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《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例 …… [ 展开全部 ]

作者："卢辉"
出版社：机械工业出版社
定价：59.00元
ISBN：7111426509

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6.5　按计划初步搭建挖掘模型

对于本项目来说已经无法回滚所需的真实数据了,对这些数据我们采取直接删除的措施。
通过输入变量之间的相关性分析,找出潜在共线性问题的相关输入变量,对于高度线性相关的变量只保留一个。
针对类似的严重不符合逻辑的数据问题,要提请数据仓库重新回滚数据,直到数据正确为止。

淦秋士 //

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6.6　与业务方讨论模型的初步结论，提出新的思路和模型优化方案

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7.4.5　模型稳定性的评估

考察稳定性最好的办法就是抽取另外一个时间段(时间窗口)的数据,最好是最新时间的数据,通过模型对这些新数据、新对象进行预测(打分),然后与实际情况进行比较，并且跟模型在测试集和验证集里的表现相比较,看模型是否稳定,其效果衰减的幅度是否可以接受,如果条件许可,最好用几个不同时间窗口的数据分别进行观察比较,多比较、多测试才有说服力。

淦秋士 //

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常见的识别共线性的方法如下:
口相关系数的方法。最常见的就是皮尔逊相关系数( Pearson Correlation)
口通过模型结论的观察。比如,在回归模型中,如果回归系数的标准差过大,就可能意味着变量之间存在着共线性问题。
口主成分分析方法。比如,第一主成分中,某几个原始变量的主成分载荷系数较大,且数值相近,就有可能在其中隐藏着共线性问题。
口根据业务经验判断的原本应该没有预测作用的变量突然变得有很强的统计性,那其中就有可能隐藏着共线性问题。
口对变量进行聚类。通过对区间型变量进行聚类,同一类中的变量之间具有较强的相似性,也就可能隐藏着共线性问题。

淦秋士 //

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8.7.2　如何处理共线性

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第9章　聚类分析的典型应用和技术小窍门

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9.1　聚类分析的典型应用场景

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9.2　主要聚类算法的分类

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9.2.1　划分方法

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9.2.2　层次方法

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9.2.3　基于密度的方法

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9.2.4　基于网格的方法

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9.3　聚类分析在实践应用中的重点注意事项

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9.3.1　如何处理数据噪声和异常值

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9.3.2　数据标准化

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9.3.3　聚类变量的少而精

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9.4　聚类分析的扩展应用

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9.4.1　聚类的核心指标与非聚类的业务指标相辅相成

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9.4.2　数据的探索和清理工具

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9.4.3　个性化推荐的应用

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9.5　聚类分析在实际应用中的优势和缺点

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9.6　聚类分析结果的评价体系和评价指标

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9.6.1　业务专家的评估

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9.6.2　聚类技术上的评价指标

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9.7　一个典型的聚类分析课题的案例分享

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9.7.1　案例背景

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9.7.2　基本的数据摸底

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9.7.3　基于用户样本的聚类分析的初步结论

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第10章　预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门

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10.1　神经网络技术的实践应用和注意事项

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10.1.1　神经网络的原理和核心要素

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10.1.2　神经网络的应用优势

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10.1.3　神经网络技术的缺点和注意事项

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10.2　决策树技术的实践应用和注意事项

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10.2.1　决策树的原理和核心要素

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10.2.2　CHAID算法

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10.2.3　CART算法

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10.2.4　ID3算法

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10.2.5　决策树的应用优势

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10.2.6　决策树的缺点和注意事项

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10.3　逻辑回归技术的实践应用和注意事项

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10.3.1　逻辑回归的原理和核心要素

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10.3.2　回归中的变量筛选方法

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10.3.3　逻辑回归的应用优势

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10.3.4　逻辑回归应用中的注意事项

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10.4　多元线性回归技术的实践应用和注意事项

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10.4.1　线性回归的原理和核心要素

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10.4.2　线性回归的应用优势

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10.4.3　线性回归应用中的注意事项

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10.5　模型的过拟合及对策

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10.6　一个典型的预测响应模型的案例分享

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10.6.1　案例背景

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10.6.2　基本的数据摸底

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10.6.3　建模数据的抽取和清洗

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10.6.4　初步的相关性检验和共线性排查

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10.6.5　潜在自变量的分布转换

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10.6.6　自变量的筛选

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10.6.7　响应模型的搭建与优化

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10.6.8　冠军模型的确定和主要的分析结论

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10.6.9　基于模型和分析结论基础上的运营方案

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10.6.10　模型落地应用效果跟踪反馈

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第11章　用户特征分析的典型应用和技术小窍门

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11.1　用户特征分析所适用的典型业务场景

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11.1.1　寻找目标用户

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11.1.2　寻找运营的抓手

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11.1.3　用户群体细分的依据

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11.1.4　新品开发的线索和依据

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11.2　用户特征分析的典型分析思路和分析技术

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11.2.1　3种划分的区别

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11.2.2　RFM

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11.2.3　聚类技术的应用

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11.2.4　决策树技术的应用

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11.2.5　预测（响应）模型中的核心自变量

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11.2.6　假设检验的应用

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11.3　特征提炼后的评价体系

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11.4　用户特征分析与用户预测模型的区别和联系

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11.5　用户特征分析案例

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第12章　运营效果分析的典型应用和技术小窍门

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12.1　为什么要做运营效果分析

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12.2　统计技术在数据化运营中最重要最常见的应用

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12.2.1　为什么要进行假设检验

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12.2.2　假设检验的基本思想

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12.2.3　T检验概述

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12.2.4　两组独立样本T检验的假设和检验

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12.2.5　两组独立样本的非参数检验

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12.2.6　配对差值的T检验

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12.2.7　配对差值的非参数检验

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12.2.8　方差分析概述

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12.2.9　单因素方差分析

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12.2.10　多个样本组的非参数检验

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12.2.11　卡方检验

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12.2.12　控制变量的方法

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12.2.13　AB Test

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第13章　漏斗模型和路径分析

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13.1　网络日志和布点

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13.1.1　日志布点

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13.1.2　日志采集

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13.1.3　日志解析

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13.1.4　日志分析

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13.2　漏斗模型与路径分析的主要区别和联系

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13.3　漏斗模型的主要应用场景

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13.3.1　运营过程的监控和运营效率的分析与改善

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13.3.2　用户关键路径分析

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13.3.3　产品优化

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13.4　路径分析的主要应用场景

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13.5　路径分析的主要算法

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13.5.1　社会网络分析方法

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13.5.2　基于序列的关联分析

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13.5.3　最朴素的遍历方法

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13.6　路径分析案例的分享

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13.6.1　案例背景

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13.6.2　主要的分析技术介绍

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13.6.3　分析所用的数据概况

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13.6.4　主要的数据结论和业务解说

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13.6.5　主要分析结论的落地应用跟踪

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第14章　数据分析师对业务团队数据分析能力的培养

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14.1　培养业务团队数据分析意识与能力的重要性

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14.2　数据分析师在业务团队数据分析意识能力培养中的作用

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14.3　数据分析师如何培养业务团队的数据分析意识和能力

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14.4　数据分析师培养业务团队数据分析意识能力的案例分享

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14.4.1　案例背景

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14.4.2　过程描述

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14.4.3　本项目的效果跟踪

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第15章　换位思考

见秋毫之务,不自见其睫,举千钧之重者,不自举其身。犹学者明于责人,昧于恕己者,不少异也。《禅林宝训》

淦秋士 //

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