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数据挖掘技术在行业中的应用指南

TOC\o1-2\h\u30583第1章数据挖掘技术概述 3

55381.1数据挖掘的定义与背景 3

285541.2数据挖掘的主要任务与过程 4

63481.3数据挖掘技术在行业中的应用价值 4

15238第2章数据预处理技术 5

280352.1数据清洗与整合 5

266212.1.1数据清洗 5

272502.1.2数据整合 5

255632.2数据转换与归一化 5

127932.2.1数据转换 5

88322.2.2数据归一化 6

252052.3数据降维与特征选择 6

182862.3.1数据降维 6

239742.3.2特征选择 6

28802第3章数据挖掘算法 6

21983.1分类算法 6

68643.1.1基本概念 6

121433.1.2常用分类算法 7

162893.1.3应用实例 7

217753.2聚类算法 7

292203.2.1基本概念 7

134283.2.2常用聚类算法 7

194023.2.3应用实例 7

107893.3关联规则挖掘算法 7

93233.3.1基本概念 7

118453.3.2常用关联规则挖掘算法 7

155223.3.3应用实例 7

30693.4预测与时间序列分析算法 7

297023.4.1基本概念 7

105793.4.2常用预测与时间序列分析算法 8

128373.4.3应用实例 8

2736第4章数据挖掘在金融行业的应用 8

83094.1客户细分与信用评估 8

224364.1.1客户细分 8

11654.1.2信用评估 8

47694.2风险管理与欺诈检测 8

177654.2.1风险管理 8

9714.2.2欺诈检测 9

152224.3财务预测与投资决策 9

59034.3.1财务预测 9

109864.3.2投资决策 9

12312第5章数据挖掘在电商行业的应用 9

635.1用户行为分析 9

191745.1.1用户画像构建 9

274015.1.2用户行为预测 10

138365.1.3用户分群 10

40195.2商品推荐与个性化营销 10

235155.2.1协同过滤推荐 10

42175.2.2内容推荐 10

312475.2.3深度学习推荐 10

283935.3库存管理与预测 10

255275.3.1销量预测 10

47785.3.2库存优化 10

18935.3.3风险预警 11

26472第6章数据挖掘在医疗行业的应用 11

10116.1疾病预测与诊断 11

212556.1.1数据挖掘技术在疾病预测中的作用 11

103356.1.2数据挖掘技术在疾病诊断中的应用 11

37276.2药物发觉与疗效分析 11

244546.2.1数据挖掘在药物发觉中的应用 11

326336.2.2数据挖掘在药物疗效分析中的应用 11

201746.3医疗资源优化与患者管理 11

236056.3.1数据挖掘在医疗资源优化中的应用 11

263636.3.2数据挖掘在患者管理中的应用 11

32300第7章数据挖掘在零售行业的应用 11

247657.1销售预测与库存优化 12

52607.1.1销售趋势分析 12

109507.1.2季节性因素分析 12

180697.1.3库存优化 12

157127.2客户细分与消费行为分析 12

23797.2.1客户细分 12

102007.2.2消费行为分析 12

193807.2.3客户价值分析 12

36557.3供应链管理与物流优化 12

302207.3.1供应商选择与评估 12

170097.3.2采购策略优化 12

234467.3.3物流配送优化 12

145517.3.4需求预测与补货策略 13

31730第8章数据挖掘在制造业的应用 13

253988.1生产过程优化与质量控制 13

61758.1.1生产数据采集与预处理 13

10198.1.2生产过程参数优化 13

1448.1.3质量控