有一个或多个目标
3.5.2 目标数据是什么
3.5.3 输入数据是什么
3.5.4 易于使用的重要性
3.5.5 模型可解释性的重要性
3.6 经验教训

第4章 统计学入门：关于数据，你该了解些什么
4.1 奥卡姆（Occam）剃刀
4.1.1 怀疑论和辛普森悖论
4.1.2 零假设（Null Hypothesis）
4.1.3 p-值
4.2 观察和度量数据
4.2.1 类别值
4.2.2 数值变量
4.2.3 更多的统计思想
4.3 度量响应
4.3.1 比例标准误差
4.3.2 使用置信区间比较结果
4.3.3 利用比例差异比较结果
4.3.4 样本大小
4.3.5 置信区间的真正含义是什么
4.3.6 实验中检验和对照的大小
4.4 多重比较
4.4.1 多重比较的置信水平
4.4.2 Bonferroni修正
4.5 卡方检验
4.5.1 期望值
4.5.2 卡方值
4.5.3 卡方值与比例差异的比较
4.6 示例：区域和开局卡方
4.7 案例研究：利用A/B检验比较两种推荐系统
4.7.1 第一个指标：参与会话
4.7.2 第二个指标：每个会话的日收益
4.7.3 第三个指标：每天谁取胜
4.7.4 第四个指标：每个会话的平均收益
……
第5章 描述和预测：剖析与预测建模
第6章 使用经典统计技术的数据挖掘
第7章 决策树
第8章 人工神经网络
第9章 最近邻方法：基于记忆的推理和协同过滤
第10章 了解何时应担忧：使用生存分析了解客户
第11章 遗传算法与群体智能
第13章 发现相似的岛屿：自动群集检测
第14章 其他的群集检测方法
第15章 购物篮分析和关联规则
第16章 链接分析
第17章 数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘
第18章 构建客户签名
第19章 派生变量：使数据的含义更丰富
第20章 减少变量数量的技术
第21章 仔细聆听客户所述：文本挖掘

精彩书摘

　　1.每个业务都是服务业务
　　处于服务行业的公司，信息将赋予其竞争优势。这就是为什么连锁饭店会记录你首选无烟的房间，而租车公司会记录你喜欢的车的类型。此外，传统上认为自身不是服务提供者的公司也开始从不同的角度来思考。汽车经销商是出售汽车还是运输工具？如果是后者，那么每当你自己的车在商店里时，经销商就为你提供一辆替代车是合理的，许多经销商现在就是这么做的。
　　即使是日用商品也可以通过服务得到加强。一家家庭供热石油公司如果能够监视你的使用情况，并在你需要更多的石油时向你提供石油，那么相比一家公司期望你在油箱枯竭和管道冻结前记得打电话来安排你的订单，它销售的产品更好。对于信用卡公司、长途运输公司、航空公司以及所有类型的零售商而言，服务竞争通常会与价格竞争一样多或更多。
　　2.信息即产品
　　许多公司发现他们拥有的客户信息不仅对自己有价值，而且对其他人同样有价值。一家具有忠诚卡方案的超市有一些消费者包装食品行业会喜欢的信息——关于谁在购买哪些产品的知识。信用卡公司有一些航空公司想要了解的信息——谁在买大量的机票。超市和信用卡公司都处于知识经纪人的位置。超市可以通过打印优惠券向消费者包装食品公司索取更高的收费，此时超市会承诺通过向适当的购物者打印适当的优惠券获得更高的回报率。信用卡公司可以向航空公司收费，其目标是为经常旅行、但乘坐其他航空公司航班的人提供频繁的飞行积分。
　　Google了解人们正在Web上寻找什么。它在出售赞助商链接（以及其他事物）时利用这种知识。保险公司会为确保某人在搜索“汽车保险”时，为其提供它们站点的链接而支付相应的费用。金融企业将支付赞助商链接，从而当有人搜索诸如“抵押贷款再融资”之类的短语时显示其链接。
　　……

