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1700497729 19.3.1 17.3.1 自觉服从 [:1700502994]
1700497730 19.3.2 17.3.2 积极响应 [:1700503008]
1700497731 19.4 17.4 具体示例 [:1700503034]
1700497732 20 第18章 数据挖掘实践的质量保障流程和制度 [:1700503054]
1700497733 20.1 18.1 一个有效的质量保障流程制度 [:1700503074]
1700497734 20.1.1 18.1.1 业务需求的收集 [:1700503086]
1700497735 20.1.2 18.1.2 评估小组评估需求的优先级 [:1700503106]
1700497736 20.1.3 18.1.3 课题组的成立及前期摸底 [:1700503124]
1700497737 20.1.4 18.1.4 向业务方提交正式课题(项目)计划书 [:1700503140]
1700497738 20.1.5 18.1.5 数据分析挖掘的课题展开 [:1700503156]
1700497739 20.1.6 18.1.6 向业务方提交结论报告及业务落地应用建议 [:1700503172]
1700497740 20.1.7 18.1.7 课题(项目)的落地应用和效果监控反馈 [:1700503190]
1700497741 20.2 18.2 质量保障流程制度的重要性 [:1700503214]
1700497742 20.3 18.3 如何支持与强化质量保障流程制度 [:1700503230]
1700497743 21 第19章 几个经典的数据挖掘方法论 [:1700503264]
1700497744 21.1 19.1 SEMMA方法论 [:1700503286]
1700497745 21.1.1 19.1.1 数据取样 [:1700503302]
1700497746 21.1.2 19.1.2 数据探索 [:1700503316]
1700497747 21.1.3 19.1.3 数据调整 [:1700503326]
1700497748 21.1.4 19.1.4 模式化 [:1700503338]
1700497749 21.1.5 19.1.5 评价 [:1700503348]
1700497750 21.2 19.2 CRISP-DM方法论 [:1700503360]
1700497751 21.2.1 19.2.1 业务理解 [:1700503378]
1700497752 21.2.2 19.2.2 数据理解 [:1700503388]
1700497753 21.2.3 19.2.3 数据准备 [:1700503396]
1700497754 21.2.4 19.2.4 模型搭建 [:1700503404]
1700497755 21.2.5 19.2.5 模型评估 [:1700503412]
1700497756 21.2.6 19.2.6 模型发布 [:1700503420]
1700497757 21.3 19.3 Tom Khabaza的挖掘9律 [:1700503432]
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1700497760 Cover
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1700497763 数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 大数据技术丛书
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1700497765 数据挖掘与数据化运营实战
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1700497767 ——思路、方法、技巧与应用
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1700497769 卢辉 著
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1700497771 ISBN:978-7-111-42650-9
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1700497773 本书纸版由机械工业出版社于2013年出版,电子版由华章分社(北京华章图文信息有限公司)全球范围内制作与发行。
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