第一部分 数据与平台篇

第1章 数据与数据平台

1.1 数据的基本形态

1.1.1 数据环境与数据形态

1.1.2 生产数据

1.1.3 原始数据

1.1.4 分析数据

1.2 数据平台

1.2.1 数据仓库平台

1.2.2 大数据平台

1.2.3 MPP数据库

1.2.4 NoSQL数据库

1.3 应用系统

1.4 本章小结

第2章 数据体系

2.1 数据闭环

2.2 数据缓冲区

2.2.1 系统解耦

2.2.2 批量导出

2.2.3 FTP传输

2.2.4 批量导入

2.3 ETL

2.3.1 ETL工具

2.3.2 ETL作业

2.4 作业调度

2.5 监控和预警

2.5.1 使用监控工具进行监控

2.5.2 使用BI工具进行监控

2.6 本章小结

第3章 实战：打造数据闭环

3.1 数据缓冲区的基本规则

3.1.1 文件存储规则

3.1.2 文件命名规则

3.1.3 文件清理规则

3.2 自动加载的流程

3.2.1 扫描文件

3.2.2 下载文件

3.2.3 解压文件

3.2.4 加载文件

3.3 自动加载程序的数据库设计

3.3.1 数据文件信息表

3.3.2 数据文件状态表

3.3.3 加载配置信息表

3.3.4 数据缓冲区信息表

3.3.5 目标服务器表

3.4 自动加载程序的多线程实现

3.4.1 ScanFiles

3.4.2 DownLoadAndUnZip

3.4.3 LoadToHive

3.4.4 LoadToOracle

3.4.5 自动加载程序的部署架构

3.4.6 程序的维护和优化

3.5 本章小结

第二部分 分析篇

第4章 数据预处理

4.1 数据表的预处理

4.2 变量的预处理

4.2.1 缺失值的处理

4.2.2 极值的处理

4.3 变量的设计

4.3.1 暴力衍生

4.3.2 交叉升维

4.4 变量筛选

4.4.1 筛选显著变量

4.4.2 剔除共线性

4.5 本章小结

第5章 聚类，简单易用的客户细分方法

5.1 从客户细分说起

5.1.1 为什么要做客户细分

5.1.2 怎么做客户细分

5.1.3 聚类分析，无监督的客户细分方法

5.2 谱系聚类

5.2.1 基本步骤

5.2.2 案例：公司客户差异化服务

5.2.3 谱系聚类方法的题外话

5.3 K-means算法

5.3.1 基本步骤

5.3.2 案例：电商卖家细分

5.3.3 K-means算法的题外话

5.4 本章小结

第6章 关联规则挖掘，发现产品加载和交叉销售机会

6.1 销售的真谛：让客户买得更多

6.1.1 案例：电商的生意经

6.1.2 案例：富国银行的“商店”经营模式

6.1.3 案例总结

6.2 交叉销售

6.2.1 为什么要做交叉销售

6.2.2 怎么做交叉销售

6.3 关联规则挖掘，发现交叉销售机会

6.3.1 Apriori算法

6.3.2 Apriori算法的主要指标

6.3.3 Apriori算法的基本步骤

6.4 案例：信用卡产品交叉销售

6.4.1 准备数据

6.4.2 SAS实现

6.4.3 结果分析

6.4.4 序列关联分析

6.4.5 结果应用

6.5 本章小结

第7章 社交网络分析，从“关系”的角度分析问题

7.1 先看几张美轮美奂的图片

7.2 社交网络分析方法

7.2.1 定义

7.2.2 应用场景

7.2.3 网络识别算法

7.3 案例：电商通过订单数据识别供应链

7.3.1 供应链及供应链金融

7.3.2 识别核心企业及其上下游关系

7.3.3 分析结果的业务应用

7.4 案例：P2P投资风险防范

7.4.1 案例背景

7.4.2 防范方法

7.5 本章小结

第8章 线性回归，预测客户价值

8.1 数值预测

8.2 回归与拟合

8.2.1 回归就是拟合

8.2.2 在Excel中添加趋势线预测

8.3 案例：信用卡客户价值预测

