數(shù)據(jù)挖掘與管理實(shí)踐

定　價(jià)：￥20.00

作　者：	宋宇辰，孟海東著
出版社：	冶金工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	檔案學(xué)

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ISBN：	9787502454579	出版時(shí)間：	2010-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	181	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《數(shù)據(jù)挖掘與管理實(shí)踐》對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在管理決策中的應(yīng)用進(jìn)行了較深入的研究。書中重點(diǎn)介紹了聚類分析和關(guān)聯(lián)分析的理論基礎(chǔ)、算法設(shè)計(jì)、分析與對(duì)比。全書以圖書館現(xiàn)代化管理為主線，探索了如何對(duì)管理數(shù)據(jù)實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘、實(shí)現(xiàn)管理決策的全過(guò)程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘與分析、挖掘結(jié)果的分析，并提出相應(yīng)的決策建議；根據(jù)一系列應(yīng)用實(shí)施過(guò)程，總結(jié)出圖書館現(xiàn)代化管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的三層決策構(gòu)架，即數(shù)據(jù)層、技術(shù)層和決策層?！稊?shù)據(jù)挖掘與管理實(shí)踐》適合從事信息分析、數(shù)據(jù)挖掘的人員，企業(yè)和政府部門的管理人員，從事管理學(xué)和情報(bào)學(xué)研究的學(xué)者及相關(guān)專業(yè)的研究生閱讀參考。

作者簡(jiǎn)介

　　宋宇辰，博士，教授，管理科學(xué)與工程學(xué)會(huì)（國(guó)家一級(jí)學(xué)會(huì)）理事。主要從事信息技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的教學(xué)和科研工作。2006年10月至2007年10月赴都柏林大學(xué)訪問(wèn)學(xué)習(xí)。曾出訪歐洲、亞洲、非洲等國(guó)。2008年受邀作為專家去津巴布韋等國(guó)考察經(jīng)濟(jì)管理、信息技術(shù)、礦業(yè)投資環(huán)境。近年來(lái)，主持國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金、國(guó)家自然科學(xué)基金、教育部春暉計(jì)劃等科研項(xiàng)目，參與完成國(guó)家和省部級(jí)等各類課題10余項(xiàng)。應(yīng)邀參加國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議多次，2010年應(yīng)邀主持國(guó)際會(huì)議分會(huì)。在國(guó)內(nèi)外期刊上發(fā)表論文多篇，其中被SCI、EI檢索收錄10篇。孟海東，博士，教授。主要從事數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和礦業(yè)系統(tǒng)工程領(lǐng)域的教學(xué)和科研工作。近年來(lái)主持國(guó)家自然科學(xué)基金、教育部、內(nèi)蒙古自治區(qū)科研項(xiàng)目10余項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文30余篇。曾出訪日本、韓國(guó)等國(guó)，多次參加國(guó)際會(huì)議。

