008120618s2011        inua                    001  0  eng  a
■00520140902102406
■010    ▼a2011921769
■020    ▼a9780470650936  (pbk  :  alk.  paper)▼c\65,060
■020    ▼a0470650931  (pbk  :  alk.  paper)
■042    ▼apcc
■056    ▼a326.16▼24
■090    ▼a326.16▼bL758d3
■1001  ▼aLinoff,  Gordon.
■24510▼aData  mining  techniques  ▼bfor  marketing,  sales,  and  customer  relationship  management▼dGordon  S  Linoff,  Michael  J  Berry
■250    ▼a3rd  ed.
■260    ▼aIndianapolis,  IN▼bWiley  Pub▼c2011
■300    ▼axl,  847  p  ▼bill.▼c24  cm
■500    ▼aBerry's  name  appears  first  on  the  2nd  ed.
■500    ▼aIncludes  index.
■5050  ▼aWhat  is  data  mining  and  why  do  it?  --  Data  mining  applications  in  marketing  and  customer  relationship  management  --  The  data  mining  process  --  Statistics  101:  what  you  should  know  about  data  --  Descriptions  and  prediction:  profiling  and  predictive  modeling  --  Data  mining  using  classic  statistical  techniques  --  Decision  trees  --  Artificial  neural  networks  --  Nearest  neighbor  approaches:  memory-based  reasoning  and  collaborative  filtering  --  Knowing  when  to  worry:  using  survival  analysis  to  understand  customers  --  Genetic  algorithms  and  swarm  intelligence  --  Tell  me  something  new:  pattern  discovery  and  data  mining  --  Finding  islands  of  similarity  :  automatic  cluster  detection  --  Alternative  approaches  to  cluster  detection  --  Market  basket  analysis  and  association  rules  --  Link  analysis  --  Data  warehousing,  OLAP,  analytic  sandboxes,  and  data  mining  --  Building  customer  signatures  --  Derived  variables:  making  the  data  mean  more  --  Too  much  of  a  good  thing?  Techniques  for  reducing  the  number  of  variables  --  Listen  carefully  to  what  your  customers  say:  text  mining.
■650  0▼aData  mining
■650  0▼aMarketing▼xData  processing
■650  0▼aBusiness▼xData  processing
■7001  ▼aBerry,  Micahel  J.  A.