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| 關於作者： |
謝邦昌教授
學歷：
國立台灣大學生物統計學博士
現任：
台北醫學大學管理學院副院長、大數據研究中心主任、中華資料採礦協會榮譽理事長
主要經歷：
九十三年特種考試地方政府公務人員考試典試委員
中國統計學社民意測驗召集委員、國際統計委員、統計教育委員
統計服務委員、財務委員、統計獎學金委員第三十一屆
輔仁大學統計資訊學系教授
中國統計學社理事、民意測驗委員會召集人1994～迄今
中華民國民意測驗協會理事1995～迄今
內政部統計委員會委員1995～迄今
國家科學委員會企劃考核處統計顧問1996～迄今
行政院主計處統計委員會兼任研究員1997～迄今
全國意向顧問研究中心榮譽顧問1998～迄今
東森電視台顧問
中華民國全國商業總會諮詢委員
榮民總醫院名譽顧問
國家政策研究基金會財政金融組顧問
中國大陸國家統計局教材編審委員
中國人民大學統計學系客座教授
中國人民大學統計學系DataMining中心客座教授
中國人民大學應用統計研究中心教授
中國人民大學統計調查研究中心顧問兼客座教授
廈門大學計劃統計學系客座教授
上海財經大學統計學系客座教授
西安統計學院特聘研究員
JournalOfDataScience執行編輯
經歷：
輔仁大學統計系教授兼系主任1995～2000
輔仁大學管理學院院務發展委員1996～1997
輔仁大學中西文化中心兼任研究員1994～1996
輔仁管理評論編輯委員1994～1997
TVBS民意調查中心榮譽顧問1996～1998
東森電視台民意調查中心榮譽顧問1999～2000
東森電視台市場及民意調查中心榮譽顧問1999～2003
臺灣大學生物統計研究室兼任教授1992～2003
輔仁大學總務長2003～2005
輔仁大學進修成長學院院長2004～2005
鄭宇庭
學歷：
美國明尼蘇達大學統計學博士
現職：
國立政治大學統計學系副教授
主要經歷：
國立政治大學統計學系副教授2002－迄今
國立政治大學資料採礦中心主任2007－迄今
國立政治大學統計學系助理教授1997－2002
國立政治大學商學院民意與市場調查中心主任2014－迄今
美國精算學會副精算師1995－迄今
國立政治大學選舉研究中心兼任委員1998－迄今
尼爾森電視收視率調查監督委員1998－2001
基隆市政府民意調查審議小組委員1998－1999
中國統計學社民意測驗及統計教育委員1999－2003
中華資料採礦協會常務理事2001－迄今
司法院資料採礦研討會委員2003－2004
中華市場研究協會常務理事2008－2012
中華市場研究協會副理事長2013－迄今
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| 目錄：
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chapter1資料採礦簡介
1.1資料採礦定義
1.2資料採礦重要性
1.3資料採礦功能
1.4資料採礦步驟
1.5資料採礦建模的標準CRISP-DM
chapter2商業智慧簡介
2.1商業智慧
2.2商業智慧之定義
2.3商業智慧之架構
2.4商業智慧之實施流程
chapter3資料採礦與其他相關領域的關係
3.1統計分析與資料採礦的不同
3.2資料倉儲與資料採礦的關係
3.3KDD與資料採礦的關係
3.4OLAP與資料採礦的關係
3.5機器學習與資料採礦的關係
3.6WebMining和資料採礦有什麼不同？
chapter4資料採礦於顧客關係管理之應用
4.1顧客關係管理（CRM）
4.2顧客關係管理指標
4.3資料採礦應用於各行業
4.4顧客市場區隔
4.5交叉銷售
4.6顧客關係管理四大循環過程
4.7資料庫行銷
chapter5資料倉儲定義
5.1資料倉儲特性
5.2資料倉儲架構
5.3建置資料倉儲的原因
5.4建置資料倉儲的主要目的
5.5資料倉儲的應用
5.6資料倉儲的管理
chapter6資料採礦工具分類
6.1資料採礦工具
6.2各工具的簡介
chapter7SQL簡介與基本操作
7.1SQL簡介及資料變數來源說明
7.2資料匯入
7.3SQL基本語法介紹
7.4會員基本資料整理
chapter8零售業資料預處理
8.1會員基本變項
8.2會員購買行為
8.3產品組合
8.4會員流失率
8.5會員貢獻度
chapter9Microsoft資料採礦模型（I）
9.1資料採礦「Microsoft決策樹」
9.2資料採礦「Microsoft羅吉斯迴歸」
9.3資料採礦「Microsoft類神經網路」
9.4資料採礦「Microsoft貝氏機率分類」
chapter10潛在顧客預測模型
10.1潛在顧客預測流程圖
10.2交易頻率趨勢圖
10.3交易頻率語法
10.4模型建構
chapter11Microsoft資料採礦模型（II）
11.1資料採礦「Microsoft時間序列」
11.2資料採礦「Microsoft群集分析」
11.3資料採礦「Microsoft線性迴歸」
11.4資料採礦「Microsoft關聯規則」
11.5資料採礦「Microsoft時序群集」
chapter12資料倉儲與實例操作
12.1資料倉儲
12.2實例操作
chapter13維度設計
13.1維度與量值
13.2多維度模型的資料表
13.3維度建構實例操作
chapter14建置Cube
14.1對企業的價值
14.2資料儲存的選擇性
14.3實例操作
chapter15資料採礦增益集（ExcelAdd-In）
15.1資料採礦增益集安裝與設定
15.2Excel2013資料採礦工具列介紹
15.3DMX介紹
15.4DMX函數介紹
15.5DMX資料採礦語法
chapter16R軟體資料採礦模型
16.1R軟體
16.2資料採礦「R時間序列」
16.3資料採礦「R集群分析」
16.4資料採礦「R迴歸分析」
16.5資料採礦「R關聯分析」
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