資料探勘：程序與模式使用Excel實作
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商品簡介
1. 脈絡分明：將資料探勘以「程序」作縱向介紹，以「模式」作橫向介紹，以「個案」作整合介紹，條理清楚、脈絡分明。
2. Excel資料探勘系統：本書採用Excel做為撰寫資料探勘系統的平台，包括：
�隉@ 均值聚類分析。
最近鄰居分類與迴歸。
邏輯迴歸、迴歸分析（線性與非線性）。
神經網路分類與迴歸。
分類樹與迴歸樹。
將主要的資料探勘模式都寫成試算表「模板」並附於隨書光碟中，讀者只要貼上自己的資料到模板上，即可分析資料。
3. 個案研究資料檔：隨書光碟提供了50多個應用實例，涵蓋行銷、管理與金融等領域，運用範圍廣泛，實用性極佳。
今日，資料探勘已是決策支援系統中不可缺少的重要工具，尤其在市場行銷、顧客服務、詐欺防弊、風險偵測與行為預測方面扮演關鍵的角色。愈來愈多的企業想導入這項技術，美國的一項研究報告更是將資料探勘視為21世紀十大明星產業，可見它的重要性。
資料探勘就是在龐大的資料庫中尋找出有價值的隱藏訊息，藉由統計及人工智慧的科學技術，將「資料」做深入分析，並根據企業的問題建立不同的模型，找出其中的「知識」，以提供企業進行決策時的參考依據。舉例來說，銀行和信用卡公司可藉由此技術將龐大的顧客資料做統計、分析、歸納及預測，找出哪些是最有貢獻的顧客？哪些是高流失率族群？或是預測一個新的產品或促銷活動可能帶來的響應率，以能在適當的時間提供適當適合的產品及服務。
本書共分為「程序篇」、「模式篇」、「實作篇」三大篇，循序漸進對資料探勘的原理與方法進行介紹，並輔以各領域的實例說明，使讀者能直接從案例中學習應用。
作者簡介
葉怡成
現職：淡江大學土木工程學系教授
學歷：成功大學土木工程學系博士
經歷：中華大學資訊管理學系教授
中華大學土木工程學系教授
著作：發表資料探勘相關論文數十篇，應用主題包括行銷、財務、金融、工程等。
目次
第1篇 程序篇
第1章 資料探勘的概念
1-1 前言
1-2 資料探勘的定義（What）
1-3 資料探勘的目的（Why）
1-4 資料探勘的方法（How）
1-5 資料探勘的演進（When）
1-6 資料探勘的用途（Where）
1-7 資料探勘的人員（Who）
1-8 資料探勘與知識管理
1-9 本書的軟體
1-10 本書的個案
1-11 本書的結構
第2章 資料探勘的程序
2-1 前言
2-2 任務的理解
2-3 資料的理解
2-4 資料的準備
2-5 知識的建模
2-6 知識的評價
2-7 知識的布署
第3章 資料探勘的原理
3-1 前言
3-2 產生測試設計
3-3 建構知識模型
3-4 評估知識模型
3-5 整合知識模型
3-6 實例：書局行銷個案
第2篇 模式篇
第4章 變數特性與關係的分析
Part A 變數特性分析
4-1 簡介
4-2 變數敘述統計
4-3 機率分布型態之性質
4-4 機率分布參數之估計
4-5 機率分布參數之測試
4-6 機率分布型態之測試
4-7 資料視覺化
4-8 實例一：旅行社個案
4-9 實例二：書局行銷個案
Part B 變數關係分析
4-10 簡介
4-11 連續輸入與連續輸出的關係
4-12 離散輸入與連續輸出的關係
4-13 離散輸入與離散輸出的關係
4-14 連續輸入與離散輸出的關係
4-15 資料視覺化
4-16 實例一：旅行社個案
4-17 實例二：書局行銷個案
第5章 聚類分析（一）：均值聚類分析
5-1 模型架構
5-2 模型建立
5-3 實例一：旅行社個案
5-4 實例二：書局行銷個案
5-5 實例三：公民意見分析個案
實作單元A：Excel 資料探勘系統──均值聚類分析
第6章 聚類分析（二）：階層聚類分析
6-1 模型架構
6-2 模型建立
6-3 實例一：旅行社個案
6-4 實例二：書局行銷個案
6-5 實例三：公民意見分析個案
第7章 分類與迴歸（一）：最近鄰居
Part A 最近鄰居：分類
7-1 模型架構
7-2 模型建立
7-3 實例一：旅行社個案
7-4 實例二：書局行銷個案
7-5 結論
Part B 最近鄰居：迴歸
7-6 模型架構
7-7 模型建立
7-8 實例一：旅行社個案
7-9 實例二：房地產估價個案
7-10 結論
實作單元B：Excel 資料探勘系統──最近鄰居分類與迴歸
第8章 分類與迴歸（二）：迴歸分析
Part A 邏輯迴歸
8-1 模型架構
8-2 模型建立
8-3 實例一：旅行社個案
8-4 實例二：書局行銷個案
8-5 結論
Part B 迴歸分析
8-6 模型架構
8-7 模型建立
8-8 多項式迴歸分析
