包邮新时代·技术新未来大数据分析与变现:利润驱动

第1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/

X大数据分析与变现：利润驱动目录XI2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3Kaplan Meier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/XII大数据分析与变现：利润驱动目录XIII

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/XIV大数据分析与变现：利润驱动目录XV

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/