誰將是忠實的客戶？誰將不是呢？哪些消息對哪些客戶細分最有效？如何化客戶的價值？如何將客戶的價值化？本書提供了強大的工具，可以從上述和其他重要商業(yè)問題所在的公司數(shù)據(jù)庫中提取它們的答案。自本書第1版問世以來，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)日益成為現(xiàn)代商業(yè)不可缺少的工具。在這個版本中，作者對每個章節(jié)都進行了大量的更新和修訂，并且添加了幾個新的章節(jié)。本書保留了早期版本的重點，指導市場分析師、業(yè)務經(jīng)理和數(shù)據(jù)挖掘專家利用數(shù)據(jù)挖掘方法和技術來解決重要的商業(yè)問題。在不犧牲度的前提下，為了簡單起見，即使是復雜的主題，作者也進行了簡潔明了的介紹，并盡量減少對技術術語或數(shù)學公式的使用。每個技術主題都通過案例研究和源自作者經(jīng)驗的真實案例進行說明，每章都包含了針對從業(yè)者的寶貴提示。書中介紹的新技術和更為深入的技術包括：線性和邏輯回歸模型、增量響應(提升)建模、樸素貝葉斯模型、表查詢模型、相似度模型、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡、期望值化(EM)聚類和群體智慧。新的章節(jié)專門討論了數(shù)據(jù)準備、派生變量、主成分分析和其他變量減少技術，以及文本挖掘。
在建立了的數(shù)據(jù)挖掘應用業(yè)務環(huán)境，并介紹了所有數(shù)據(jù)挖掘項目通用的數(shù)據(jù)挖掘方法論的各個方面之后，本書詳細介紹了每個重要的數(shù)據(jù)挖掘技術。
Gordon S.Linoff和Michael J.A.Berry在數(shù)據(jù)挖掘領域的知名度眾所周知。他們是Data Miners公司——一家從事數(shù)據(jù)挖掘的咨詢公司——的創(chuàng)始人，而且他們已經(jīng)共同撰寫了一些在該領域有影響力和得到廣泛閱讀的書籍。他們共同撰寫的及時本書是Data Mining Techniques的及時個版本，于1997年出版。自那時起，他們就一直積極地挖掘各種行業(yè)的數(shù)據(jù)。持續(xù)的實踐分析工作使得兩位作者能夠緊跟數(shù)據(jù)挖掘、預測以及預測分析領域的快速發(fā)展。Gordon和Michael嚴格地獨立于供應商。通過其咨詢工作，作者接觸了所有主要軟件供應商(以及一些小的供應商)的數(shù)據(jù)分析軟件。他們相信好的結果不在于是采用專用的還是開源的軟件，命令行的還是點擊的軟件，而是在于創(chuàng)新思維和健全的方法。
Gordon和Michael專注于數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關系管理方面的應用——例如，為交叉銷售和向上銷售改進推薦，預測未來的用戶級別，建模客戶生存期價值，根據(jù)用戶行為對客戶進行劃分，為訪問網(wǎng)站的客戶選擇登錄頁面，確定適合列入營銷活動的候選者，以及預測哪些客戶處于停止使用軟件包、服務或藥物治療的風險中。Gordon和Michael致力于分享他們的知識、技能以及對這個主題的熱情。當他們自己不挖掘數(shù)據(jù)時，他們非常喜歡通過課程、講座、文章、現(xiàn)場課堂，當然還有你要讀的這本書來教其他人。經(jīng)常可以發(fā)現(xiàn)他們在會議上發(fā)言和在課堂上授課。作者還在blog.data-miners.com維護了一個數(shù)據(jù)挖掘的博客。
Gordon生活在曼哈頓。在本書之前，他最近的一本書是Data Analysis Using SQL andExcel，已經(jīng)由Wiley于2008年出版。
Michael生活在馬薩諸塞州劍橋市。他除了在Data Miners從事咨詢工作之外，還在波士頓大學卡羅爾管理學院講授市場營銷分析(Marketing Analytics)課程。
第1章 什么是數(shù)據(jù)挖掘以及為什么要進行數(shù)據(jù)挖掘
1.1 什么是數(shù)據(jù)挖掘