前言/序言

　　15年前，Michael和我合写了这本书的第一版。那本书400页多一点，通过弥合技术和实践之间的差距，通过帮助商业人士了解数据挖掘技术以及帮助技术人员理解这些技术的商业应用，从而满足了我们调查数据挖掘领域的目标。当Wiley出版社的编辑Bob Elliott让我们撰写Data Mining Techniques的第3版时，我们欣然同意，浑然忘记了撰写一本书给我们的个人生ai ok de活所带来的牺牲。我们也知道新版本将会大幅改写以前的两个版本。
　　在过去的15年中，这个领域无论是在内涵上还是在字面上都已经得到了扩展，这本书中同样如此。2004年出版了第2版，这一版本增加到了600页，并引入了两个新的章节，分别介绍了生存分析和统计算法这两种新的关键技术，它们对于数据挖掘人员而言已经变得（并依然）越来越重要。现在的这个版本将再度引入新的技术领域——尤其是文本挖掘和主成分分析，同时在所有章节中引入了丰富的新实例，并增强了技术描述。这些例子来自各行各业，其中包括金融服务、零售、电信、媒体、保险、保健和基于Web的服务。
　　作为该领域的从业人员，我们也一直在学习。我们现在大约已经有半个世纪的数据挖掘方面的经验。自1999年以来，Michael和我一直在通过SAS研究所的业务知识系列（本系列与业务的软件方面分离，引入外部专家讲授非软件特定的课程）、数据仓库研究所以及许多不同企业的现场课程进行授课。我们在这些课程中的讲师角色使我们有机会接触成千上万各种行业中的不同业务人员。其中商业数据挖掘技术这门课程就是基于这本书的第二版。这些课程提供了大量有关数据挖掘主题的反馈，比如现实世界的人们正在做什么，以及如何以最佳方式来表示这些思想，从而使它们易于理解。大部分的反馈在这个新版本中都右所反映。我们从学生那里学到的东西看起来与学生从我们这里学到的一样多。

