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資料採礦與商業智慧
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商品簡介

作者簡介

目次

資料採礦是一門結合統計學與資訊科學相關理論的方法學,藉由各種功能與模式的導入與實踐,使其應用遍及各個領域,成為研究與實務工作者重要的研究方法,是一門兼具問題、理論與方法的學科。

這本書主要以不同資料採礦的理論為經,演算方法為緯,在此架構中,藉著個案實例以及SPSS Clementine系統實際的操作,說明資料採礦模式與功能所能提供的問題解決方法,使學習者能夠實際操作不同資料採礦的功能與模式,達到理論與實作兼具的學習目的。

廖述賢
現職    淡江大學管理學院經營決策系暨管理科學研究所專任教授
學歷    英國華崴克大學作業研究與系統管理博士
            (Warwick University, Ph.D. of Operational Research & System Group, UK)
經歷    國防大學管理學院資源管理研究所專任副教授(兼任研究中心主任)
            國防大學管理學院資源管理研究所專任教授
            考試院公務人員高等考試與普通考試命題與閱卷委員
研究領域    決策理論、資訊管理、知識管理、資料採礦、商業智慧、科技管理

溫志皓
現職    空軍總司令部
學歷    國防大學管理學院資源管理研究所碩士
研究領域    資料採礦、資料庫管理與設計、科技管理

Part 1 資料採礦概論

 

Chapter 1 資料採礦概論

第一節 資料採礦之概念

第二節 何謂資料採礦

第三節 資料採礦的定義

第四節 資料採礦的流程

第五節 資料採礦的應用

 

Chapter 2 資料採礦的功能

第一節 資料採礦的方式與功能

第二節 分類

第三節 推估

第四節 預測

第五節 集群

第六節 關聯

第七節 順序

 

Chapter 3 資料庫與資料採礦

第一節 資料與資料庫

第二節 資料庫架構

第三節 資料導入:以 SPSS Clementine為例

第四節 資料品質

第五節 資料預處理

 

 Part 2 資料採礦分析

 

Chapter 4 類神經網路

第一節 類神經網路的基本概念

第二節 類神經網路演算法簡介

第三節 Clementine資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 5 決策樹

第一節 決策樹基本概念

第二節 決策樹演算法簡介

第三節 Clementine C5.0資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 6 分類與迴歸樹

第一節 分類與迴歸樹基本概念

第二節 C&R Tree演算法簡介

第三節 Clementine C&R Tree資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 7 類神經網路:Kohonen

第一節 類神經網路 Kohonen基本概念

第二節 類神經網路 Kohonen演算法

第三節 Clementine類神經網路 Kohonen資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 8 集群分析

第一節 集群分析 K-means的基本概念

第二節 K-means演算法簡介

第三節 Clementine K-Means資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 9 兩階段集群分析

第一節 兩階段集群分析基本概念

第二節 兩階段集群分析演算法

第三節 Clementine兩階段集群分析資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 10 關聯法則

第一節 關聯法則 Apriori基本概念

第二節 Apriori演算法簡介

第三節 Clementine Apriori資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 11 規則歸納法

第一節 規則歸納法基本概念

第二節 GRI演算法簡介

第三節 Clementine GRI資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 12 次序分析

第一節 次序分析基本概念

第二節 次序分析演算法簡介

第三節 Clementine次序分析資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Chapter 13 因素分析

第一節 因素分析基本概念

第二節 因素分析演算法簡介

第三節 SPSS Clementine PCA/Factor資料格式與設定

第四節 個案實作

 

Part 3 商業智慧

 

Chapter 14 商業智慧

第一節 商業智慧

第二節 商業智慧的定義

第三節 商業智慧的發展

第四節 商業智慧的架構

第五節 商業智慧應用涵蓋的範圍

第六節 商業智慧的系統發展程序

 

Chapter 15 資料倉儲

第一節 資料倉儲概念

第二節 資料倉儲架構

第三節 資料倉儲的維度模式

第四節 資料倉儲的建置

 

Chapter 16 線上分析處理

第一節 線上分析處理概念

第二節 多維度資料結構與模型

第三節 多維度資料分析架構


 

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