數(shù)據(jù)挖掘理論與實(shí)例

第一章 緒論
第一節(jié) 什么是數(shù)據(jù)挖掘
第二節(jié) 基本數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)
第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
第四節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP技術(shù)概述
第五節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展
第二章 數(shù)據(jù)挖掘工具
第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)方法
第二節(jié) 聚類(lèi)分析
第三節(jié) 決策樹(shù)
第四節(jié) 相關(guān)軟件
第三章 呼叫中心中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建
第一節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建的實(shí)施方法及步驟
第二節(jié) 呼叫中心數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)
第三節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生成
第四章 呼叫中心中的數(shù)據(jù)挖掘模型與實(shí)現(xiàn)
第一節(jié) 問(wèn)題鑒別
第二節(jié) 解決方案
第三節(jié) 基于決策樹(shù)的分類(lèi)算法模型
第四節(jié) C4.5算法構(gòu)造信息需求分類(lèi)和客戶細(xì)分決策樹(shù)實(shí)例
第五節(jié) 功能模塊的實(shí)現(xiàn)
第六節(jié) 系統(tǒng)應(yīng)用示例
第五章 QFII投資理念與持股偏好研究中數(shù)據(jù)收集與整理
第一節(jié) 外國(guó)機(jī)構(gòu)投資者投資理念及持股偏好概述
第二節(jié) QFII重倉(cāng)股數(shù)據(jù)來(lái)源
第三節(jié) 因變量的選取
第四節(jié) 自變量的選取
第六章 QFII投資理念與持股偏好研究中數(shù)據(jù)挖掘模型與實(shí)現(xiàn)
第一節(jié) 重倉(cāng)股家數(shù)變化趨勢(shì)和行業(yè)分布
第二節(jié) 重倉(cāng)股持有時(shí)間特征
第三節(jié) 描述性統(tǒng)計(jì)分析
第四節(jié) 相關(guān)性分析
第五節(jié) 持股偏好多元線性逐步回歸分析
參考文獻(xiàn)
附表
附表1 12家QFII基本情況及最新額度
附表2 瑞士銀行的名稱(chēng)
附表3 12家QFII持有股票家數(shù)和行業(yè)情況匯總
附表4 各季度因變量和自變量的均值及樣本個(gè)數(shù)
附表5 各季度因變量和自變量的方差及樣本個(gè)數(shù)
附表6 2008年12月31日Y對(duì)上一個(gè)季度所有
自變量線性相關(guān)系數(shù)
附表7Y對(duì)上一個(gè)季度、本季度及未來(lái)一個(gè)季度的
所有自變量X逐步回歸模型系數(shù)情況
附表8　兩種方式回歸結(jié)果對(duì)比
附錄
附錄一 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)表架構(gòu)
附錄二 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)關(guān)系圖
附錄三 QFII重倉(cāng)股數(shù)據(jù)的獲取過(guò)程
附錄四 自變量數(shù)據(jù)的獲得及缺失值處理
附錄五 模型建立一數(shù)據(jù)分析過(guò)程