1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘是一項業(yè)務流程
1.1.2 大量的數(shù)據(jù)
1.1.3 有意義的模式和規(guī)則
1.1.4 數(shù)據(jù)挖掘和客戶關系管理
1.2 為什么是現(xiàn)在
1.2.1 數(shù)據(jù)正在產(chǎn)生
1.2.2 數(shù)據(jù)正存在于數(shù)據(jù)倉庫中
1.2.3 計算能力能夠承受
1.2.4 對客戶關系管理的興趣非常強烈
1.2.5 商業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品變得可用
1.3 數(shù)據(jù)挖掘人員的技能
1.4 數(shù)據(jù)挖掘的良性循環(huán)
1.5 業(yè)務數(shù)據(jù)挖掘的案例研究
1.5.1 識別美國銀行的業(yè)務挑戰(zhàn)
1.5.2 應用數(shù)據(jù)挖掘
1.5.3 對結果采取行動
1.5.4 度量數(shù)據(jù)挖掘的影響
1.6 良性循環(huán)的步驟
1.6.1 識別業(yè)務機會
1.6.2 將數(shù)據(jù)轉換為信息
1.6.3 根據(jù)信息采取行動
1.6.4 度量結果
1.7 良性循環(huán)上下文中的數(shù)據(jù)挖掘
1.8 經(jīng)驗教訓
第2章 數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關系管理中的應用
2.1 兩個客戶生存周期
2.1.1 客戶個人生存周期
2.1.2 客戶關系生存周期
2.1.3 基于訂閱的關系和基于事件的關系
2.2 圍繞客戶生存周期組織業(yè)務流程
2.2.1 客戶獲取
2.2.2 客戶激活
2.2.3 客戶關系管理
2.2.4 贏回
2.3 數(shù)據(jù)挖掘應用于客戶獲取
2.3.1 識別好的潛在客戶
2.3.2 選擇通信渠道
2.3.3 挑選適當?shù)男畔?/p>
2.4 數(shù)據(jù)挖掘示例：選擇合適的地方做廣告
2.4.1 誰符合剖析
2.4.2 度量讀者群的適應度
2.5 數(shù)據(jù)挖掘改進直接營銷活動
2.5.1 響應建模
2.5.2 優(yōu)化固定預算的響應
2.5.3 優(yōu)化活動收益率
2.5.4 抵達最受信息影響的人
2.6 通過當前客戶了解潛在客戶
2.6.1 在客戶成為"客戶"以前開始跟蹤他們
2.6.2 收集新的客戶信息
2.6.3 獲取時間變量可以預測將來的結果
2.7 數(shù)據(jù)挖掘應用于客戶關系管理
2.7.1 匹配客戶的活動
2.7.2 減少信用風險
2.7.3 確定客戶價值
2.7.4 交叉銷售、追加銷售和推薦
2.8 保留
2.8.1 識別流失
2.8.2 為什么流失是問題
2.8.3 不同類型的流失
2.8.4 不同種類的流失模型
2.9 超越客戶生存周期
2.10 經(jīng)驗教訓
第3章 數(shù)據(jù)挖掘過程
3.1 會出什么問題
3.1.1 學習的東西不真實
3.1.2 學習的東西真實但是無用
3.2 數(shù)據(jù)挖掘類型
3.2.1 假設檢驗
3.2.2 有指導數(shù)據(jù)挖掘
3.2.3 無指導數(shù)據(jù)挖掘
3.3 目標、任務和技術
3.3.1 數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務目標
3.3.2 數(shù)據(jù)挖掘任務
3.3.3 數(shù)據(jù)挖掘技術
3.4 制定數(shù)據(jù)挖掘問題：從目標到任務再到技術
3.4.1 選擇廣告的位置
3.4.2 確定向客戶提供的產(chǎn)品
3.4.3 發(fā)現(xiàn)分支或商店的位置
3.4.4 根據(jù)未來利潤劃分客戶
3.4.5 減少暴露于違約的風險
3.4.6 提高客戶保留
3.4.7 檢測欺詐性索賠
3.5 不同技術對應的任務
3.5.1 有一個或多個目標
3.5.2 目標數(shù)據(jù)是什么
3.5.3 輸入數(shù)據(jù)是什么
3.5.4 易于使用的重要性