洞察商机，精赢未来：精益管理时代的智慧之选 在瞬息万变的商业浪潮中，企业生存与发展的核心在于能否精准把握市场脉搏，高效驱动销售增长，并建立牢不可破的客户忠诚度。这不再是依赖直觉或经验的时代，而是数据赋能、智慧驱动的时代。本书旨在为各行各业的管理精英、市场分析师、销售专家以及所有追求卓越商业成就的专业人士，提供一套全面、系统、实用的知识体系和实践方法。它不是一本理论堆砌的学术著作，更不是一份枯燥的指南，而是您在复杂商业环境中扬帆远航的智慧灯塔，是破解增长瓶颈、提升运营效率、实现可持续发展的关键工具。 本书的核心价值在于，它将带领读者深入理解并掌握如何将现代化的数据分析技术，以前所未有的深度和广度，应用于市场营销、销售以及客户关系管理（CRM）的各个环节。我们关注的不仅是“是什么”，更是“如何做”，以及“为什么这样做能带来成效”。通过对海量数据的深入挖掘和智能分析，企业能够从混沌的数据洪流中提炼出有价值的洞察，将这些洞察转化为可执行的策略，最终实现商业目标的跨越式提升。 第一部分：基石——理解数据驱动的商业环境 在本书的第一部分，我们将首先为您构建一个坚实的数据驱动商业环境的认知框架。我们将探讨为什么在当今时代，数据已经成为企业最宝贵的战略资产。从宏观经济趋势到行业竞争格局，从消费者行为的深刻变革到技术发展的日新月异，我们将层层剖析数据在塑造商业未来中的关键作用。 数据时代的商业范式转型：我们认识到，传统意义上的市场分析和销售策略，正在被数据驱动的精准决策所取代。不再是“广撒网”式的营销，而是“精准靶向”的客户触达；不再是“经验主义”的销售预测，而是“基于数据的智能预测”。我们将深入探讨这种范式转变的驱动因素、核心特征以及它对企业运营模式带来的颠覆性影响。 数据分析在商业决策中的角色：理解数据分析的价值，是应用数据分析的前提。我们将阐述数据分析如何帮助企业解答那些最棘手的问题：我的目标客户是谁？他们的需求是什么？他们为什么会购买（或不购买）？如何才能最有效地触达他们？如何优化销售流程以提升转化率？如何预测客户流失并采取有效措施？这些问题的答案，都蕴藏在数据之中，而本书将教您如何发掘它们。 数据基础与分析方法概览：在深入应用之前，我们有必要对数据分析的基础知识和主流方法有一个初步的了解。我们将简要介绍数据的类型、数据收集与清洗的重要性，以及一些基础的统计学概念。同时，我们将勾勒出数据挖掘、机器学习等核心分析技术在商业应用中的基本轮廓，为后续章节的深入探讨打下基础。这部分内容将帮助您建立起对数据分析“是什么”和“能做什么”的直观认识。 第二部分：市场营销的智慧变革 市场营销是企业与客户建立联系的桥梁，而数据分析则赋予了这座桥梁前所未有的精准度和效率。在本部分，我们将重点关注如何运用数据挖掘技术，实现市场营销的智能化和精细化。 客户细分与画像构建：精准营销的前提是精准理解你的客户。我们将教授您如何利用聚类分析、关联规则等技术，从海量客户数据中识别出不同的客户群体，构建详尽的客户画像。这不仅仅是简单的年龄、性别、地域划分，而是深入理解客户的消费习惯、偏好、生命周期、价值潜力等深层维度，从而实现“为对的人，说对的话，在对的时间，通过对的渠道”。 市场趋势预测与机会识别：市场瞬息万变，提前洞察趋势，方能抢占先机。我们将探讨如何通过时间序列分析、文本挖掘等技术，分析宏观经济数据、行业报告、社交媒体讨论等信息，预测市场走向，识别新兴的市场机会或潜在风险。这将帮助企业制定更具前瞻性的市场战略，规避盲目投入。 个性化推荐与交叉销售/向上销售策略：在信息爆炸的时代，千篇一律的广告已难以引起消费者注意。本书将指导您如何利用协同过滤、内容相似度等推荐算法，为客户提供个性化的产品或服务推荐，极大地提升购买意愿和转化率。同时，我们将深入研究如何通过分析客户购买历史和行为模式，设计有效的交叉销售（Cross-selling）和向上销售（Up-selling）策略，最大化客户生命周期价值。 营销活动效果评估与优化：任何营销活动都应有明确的衡量标准。我们将教授您如何设计A/B测试、回归分析等方法，科学地评估各类营销活动的ROI（投资回报率），识别哪些渠道、哪些创意、哪些内容效果最佳，并据此持续优化营销策略，将有限的营销预算投入到最有效的地方。 第三部分：销售的智能驱动与效率提升 销售是企业营收的直接来源，而数据分析能够为销售团队带来前所未有的洞察和工具，使其工作更具针对性、预测性和高效性。 销售预测与管道管理：准确的销售预测是企业制定生产计划、资源分配和财务预算的基础。我们将介绍如何利用回归分析、机器学习模型等技术，基于历史销售数据、市场趋势、客户互动等多维度信息，进行更精准的销售预测。同时，我们将探讨如何通过分析销售管道中的各项数据，识别潜在瓶颈，优化销售流程，提升整体转化效率。 潜在客户识别与评分：并非所有潜在客户都具有同等的价值和转化可能性。本书将教您如何构建潜在客户评分模型，识别出最有可能转化的“优质”客户，让销售团队能够优先投入时间和精力，提高销售效率和成功率。 