8-9 非線性迴歸分析
8-10 定性變數迴歸分析
8-11 逐步迴歸分析
8-12 實例一：旅行社個案
8-13 實例二：房地產估價個案
8-14 結論
實作單元C：Excel 資料探勘系統──迴歸分析
第9章 分類與迴歸（三）：神經網路
Part A 神經網路：分類
9-1 模型架構
9-2 模型建立
9-3 實例一：旅行社個案
9-4 實例二：書局行銷個案
9-5 結論
Part B 神經網路：迴歸
9-6 模型架構
9-7 模型建立
9-8 實例一：旅行社個案
9-9 實例二：房地產估價個案
9-10 結論
實作單元D：Excel 資料探勘系統──神經網路
第10章 分類與迴歸（四）：決策樹
Part A 決策樹：分類
10-1 模型架構
10-2 模型建立
10-3 實例一：旅行社個案
10-4 實例二：書局行銷個案
10-5 結論
Part B 決策樹：迴歸
10-6 模型架構
10-7 模型建立
10-8 實例一：旅行社個案
10-9 實例二：房地產估價個案
10-10 結論
實作單元E：Excel 資料探勘系統──決策樹
第11章 關聯分析
11-1 模型架構
11-2 模型建立
11-3 實例一：商店購物個案
11-4 實例二：書局行銷個案
11-5 實例三：人才專長關聯分析
11-6 實例四：證券漲跌關聯分析
第3篇 實作篇
第12章 個案集（一）：聚類探勘
12-1 前言
12-2 個案1：暖氣系統市場聚類分析
12-3 個案2：休旅車市場聚類分析
12-4 個案3：汽車保險市場聚類分析（光碟）
12-5 個案4：健身俱樂部會員聚類分析（光碟）
12-6 個案5：在職班學生滿意度聚類分析（光碟）
12-7 個案6：公民對公共事務意見聚類分析（光碟）
12-8 個案7：上市公司的信用評等聚類分析（光碟）
12-9 個案8：台灣上市股票基本面聚類分析（光碟）
12-10 個案9：台灣上市股票技術面聚類分析（光碟）
12-11 個案10：企業貸款違約風險聚類分析（光碟）
12-12 個案11：農會信用部風險聚類分析（光碟）
第13章 個案集（二）：分類探勘
13-1 前言
13-2 個案：休旅車的潛在顧客開發
13-3 個案2：汽車保險潛在顧客開發（光碟）
13-4 個案3：健身俱樂部會員開發（光碟）
13-5 個案4：通信業潛在顧客開發（光碟）
13-6 個案5：ERP 系統潛在顧客開發（光碟）
13-7 個案6：軟體維護合約續約顧客開發（光碟）
13-8 個案7：賽馬比賽勝負預測（光碟）
13-9 個案8：在職班學生的滿意度評估（光碟）
13-10 個案9：上市公司的信用評等（光碟）
13-11 個案10：企業貸款違約風險預測（光碟）
13-12 個案11：房屋貸款違約風險預測（光碟）
13-13 個案12：信用卡逾期風險預測（光碟）
13-14 個案13：農會信用部風險評估（光碟）
13-15 個案14：台灣上市股票報酬率預測（基本面）（光碟）
13-16 個案15：網購退貨顧客偵測（DMC 2004）（光碟）
13-17 個案16：網購詐欺顧客偵測（DMC 2005）（光碟）
13-18 個案17：捐血者捐血預測（光碟）
第14章 個案集（三）：迴歸探勘
14-1 前言
14-2 個案1：休旅車市場潛在顧客開發
14-3 個案2：在職班學生滿意度分析（光碟）
14-4 個案3：上市公司的信用評等（光碟）
14-5 個案4：選擇權價格預測（光碟）
14-6 個案5：法拍屋拍賣價預測（光碟）
14-7 個案6：台灣上市股票報酬率預測（基本面）（光碟）
14-8 個案7：晶圓不良率預測（光碟）
第15章 個案集（四）：關聯探勘
15-1 前言
15-2 個案1：商品銷售─以FoodMart 2000 資料庫為例
15-3 個案2：商品銷售─以化妝品銷售為例
15-4 個案3：商品銷售─以資訊類教科書為例（光碟）
15-5 個案4：網頁資訊─以網路書局為例（光碟）
15-6 個案5：網路新聞─以台灣股市為例（光碟）
15-7 個案6：證券投資─以台灣股市基本面為例（光碟）
15-8 個案7：產品維修─以Cable Modem 為例（光碟）
15-9 個案8：產品維修─以印表機為例（光碟）
15-10 個案9：製程診斷─以導線架為例（光碟）
15-11 個案10：製程診斷─以Touch Panel 為例（光碟）
第16章 資料探勘的展望
16-1 資料探勘的重要觀念
16-2 資料探勘的現況調查
16-3 資料探勘的面臨困難
16-4 資料探勘的社會衝擊
16-5 資料探勘的研究方向
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