大数据、数据挖掘与智慧运营

本书系统地介绍了大数据挖掘的基本概念、经典挖掘算法、挖掘工具和企业智慧运营应用案例。 全书分为9章，内容包括：大数据挖掘与智慧运营的概念，数据预处理，数据挖掘中的四种主流算法：聚类分析、分类分析、回归分析、关联分析，增强型数据挖掘算法，数据挖掘在运营商智慧运营中的应用案例，未来大数据挖掘的发展趋势等。 全书以运用大数据挖掘方法提升企业运营业绩与效率为主线，从运营商实际工作中选取了大量运营和销售案例，详细讲述了数据采集、挖掘建模、模型落地与精准营销的全部过程。书中大部分案例的代码、软件操作流程和微课视频可以通过扫描本书封底的二维码下载。 本书主要面向运营商及其他高科技企业员工、高等院校相关专业本科生和研究生，以及其他对数据挖掘与精准营销感兴趣的读者。
【推荐语】
随着移动互联网和物联网时代的来临，人和万事万物被广泛地联系在一起。人们在联系的过程产生了大量的数据，例如用户基础信息、网页浏览记录、历史消费记录、视频监控影像，等等。据此，以Google 为首的互联网公司提出了“大数据”（Big Data）的概念，并声称人类已经脱离了信息时代（Information Time，IT），了大数据时代（Data Time，DT）。显然，海量数据包含了非常丰富的浅层次信息和深层次知识。对于同一竞争领域的企业，谁能获取*量的数据，展*精准的数据挖掘与建模分析，并加以精细化的落地实施，谁便能在行业竞争中取得优势。 对于运营商企业而言，其具备的一个显著优势便是手握海量数据资源。如果能运用先的数据挖掘技术找出客户的行为规律，从传统的经验式、粗放式、“一刀切”式的运营决策向数据化、精细化、个性化的运营决策转型，运营商将迎来新的腾飞。上述运营模式转型的目标，便是所谓的“智慧运营”。
【作者】
梁栋，博士毕业于北京邮电大学信号与系统专业，现任教于北京邮电大学，硕士研究生导师，曾主持和参加多项国家自然科学基金项目、国家863课题项目、国家973科技项目和多项省部级科研项目，主要研究方向为大数据、数据挖掘与智慧运营，所带领的研究团队在包括IEEE Internet of things Journal、IEEE International Conference on Data Mining等著名学术期刊和会议上发表高水平学术论文20多篇，并且长期与中国移动等运营商企业行科技产业化合作，在大数据、数据挖掘技术运用于企业智慧化运营方面有着丰富的落地经验。