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第1章 什么是數據挖掘以及為什么要進行數據挖掘

1.1 什么是數據挖掘

1.1.1 數據挖掘是一項業務流程

1.1.2 大量的數據

1.1.3 有意義的模式和規則

1.1.4 數據挖掘和客戶關系管理

1.2 為什么是現在

1.2.1 數據正在產生

1.2.2 數據正存在于數據倉庫中

1.2.3 計算能力能夠承受

1.2.4 對客戶關系管理的興趣非常強烈

1.2.5 商業的數據挖掘軟件產品變得可用

1.3 數據挖掘人員的技能

1.4 數據挖掘的良性循環

1.5 業務數據挖掘的案例研究

1.5.1 識別美國銀行的業務挑戰

1.5.2 應用數據挖掘

1.5.3 對結果采取行動

1.5.4 度量數據挖掘的影響

1.6 良性循環的步驟

1.6.1 識別業務機會

1.6.2 將數據轉換為信息

1.6.3 根據信息采取行動

1.6.4 度量結果

1.7 良性循環上下文中的數據挖掘

1.8 經驗教訓

第2章 數據挖掘在營銷和客戶關系管理中的應用

2.1 兩個客戶生存周期

2.1.1 客戶個人生存周期

2.1.2 客戶關系生存周期

2.1.3 基于訂閱的關系和基于事件的關系

2.2 圍繞客戶生存周期組織業務流程

2.2.1 客戶獲取

2.2.2 客戶激活

2.2.3 客戶關系管理

2.2.4 贏回

2.3 數據挖掘應用于客戶獲取

2.3.1 識別好的潛在客戶

2.3.2 選擇通信渠道

2.3.3 挑選適當的信息

2.4 數據挖掘示例：選擇合適的地方做廣告

2.4.1 誰符合剖析

2.4.2 度量讀者群的適應度

2.5 數據挖掘改進直接營銷活動

2.5.1 響應建模

2.5.2 優化固定預算的響應

2.5.3 優化活動收益率

2.5.4 抵達最受信息影響的人

2.6 通過當前客戶了解潛在客戶

2.6.1 在客戶成為"客戶"以前開始跟蹤他們

2.6.2 收集新的客戶信息

2.6.3 獲取時間變量可以預測將來的結果

2.7 數據挖掘應用于客戶關系管理

2.7.1 匹配客戶的活動

2.7.2 減少信用風險

2.7.3 確定客戶價值

2.7.4 交叉銷售、追加銷售和推薦

2.8 保留

2.8.1 識別流失

2.8.2 為什么流失是問題

2.8.3 不同類型的流失

2.8.4 不同種類的流失模型

2.9 超越客戶生存周期

2.10 經驗教訓

第3章 數據挖掘過程

3.1 會出什么問題

3.1.1 學習的東西不真實

3.1.2 學習的東西真實但是無用

3.2 數據挖掘類型

3.2.1 假設檢驗

3.2.2 有指導數據挖掘

3.2.3 無指導數據挖掘

3.3 目標、任務和技術

3.3.1 數據挖掘業務目標

3.3.2 數據挖掘任務

3.3.3 數據挖掘技術

3.4 制定數據挖掘問題：從目標到任務再到技術

3.4.1 選擇廣告的位置

3.4.2 確定向客戶提供的產品

3.4.3 發現分支或商店的位置

3.4.4 根據未來利潤劃分客戶

3.4.5 減少暴露于違約的風險

3.4.6 提高客戶保留

3.4.7 檢測欺詐性索賠

3.5 不同技術對應的任務

3.5.1 有一個或多個目標

3.5.2 目標數據是什么

3.5.3 輸入數據是什么

3.5.4 易于使用的重要性

3.5.5 模型可解釋性的重要性

3.6 經驗教訓

第4章 統計學入門：關于數據，你該了解些什么

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