《数据挖掘：实用案例分析》有奖图书试读活动

xgghxkhuang

ses19828 发表于 2013-7-15 16:52
06年的时候曾经参与过SIEBEL CRM的一个项目，当时甲方购买了siebel analyses .
当时国内做这个的很少，过来 ...

数据挖掘得数理统计专家完成，我也在学习摸索中，感觉很玄，很高深，关键要有产出

〇〇

xgghxkhuang 发表于 2013-7-15 21:03
oo不是搞oracle plsql和sql的吗？
oo也要转数据挖掘了？

不转，以前学过一门课

chszs

1、数据挖掘常用的算法和规则有哪些？
我把数据挖掘常用的算法做了个归类，大致是：
1）分类方面
代表性的算法有：C4.5算法、CART算法、K Nearest Neighbours(KNN)算法、Naive Bayes算法
2）统计学习方面
代表性的算法有：SVM算法、EM算法
3）关联分析方面
代表性的算法有：Apriori算法、FP-Tree算法
4）链接挖掘方面
代表性的算法有：PageRank算法、HITS算法
5）聚类方面
代表性的算法有：K-Means算法、BIRCH算法
6）装袋与推进方面
代表性的算法有：AdaBoost算法
7）序列模式方面
代表性的算法有：GSP算法、PrefixSpan算法
8）集成挖掘方面
代表性的算法有：CBA算法
9）粗糙集算法
代表性的算法有：Finding Reduct算法
10）图挖掘方面
代表性的算法有：gSpan算法

2、数据挖掘的核心是什么？
说到数据挖掘的核心，不同的人有不同的看法。基本上，我认为算法和数据都是数据挖掘的核心，两者都非常重要。因为数据挖掘的核心阶段是建立模型，要建立模型，就离不开算法和数据。

3、试读图书章节后谈谈您的感想？
书很不错，试读章节包含了图书的前三章，主要是介绍性的内容。我个人很喜欢实战类的书籍，对此书充满了期待。

weichai_foo

最近就在做bi，规划了下建设路线图；
第一阶段：交易类型报表，主要满足业务需求
第二阶段：统计分析类，包含信息钻取，切片等
第三阶段：绩效管理（kpi指标），初步分析应用
第四阶段：基于事实的数据分析（OLAP）
第五阶段：信息智能交互 (Data Mining & Analytics)
用的数据库及ETL等都是oracle的
当然了对此书也是很神往的，能多点经验项目也更好实施。

jianswu

试读图书章节后，觉得收益匪浅，特别是实用案例分析，能从实际应用场景发现问题，分析问题，解决问题，更能难可贵的是作者能在帮助解决问题之余，作了更深入的拓展思考，对本书真是非常期待！！！

talentqiu11

占位，更新

ses19828

xgghxkhuang 发表于 2013-7-15 21:05
sibel好像是oracle的crm系统，很贵的，得几百万的，而且前期投入巨大

是的。。
      无底洞
      但是这个确实是好东西，只是到了国内实施就变味了，大概是为了商业利益等。
      

ses19828

xgghxkhuang 发表于 2013-7-15 21:13
数据挖掘得数理统计专家完成，我也在学习摸索中，感觉很玄，很高深，关键要有产出

相当玄乎
公式一大堆，咨询工程师都说不出为什么要这么建模。
无外乎就是从外文的资料上，或者是海外项目中，照抄过来。但是搬到国内来，通常不适用的。
当时我记得我们项目里面有个按订单组织货源的需求。。。需要预测未来的订单销量，来安排货源。
结果用这些搬过来的算法算出来的数据，还没有客户经理根据个人经验，预测的数据准确。

释怀355

来学习下

goberl

一直想学这东西。
2、数据挖掘的核心是什么？
个人觉得是数据和算法，两者需要紧密、恰当结合才能有较好的产出：
因为数据不行（比如清洗不当、抽样集中到了局部）再好的算法挖掘出来的东西都没意义，而且数据清洗是数据挖掘中很重要的一环，直接影响数据挖掘的结果质量；
而恰当的算法才能取得较好的预测结果，而算法是根据数据的分布情况（数据的分布情况又是业务决定）确定的，并且相同算法还要考虑各种参数的设置，算法的选择：懂业务+懂建模+各种论文+经验，参数的选择：各种论文+经验+实验

国内数据挖掘的应用以及很普遍了：销售推荐、豆瓣推荐、XXX推荐