销售人员绩效分析与辅导：通过对销售人员的活动数据、业绩数据、客户互动记录等进行分析，我们可以识别出表现优异的销售人员的成功模式，以及其他销售人员可能存在的不足之处。本书将指导您如何利用这些数据进行有针对性的绩效评估和辅导，提升整个销售团队的整体水平。 客户流失预警与挽留策略：在竞争激烈的市场中，挽留现有客户的成本远低于获取新客户。我们将深入探讨如何通过分析客户的行为模式、交易频率、服务投诉等数据，建立客户流失预警模型，提前识别有流失风险的客户，并制定有效的个性化挽留策略，最大程度地降低客户流失率。 第四部分：客户关系管理的深度优化 客户关系管理（CRM）的最终目标是建立长期、稳固、互利的客户关系。数据分析为CRM提供了强大的技术支撑，使其从被动响应转变为主动管理和价值创造。 客户生命周期价值（CLV）的计算与提升：理解并提升客户的生命周期价值，是实现企业长期盈利的关键。本书将引导您如何计算CLV，并分析影响CLV的关键因素，从而制定相应的策略来延长客户生命周期、增加客户价值。 个性化客户服务与体验优化：通过分析客户的历史互动记录、偏好、问题反馈等数据，企业可以提供更具个性化、更贴心的客户服务。我们将探讨如何利用这些数据，优化客户服务流程，提高客户满意度，从而提升客户忠诚度。 客户满意度与忠诚度分析：了解客户的真实想法至关重要。我们将介绍如何通过文本挖掘、情感分析等技术，分析客户反馈、评论、社交媒体讨论等，洞察客户满意度和忠诚度的真实水平，及时发现问题并加以改进。 复杂客户数据整合与分析：现代企业往往拥有来自不同渠道、不同系统的大量客户数据。本书将为您提供处理和整合这些复杂数据的思路和方法，打破数据孤岛，构建统一的客户视图，为更深层次的分析提供基础。 第五部分：赋能未来——数据挖掘技术的实践与展望 在本书的最后部分，我们将把理论与实践相结合，为您提供更具操作性的指导，并展望数据挖掘技术在商业领域的未来发展。 数据挖掘工具与技术选型：市面上有众多数据挖掘和分析工具，如何选择适合您企业需求、预算和技术能力的工具，将直接影响项目的成败。我们将对主流的数据挖掘软件、平台和技术进行介绍和比较，并提供选型建议。 数据挖掘项目的实施流程与挑战：一个成功的数据挖掘项目，需要经历明确的需求定义、数据准备、模型构建、模型评估、部署应用等多个阶段。我们将详细阐述每个阶段的关键任务，并分析在项目实施过程中可能遇到的挑战，以及应对策略。 伦理、隐私与合规性考量：在数据驱动的时代，数据的收集、使用和保护，必须遵守严格的伦理规范和法律法规。我们将强调数据隐私保护的重要性，并探讨在数据应用过程中应注意的伦理和合规性问题。 新兴技术与未来趋势：大数据、人工智能、物联网等新兴技术正在以前所未有的速度发展，并不断渗透到商业领域的方方面面。我们将对这些新兴技术如何进一步赋能市场营销、销售与客户关系管理进行展望，帮助您保持对行业前沿的敏锐度。 本书的写作风格力求严谨而不失生动，理论阐述清晰易懂，实践指导具体可行。我们结合了大量的实际案例和行业洞察，旨在帮助读者将所学知识迅速转化为可衡量的商业价值。无论您是初涉数据分析领域，还是希望在现有基础上进行升级，本书都将是您不可多得的良师益友。 掌握数据，就是掌握未来。让我们一起，用智慧驱动商业增长，精赢未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太棒了，让我对市场营销、销售和客户关系管理有了全新的认识。在读这本书之前，我一直觉得数据挖掘离我这个营销小白很远，感觉是那种需要高深技术才能掌握的东西。但是，这本书用一种非常接地气的方式，一步步地引导我理解了数据挖掘的核心概念，并且着重强调了它在实际业务中的应用。我特别喜欢书中关于如何从海量客户数据中挖掘出有价值信息的章节，它不仅仅是理论的罗列，更多的是通过一个个生动的案例，让我看到了数据挖掘是如何帮助企业精准定位目标客户、优化营销策略、提升销售转化率，甚至预测客户流失风险。书中举例的那些案例，比如一家电商公司如何利用用户浏览和购买历史来推荐商品，或者一家电信运营商如何通过分析用户通话行为来识别高价值客户，都让我觉得非常实用和具有启发性。我以前总觉得数据分析就是报表和图表，但这本书让我明白，数据挖掘的价值在于其预测性和指导性，它能够帮助我们从“知其然”走向“知其所以然”，并进而“知其将然”。作者的讲解深入浅出，即使是对数据挖掘不太熟悉的读者，也能很快跟上思路。而且，书中还介绍了一些常用的数据挖掘工具和技术，让我觉得学到的东西是可以直接运用到工作中的。总而言之，这本书为我打开了一扇通往数据驱动营销世界的大门，我迫不及待地想将书中学的知识应用到实际工作中去。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据挖掘技术》的第三版，对我来说，更像是一本“宝典”，它不仅仅是技术层面的讲解，更多的是关于如何在商业世界中运用这些技术来创造价值。我尤其欣赏作者在市场营销、销售和客户关系管理这些具体业务场景中的应用讲解，这些内容非常具有现实指导意义。