3.5.5 模型可解釋性的重要性
3.6 經(jīng)驗教訓
第4章 統(tǒng)計學入門：關于數(shù)據(jù)，你該了解些什么
4.1 奧卡姆(Occam)剃
1.每個業(yè)務都是服務業(yè)務
處于服務行業(yè)的公司，信息將賦予其競爭優(yōu)勢。這就是為什么連鎖飯店會記錄你無煙的房間，而租車公司會記錄你喜歡的車的類型。此外，傳統(tǒng)上認為自身不是服務提供者的公司也開始從不同的角度來思考。汽車經(jīng)銷商是出售汽車還是運輸工具？如果是后者，那么每當你自己的車在商店里時，經(jīng)銷商就為你提供一輛替代車是合理的，許多經(jīng)銷商現(xiàn)在就是這么做的。
即使是日用商品也可以通過服務得到加強。一家家庭供熱石油公司如果能夠監(jiān)視你的使用情況，并在你需要更多的石油時向你提供石油，那么相比一家公司期望你在油箱枯竭和管道凍結前記得打電話來安排你的訂單，它銷售的產(chǎn)品更好。對于信用卡公司、長途運輸公司、航空公司以及所有類型的零售商而言，服務競爭通常會與價格競爭一樣多或更多。
2.信息即產(chǎn)品
許多公司發(fā)現(xiàn)他們擁有的客戶信息不僅對自己有價值，而且對其他人同樣有價值。一家具有忠誠卡方案的超市有一些消費者包裝食品行業(yè)會喜歡的信息——關于誰在購買哪些產(chǎn)品的知識。信用卡公司有一些航空公司想要了解的信息——誰在買大量的機票。超市和信用卡公司都處于知識經(jīng)紀人的位置。超市可以通過打印優(yōu)惠券向消費者包裝食品公司索取更高的收費，此時超市會保障通過向適當?shù)馁徫镎叽蛴∵m當?shù)膬?yōu)惠券獲得更高的回報率。信用卡公司可以向航空公司收費，其目標是為經(jīng)常旅行、但乘坐其他航空公司航班的人提供頻繁的飛行積分。
Google了解人們正在Web上尋找什么。它在出售贊助商鏈接(以及其他事物)時利用這種知識。保險公司會為確保某人在搜索"汽車保險"時，為其提供它們站點的鏈接而支付相應的費用。金融企業(yè)將支付贊助商鏈接，從而當有人搜索諸如"抵押貸款再融資"之類的短語時顯示其鏈接。
……
看起來就很經(jīng)典，很多知識點展開的很細致，不錯。
偏IT技術一點，對于市場營銷人員想要了解如何開展數(shù)字化營銷工作，不太合適。
很好哩，加油！
不錯不錯！正版，字跡清晰，很有幫助！
不錯的書籍，希望能好好學習一下，感謝當當！！！！
紙張很好！
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不錯，價格便宜，多次購買啦！希望多搞活動啊！
有點抽象，慢慢看
值得購買，就是包裝很差
數(shù)據(jù)挖掘技術（第3版）——應用于市場營銷、銷售與客戶關系管理書不錯
數(shù)據(jù)挖掘技術（第3版）——應用于市場營銷、銷售與客戶關系管
送貨速度慢，且投遞員不帶POS機造成我無法刷卡
第一章就沒有幾個通順的句子，把活動達成翻譯成活動抵達，隨便找?guī)讉€研究生翻譯的吧？
書有點舊，像舊書攤上的二手書。是物流沒保管好嗎？
不錯的數(shù)據(jù)應用的書，只是譯者的翻譯火候欠佳，建議出版社應該在書本出品前審查一下翻譯的質量！
該書我還沒有看，估計對我做數(shù)據(jù)分析的工作會有比較大的幫助，
這是一本好書，讀了兩個章節(jié)，獲益非淺，學習ing。
如果你想了解大數(shù)據(jù)時代是怎么回事兒，讀一讀
非常好，第二版我就買過了，一本商業(yè)實戰(zhàn)的經(jīng)典國外教材。
在拜讀，不是實際的運用者，需要試驗一下才能理解
還是很好的，正好又趕上打折促銷，對當當?shù)臅€是很滿意，就是快遞沒給我打電話，
感覺不是很喜歡，可能是因為是外國人寫的，在業(yè)務上，不同國家的思維方式存在某些差異
介紹的比較詳細,針對客戶關系做數(shù)據(jù)挖掘有點借鑒意義
作為禮物買的，預定的時間還沒到就送過來了，→_→ 不開心！
很厚的一本書，學習下數(shù)據(jù)挖掘的技術。值得購買
本書的內(nèi)容例句了數(shù)據(jù)挖掘的各類方法，較為詳實，缺點就是沒有實際的案例可借鑒。
看過英文版，重溫下中文還可以。做Marketing的人挺適合的。