圖書目錄

1 概論
1.1 背景
1.1.1 國(guó)外研究與應(yīng)用
1.1.2 國(guó)內(nèi)研究與應(yīng)用
1.2 意義
1.3 內(nèi)容
1.3.1 聚類分析
1.3.2 關(guān)聯(lián)分析
1.3.3 圖書館數(shù)據(jù)搜集與預(yù)處理
1.3.4 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館中的應(yīng)用
2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的組成
2.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義
2.3 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)
2.4 數(shù)據(jù)挖掘的功能
2.4.1 自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為
2.4.2 關(guān)聯(lián)分析
2.4.3 聚類分析
2.4.4 概念描述
2.4.5 偏差檢測(cè)
2.5 數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施
2.5.1 數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境
2.5.2 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
2.6 數(shù)據(jù)挖掘的難點(diǎn)
2.6.1 動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)
2.6.2 噪聲
2.6.3 數(shù)據(jù)不完整
2.6.4 冗余信息
2.6.5 數(shù)據(jù)稀疏
2.6.6 超大數(shù)據(jù)量
2.7 數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用領(lǐng)域
3 聚類分析及系統(tǒng)功能
3.1 聚類算法簡(jiǎn)介
3.1.1 聚類算法的一般分類
3.1.2 噪聲與孤立點(diǎn)
3.1.3 聚類算法的典型要求
3.2 新聚類算法理論研究
3.2.1 新聚類算法的整體思路
3.2.2 新聚類算法的相關(guān)定義
3.2.3 新聚類算法的算法描述
3.3 新聚類算法實(shí)驗(yàn)分析
3.3.1 不同尺寸和密度的簇聚類效果實(shí)驗(yàn)
3.3.2 埋藏在“噪聲”中的簇聚類效果實(shí)驗(yàn)
3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)
3.4 新聚類算法系統(tǒng)功能
3.4.1 菜單欄介紹
3.4.2 屬性相關(guān)性檢驗(yàn)窗口
3.4.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化窗口
3.4.4 聚類窗口
3.4.5 模式評(píng)估窗口
3.5 新聚類算法聚類過(guò)程解析
3.5.1 數(shù)據(jù)選擇
3.5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.5.3 數(shù)據(jù)變換
3.5.4 數(shù)據(jù)挖掘
3.5.5 結(jié)果解釋
4 關(guān)聯(lián)分析與系統(tǒng)功能
4.1 關(guān)聯(lián)分析簡(jiǎn)介
4.2 Clementine關(guān)聯(lián)簡(jiǎn)介
4.3 新關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究
4.3.1 新關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的提出
4.3.2 新關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的相關(guān)定義
4.4 新關(guān)聯(lián)規(guī)則算法設(shè)計(jì)
4.5 新關(guān)聯(lián)規(guī)則系統(tǒng)功能
4.6 新關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過(guò)程解析
4.6.1 數(shù)據(jù)選擇
4.6.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.6.3 數(shù)據(jù)變換
4.6.4 數(shù)據(jù)挖掘
4.6.5 數(shù)據(jù)解釋
5 現(xiàn)代化管理中的聚類應(yīng)用
5.1 紙質(zhì)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)聚類分析
5.1.1 紙質(zhì)問(wèn)卷的設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)整理
5.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.1.3 學(xué)科資料需求聚類分析
5.1.4 館藏基本需求聚類分析
5.1.5 讀者借閱行為聚類分析
5.1.6 圖書館服務(wù)滿意度聚類分析
5.1.7 決策建議
5.2 網(wǎng)絡(luò)調(diào)查數(shù)據(jù)聚類分析
5.2.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)整理
5.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.2.3 商校圖書館人力資源聚類分析
5.2.4 葛校圖書館資源聚類分析
5.2.5 決策建議
6 現(xiàn)代化管理中的關(guān)聯(lián)應(yīng)用
6.1 通用圖書館集成系統(tǒng)簡(jiǎn)介
6.2 借閱流通日志中讀者屬性與圖書類別的關(guān)聯(lián)分析
6.2.1 數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)整理
6.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
6.2.4 挖掘結(jié)果分析
6.2.5 決策建議
6.3 借閱流通日志中圖書與圖書問(wèn)的關(guān)聯(lián)分析
6.3.1 數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)整理
6.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
6.3.4 挖掘結(jié)果分析
6.3.5 決策建議
6.4 讀者借閱記錄中圖書大類間的DAR關(guān)聯(lián)分析
6.4.1 數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)整理
6.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
6.4.4 挖掘結(jié)果分析
6.4.5 決策建議
6.5 紙質(zhì)問(wèn)卷學(xué)科間的DAR關(guān)聯(lián)分析
6.5.1 數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)整理
6.5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.5.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
6.5.4 挖掘結(jié)果分析
6.5.5 決策建議
7 結(jié)論、建議、展望
7.1 圖書館數(shù)據(jù)挖掘的決策過(guò)程
7.2 新算法達(dá)到的功能
7.3 圖書館數(shù)據(jù)的搜集整理工作
7.4 挖掘結(jié)果的分析與建議
7.4.1 調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)的聚類分析與建議
7.4.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的聚類分析與建議
7.4.3 圖書館集成系統(tǒng)數(shù)據(jù)的Clementine關(guān)聯(lián)分析與建議
7.4.4 圖書館集成系統(tǒng)數(shù)據(jù)的DAR關(guān)聯(lián)分析與建議
7.4.5 調(diào)查問(wèn)卷館藏資料數(shù)據(jù)的DAR關(guān)聯(lián)分析與建議
7.5 展望
附錄
附錄A 圖書館資源建設(shè)、利用與服務(wù)情況問(wèn)卷調(diào)查
附錄B 高校圖書館信息調(diào)查表
附錄C 圖書借閱次數(shù)統(tǒng)計(jì)表
附錄D 讀者借閱次數(shù)統(tǒng)計(jì)表
參考文獻(xiàn)