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作者简介

谢邦昌 教授

　　学历：
　　国立台湾大学生物统计学博士
　　
　　现任：
　　台北医学大学管理学院副院长、大数据研究中心主任、中华资料採矿协会荣誉理事长

　　主要经历：
　　九十三年特种考试地方政府公务人员考试典试委员
　　中国统计学社民意测验召集委员、国际统计委员、统计教育委员
　　统计服务委员、财务委员、统计奖学金委员(第三十一届)
　　辅仁大学统计资讯学系教授
　　中国统计学社理事、民意测验委员会召集人(1994～迄今)
　　中华民国民意测验协会理事(1995～迄今)
　　内政部统计委员会委员(1995～迄今)
　　国家科学委员会企划考核处统计顾问(1996～迄今)
　　行政院主计处统计委员会兼任研究员(1997～迄今)
　　全国意向顾问研究中心荣誉顾问(1998～迄今)
　　东森电视台顾问
　　中华民国全国商业总会谘询委员
　　荣民总医院 名誉顾问
　　国家政策研究基金会 财政金融组顾问
　　中国大陆国家统计局教材编审委员
　　中国人民大学统计学系客座教授
　　中国人民大学统计学系Data Mining中心客座教授
　　中国人民大学应用统计研究中心教授
　　中国人民大学统计调查研究中心顾问兼客座教授
　　厦门大学计划统计学系客座教授
　　上海财经大学统计学系客座教授
　　西安统计学院特聘研究员
　　Journal Of Data Science 执行编辑
​
　　经历：
　　辅仁大学统计系教授兼系主任(1995～2000)
　　辅仁大学管理学院院务发展委员(1996～1997)
　　辅仁大学中西文化中心兼任研究员(1994～1996)
　　辅仁管理评论编辑委员(1994～1997)
　　TVBS民意调查中心荣誉顾问(1996～1998)
　　东森电视台民意调查中心荣誉顾问(1999～2000)
　　东森电视台市场及民意调查中心荣誉顾问(1999～2003)
　　台湾大学生物统计研究室兼任教授(1992～2003)
　　辅仁大学总务长 (2003～2005)
　　辅仁大学进修成长学院院长(2004～2005)

郑宇庭

　　学历：
　　美国明尼苏达大学 统计学 博士

　　现职：　　
　　国立政治大学统计学系 副教授

　　主要经历：
　　国立政治大学统计学系副教授 (2002－迄今)
　　国立政治大学资料採矿中心主任 (2007－迄今)
　　国立政治大学统计学系助理教授 (1997－2002)
　　国立政治大学商学院民意与市场调查中心主任 (2014－迄今)
　　美国精算学会副精算师 (1995－迄今)
　　国立政治大学选举研究中心兼任委员 (1998－迄今)
　　尼尔森电视收视率调查监督委员 (1998－2001)
　　基隆市政府民意调查审议小组委员 (1998－1999)
　　中国统计学社民意测验及统计教育委员 (1999－2003)
　　中华资料採矿协会常务理事 (2001－迄今)
　　司法院资料採矿研讨会委员 (2003－2004)
　　中华市场研究协会常务理事 (2008－2012)
　　中华市场研究协会副理事长 (2013－迄今)

chapter1 资料採矿简介
1.1 资料採矿定义
1.2 资料採矿重要性
1.3 资料採矿功能
1.4 资料採矿步骤
1.5 资料採矿建模的标准CRISP-DM

chapter2 商业智慧简介
2.1 商业智慧
2.2 商业智慧之定义
2.3 商业智慧之架构
2.4 商业智慧之实施流程

chapter3 资料採矿与其他相关领域的关系
3.1 统计分析与资料採矿的不同
3.2 资料仓储与资料採矿的关系
3.3 KDD 与资料採矿的关系
3.4 OLAP 与资料採矿的关系
3.5 机器学习与资料採矿的关系
3.6 Web Mining 和资料採矿有什么不同？

chapter4 资料採矿于顾客关系管理之应用
4.1 顾客关系管理（CRM）
4.2 顾客关系管理指标
4.3 资料採矿应用于各行业
4.4 顾客市场区隔
4.5 交叉销售
4.6 顾客关系管理四大循环过程
4.7 资料库行销

chapter5 资料仓储定义
5.1 资料仓储特性
5.2 资料仓储架构
5.3 建置资料仓储的原因
5.4 建置资料仓储的主要目的
5.5 资料仓储的应用
5.6 资料仓储的管理

chapter6 资料採矿工具分类
6.1 资料採矿工具
6.2 各工具的简介

chapter7 SQL 简介与基本操作
7.1 SQL 简介及资料变数来源说明
7.2 资料汇入
7.3 SQL 基本语法介绍
7.4 会员基本资料整理

chapter8 零售业资料预处理
8.1 会员基本变项
8.2 会员购买行为
8.3 产品组合
8.4 会员流失率
8.5 会员贡献度

chapter9 Microsoft 资料採矿模型（I）
9.1 资料採矿「Microsoft 决策树」
9.2 资料採矿「Microsoft 罗吉斯回归」
9.3 资料採矿「Microsoft 类神经网路」
9.4 资料採矿「Microsoft 贝氏机率分类」

chapter10 潜在顾客预测模型
10.1 潜在顾客预测流程图
10.2 交易频率趋势图
10.3 交易频率语法
10.4 模型建构

chapter11 Microsoft 资料採矿模型（II）
11.1 资料採矿「Microsoft 时间序列」
11.2 资料採矿「Microsoft 群集分析」
11.3 资料採矿「Microsoft 线性回归」
11.4 资料採矿「Microsoft 关联规则」
11.5 资料採矿「Microsoft 时序群集」

chapter12 资料仓储与实例操作
12.1 资料仓储
12.2 实例操作

chapter13 维度设计
13.1 维度与量值
13.2 多维度模型的资料表
13.3 维度建构实例操作

chapter14 建置Cube
14.1 对企业的价值
14.2 资料储存的选择性
14.3 实例操作

chapter15 资料採矿增益集（Excel Add-In）
15.1 资料採矿增益集安装与设定
15.2 Excel 2013 资料採矿工具列介绍
15.3 DMX 介绍
15.4 DMX 函数介绍
15.5 DMX 资料採矿语法

chapter16 R 软体资料採矿模型
16.1 R 软体
16.2 资料採矿「R 时间序列」
16.3 资料採矿「R 集群分析」
16.4 资料採矿「R 回归分析」
16.5 资料採矿「R 关联分析」

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