简介 · · · · · · 本书详细介绍了一种新的数据挖掘技术—数据建模，并着重阐述整个模型开发过程的细节。本书包括三个部分。第一部分讲述了基础知识，内容涉及确定目标和从商业预测中定义目标的重要性，并给出了收集数据和创建数据集的例子。第二部分通过一实例详甸阐述了模型开发的整个过程。第三部分通过应用于保险业、银行、电信行业的实例详细说明了不同目标的数据建模过程中的几个关键步骤。本书将数据挖掘的技艺用饮食烹调的思想加以诠释，易于理解，便于接受。书中给出的众多实例充分体现了作者多年的行业经验，对当前的市场营销和客户关系管理建模具有极佳的借鉴作用。本书适合具有一定的统计和分析建模基础的读者阅读，可作为分析师、数据挖掘人员、营销经理的工作手册，也可作为计算机相关专业的本科生，研究生教材或补充读物。

作者简介 · · · · · · Olivia Parr Rud是Data Square，LLC的执行副总裁。Olivia在金融服务行业已经工作了二十多年，其中10年专门从事信用卡、保险、电信、零售、度假业、名录服务行业的数据挖掘、建模和划分工作。利用自己分析能力与创造才华，她提供客户获娶模型维护、风险、总盈利等方面的分析和解决方案。

【目录】

译者序 对本书的赞誉 序 前言 作者介绍 第一部分 计划菜单 第1章 设立目标 1.1 定义目标 1.1.1 特征分析 1.1.2 划分 1.1.3 响应 1.1.4 风险 1.1.5 激活 1.1.6 交叉销售和提升销售 1.1.7 流失 1.1.8 净现值 1.1.9 生命周期价值 1.2 选择建模方法 · · · · · ·