数据挖掘与行业应用案例研究.docVIP

数据挖掘与行业应用案例研究

TOC\o1-2\h\u30482第1章数据挖掘概述 5

171.1数据挖掘的定义与背景 5

318201.1.1定义 5

140491.1.2背景 5

231671.2数据挖掘的主要任务与过程 5

46101.2.1主要任务 5

284391.2.2过程 5

196911.3数据挖掘的技术与方法 5

52231.3.1分类技术 5

67761.3.2回归技术 5

134171.3.3聚类技术 6

238391.3.4关联规则挖掘技术 6

201091.3.5序列模式挖掘技术 6

25581.3.6异常检测技术 6

289731.3.7集成学习技术 6

217741.3.8深度学习技术 6

27474第2章数据预处理 6

307852.1数据清洗 6

250722.1.1数据缺失处理 6

134072.1.2数据噪声处理 6

30192.1.3数据去重 6

250392.2数据集成与转换 6

126952.2.1数据集成 6

227132.2.2数据转换 7

153832.3数据归一化与离散化 7

294712.3.1数据归一化 7

103172.3.2数据离散化 7

16611第3章数据挖掘算法 7

148323.1关联规则挖掘算法 7

12343.1.1Apriori算法 7

181123.1.2FPgrowth算法 7

28573.1.3Eclat算法 7

24313.2分类与预测算法 7

115763.2.1决策树算法 7

85893.2.2朴素贝叶斯算法 7

130583.2.3支持向量机（SVM）算法 7

195733.3聚类分析算法 8

28383.3.1Kmeans算法 8

43443.3.2层次聚类算法 8

209773.3.3密度聚类算法 8

39273.4时间序列分析算法 8

116863.4.1自回归移动平均模型（ARIMA） 8

22733.4.2状态空间模型 8

265373.4.3长短期记忆网络（LSTM） 8

281第4章数据挖掘在金融行业的应用 8

158404.1贷款风险评估 8

115084.1.1数据挖掘技术在贷款风险评估中的作用 8

280204.1.2建立贷款风险评估模型 8

186714.1.3模型评估与优化 8

197044.1.4应用案例：某银行贷款风险评估实践 8

299834.2欺诈检测 8

145494.2.1金融行业欺诈行为概述 8

282564.2.2数据挖掘在欺诈检测中的应用 8

276884.2.3欺诈检测模型的构建与优化 8

302814.2.4应用案例：某支付公司反欺诈实践 8

290364.3股票市场预测 8

19484.3.1数据挖掘在股票市场预测中的价值 8

291034.3.2股票市场预测方法与技术 9

90254.3.3构建股票预测模型 9

77074.3.4应用案例：基于数据挖掘的股票市场预测分析 9

87194.4客户细分与精准营销 9

38664.4.1客户细分在金融行业的重要性 9

66444.4.2数据挖掘在客户细分中的应用 9

34314.4.3精准营销策略制定与实施 9

64544.4.4应用案例：某保险公司客户细分与精准营销实践 9

7362第5章数据挖掘在电商行业的应用 9

207085.1用户行为分析 9

74575.1.1购物路径分析 9

204025.1.2用户留存与流失分析 9

160225.1.3用户画像构建 9

95415.2商品推荐系统 9

324115.2.1协同过滤推荐算法 9

179465.2.2内容推荐算法 9

99295.2.3混合推荐算法 9

25945.3网络流量预测 9

38625.3.1时间序列分析 9

301285.3.2神经网络预测模型 9

67035.3.3大数据分析方法 9

147795.4用户体验优化 10

128425.4.1网页设计与优化 10

23275.4.2购物流程优化 10

131445.4.3客户服务