书中反复强调数据挖掘不仅仅是关于算法，更是关于理解业务问题、收集相关数据、选择合适的模型，并最终将结果转化为可执行的商业策略。我非常认同书中关于“客户是企业最宝贵的资产”这一观点，并看到数据挖掘如何帮助企业更深入地了解客户，建立更紧密的客户关系。书中对于客户生命周期管理（CLM）的阐述，让我看到了如何利用数据来预测客户行为，优化客户体验，提高客户忠诚度。无论是预测客户流失，还是识别高价值客户，亦或是个性化推荐，都离不开数据挖掘技术。这本书的内容非常丰富，涵盖了从基础的描述性分析到复杂的预测性分析，让我对数据挖掘的整体框架有了更全面的理解。而且，作者的叙述风格也很吸引人，他能够将复杂的概念解释得通俗易懂，同时又不失学术的严谨性，这对于我这样非技术背景的读者来说，非常友好。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了这本书，感觉像是在参加一个高强度的、由顶尖专家亲自指导的行业研讨会。作者在内容编排上非常有条理，从基础的概念引入，到各种复杂模型的深入剖析，再到实际案例的详尽解读，层层递进，逻辑清晰。尤其是关于客户细分和预测模型的章节，简直是干货满满。书中详细介绍了如何利用聚类算法对客户进行分组，以便实施差异化的营销策略，这让我意识到，过去那种“一刀切”的营销方式是多么的低效。更让我眼前一亮的是，作者对预测模型的阐述，不仅讲解了各种模型的原理，还强调了模型评估和选择的重要性，以及如何将这些模型应用到客户生命周期管理中，比如预测客户的购买意愿、流失概率等。书中引用的大量研究成果和权威数据，也增加了内容的说服力和深度。我尤其赞赏作者对于数据预处理和特征工程的重视，这部分内容往往是许多入门级书籍容易忽略的，但这本书却把它放在了重要的位置，因为它直接关系到模型的准确性和有效性。读完这本书，我对如何利用数据来理解和影响客户的行为有了更系统、更全面的认识。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本战略指导书，能够帮助企业在激烈的市场竞争中获得优势。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常扎实，尤其是对于那些想要深入了解数据挖掘在实际商业应用中的读者来说，绝对是必读之选。作者在书中详细介绍了各种常用的数据挖掘算法，并且对它们的优缺点、适用场景进行了深入的分析。我特别喜欢书中关于关联规则挖掘和决策树的部分，作者通过生动的例子，清晰地解释了这些算法的原理和应用。例如，如何通过购物篮分析来发现商品之间的关联性，从而进行有效的商品陈列和捆绑销售；如何利用决策树来预测客户是否会购买某个产品，从而进行精准的营销推送。书中还涵盖了文本挖掘和情感分析的内容，这对于理解客户的反馈和舆情非常有帮助。我之前一直觉得这些技术离我很远，但读完这本书，我才发现它们可以如此具体地应用于优化产品服务、提升品牌形象。而且，书中还强调了数据挖掘项目的生命周期管理，从问题的定义、数据的收集与准备，到模型的构建、评估与部署，每一个环节都进行了细致的讲解。这让我对整个数据挖掘流程有了更清晰的认识，也为我今后开展相关工作提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始是被这本书的书名吸引过来的，因为我一直对市场营销和客户关系管理非常感兴趣，但总觉得理论性太强，离实际操作有点远。这本书就像一座桥梁，将那些看似高深的“数据挖掘”技术，巧妙地与我熟悉的营销场景联系了起来。我发现，原来那些成功企业的营销活动，背后都有数据分析的影子。书中通过许多贴近现实的商业案例，展示了数据挖掘在提升客户满意度、优化产品推荐、制定个性化促销方案等方面的巨大潜力。让我印象深刻的是，书中不仅仅讲了“做什么”，更讲了“怎么做”，而且有很多非常具体的操作指南，比如如何利用A/B测试来验证营销效果，如何构建客户画像来理解不同客户群体的需求，甚至是如何处理数据中的缺失值和异常值。虽然我不是数据科学家，但这本书用一种非常易懂的语言，让我明白了背后的逻辑，也让我看到了数据挖掘在日常营销工作中的可行性。这本书让我觉得，原来数据挖掘并不是遥不可及的，而是每一个营销人都应该掌握的必备技能。它极大地激发了我探索数据价值的兴趣，也让我对未来的营销工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

老师推荐的，要好好学习学习

评分☆☆☆☆☆

跟自己的工作方向不一样，个人用来科普，当小说看的

评分☆☆☆☆☆

真心是好书，很有用。很厚，内容很充实，对数据挖掘的认识和理解很有帮助。

评分☆☆☆☆☆

想学习一下数据挖掘的知识，所以买了这本书，希望有所帮助

评分☆☆☆☆☆

鬼鬼屋子夜店内现车在

评分☆☆☆☆☆

书的质量还不错吧，只是不错

评分☆☆☆☆☆

书不错 适合没有技术背景的人看 挺好的

评分☆☆☆☆☆

东西不错，发货速度很快。

评分☆☆☆☆☆

等静下心来好好看，比较有意思