8.3.1 确定预测目标

8.3.2 准备建模数据

8.3.3 模型拟合

8.3.4 模型评估

8.4 基于客户价值分层的业务策略

8.5 本章小结

第9章 Logistic回归，精准营销的主要支撑算法

9.1 大数据时代的精准营销

9.1.1 精准营销

9.1.2 基于大数据的精准营销模式

9.1.3 如何做到精准

9.2 Logistic回归算法介绍

9.2.1 算法原理

9.2.2 关键步骤

9.3 案例：信用卡消费信贷产品的精准营销

9.3.1 案例背景

9.3.2 数据准备

9.3.3 数据预处理

9.3.4 建模

9.3.5 模型评估

9.4 预测模型的应用与评估

9.5 本章小结

第10章 决策树类算法，反欺诈模型“专家”

10.1 决策树，重要的分类器

10.2 决策树的关键思想

10.2.1 理财客户画像案例背景

10.2.2 关键思想一：递归划分

10.2.3 关键思想二：剪枝

10.3 案例：电商盗卡交易风险识别

10.3.1 案例背景

10.3.2 以SAS实现

10.3.3 以Clementine实现

10.3.4 以R实现

10.4 随机森林

10.5 本章小结

第11章 数据可视化，是分析更是设计

11.1 数据演示之道

11.1.1 好“色”之图

11.1.2 版式有形

11.1.3 数据发声

11.2 个性化地图

11.2.1 案例背景：存款增长率指标展示

11.2.2 获取地理位置的经纬度数据

11.2.3 定制地图背景和图标

11.2.4 生成地图

11.3 文本分析

11.3.1 案例：电商的客户评价分析

11.3.2 分词

11.3.3 词云制作

11.3.4 情感分析

11.4 本章小结

第三部分 应用篇

第12章 标签系统

12.1 认识标签系统

12.2 标签系统的设计

12.2.1 标签系统的层次结构

12.2.2 标签系统的更新规则

12.2.3 机器学习模型转化为标签

12.3 标签系统的实现

12.3.1 标签映射表

12.3.2 标签系统的前端实现

12.3.3 标签系统的数据后端实现

12.3.4 标签系统的在线接口实现

12.4 本章小结

第13章 数据自助营销平台

13.1 数据自助营销平台的价值所在

13.1.1 自动化营销，提升工作效率

13.1.2 降低营销成本，提升用户体验

13.1.3 个性化营销，提升响应率

13.1.4 统一管理，便于效果追踪

13.2 数据自助营销平台的实现原则

13.2.1 数据营销活动的节点

13.2.2 数据自助营销平台的基础：标签系统

13.2.3 数据自助营销平台的批量任务

13.2.4 实时数据营销

13.3 数据自助营销平台的场景实例

13.3.1 客户生命周期管理

13.3.2 用卡激励计划

13.4 本章小结

第14章 基于Mahout的个性化推荐系统

14.1 Mahout的推荐引擎

14.1.1 Mahout的安装配置

14.1.2 Mahout的使用方式

14.1.3 协同过滤算法

14.1.4 Mahout的推荐引擎

14.2 规模与效率

14.2.1 Mahout推荐算法的适用范围

14.2.2 通过分布式解决规模和效率的问题

14.3 实现一个推荐系统

14.3.1 系统框架

14.3.2 推荐系统的刷新

14.3.3 部署一个可用的推荐系统

14.4 本章小结

第15章 图计算与社会网络

15.1 社会网络和属性图

15.2 Spark GraphX与Neo4j

15.2.1 Scala编程语言

15.2.2 Cypher查询语言

15.3 使用Spark GraphX和Neo4j处理社会网络

15.3.1 背景说明

15.3.2 数据准备

15.3.3 Spark GraphX处理原始网络

15.3.4 Neo4j交互式查询分析

15.3.5 更多的应用场景

15.4 本章小结