张小明

Gordon S.Linoff和Michael J.A.Berry在数据挖掘领域的知名度众所周知。他们是Data Miners公司——一家从事数据挖掘的咨询公司——的创始人，而且他们已经共同撰写了一些在该领域有影响力和得到广泛阅读的书籍。他们共同撰写的第一本书是Data Mining Techniques的第一个版本，于1997年出版。自那时起，他们就一直积极地挖掘各种行业的数据。持续的实践分析工作使得两位作者能够紧跟数据挖掘、预测以及预测分析领域的快速发展。Gordon和Michael严格地独立于供应商。通过其咨询工作，作者接触了所有主要软件供应商（以及一些小的供应商）的数据分析软件。他们相信好的结果不在于是采用专用的还是开源的软件，命令行的还是点击的软件，而是在于创新思维和健全的方法。 Gordon和Michael专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存期价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。Gordon和Michael致力于分享他们的知识、技能以及对这个主题的热情。当他们自己不挖掘数据时，他们非常喜欢通过课程、讲座、文章、现场课堂，当然还有你要读的这本书来教其他人。经常可以发现他们在会议上发言和在课堂上授课。作者还在blog.data-miners.com维护了一个数据挖掘的博客。 Gordon生活在曼哈顿。在本书之前，他最近的一本书是Data Analysis Using SQL and　Excel，已经由Wiley于2008年出版。 Michael生活在马萨诸塞州剑桥市。他除了在Data Miners从事咨询工作之外，还在波　士顿大学卡罗尔管理学院讲授市场营销分析（Marketing Analytics）课程。

《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》内容简介：谁将是忠实的客户？谁将不是呢？哪些消息对哪些客户细分最有效？如何最大化客户的价值？如何将客户的价值最大化？《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》提供了强大的工具，可以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中提取它们的答案。自《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》第1版问世以来，数据挖掘已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在这个最新版本中，作者对每个章节都进行了大量的更新和修订，并且添加了几个新的章节。《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》保留了早期版本的重点，指导市场分析师、业务经理和数据挖掘专家利用数据挖掘方法和技术来解决重要的商业问题。在不牺牲准确度的前提下，为了简单起见，即使是复杂的主题，作者也进行了简洁明了的介绍，并尽量减少对技术术语或数学公式的使用。每个技术主题都通过案例研究和源自作者经验的真实案例进行说明，每章都包含了针对从业者的宝贵提示。书中介绍的新技术和更为深入的技术包括：线性和逻辑回归模型、增量响应（提升）建模、朴素贝叶斯模型、表查询模型、相似度模型、径向基函数网络、期望值最大化（EM）聚类和群体智慧。新的章节专门讨论了数据准备、派生变量、主成分分析和其他变量减少技术，以及文本挖掘。 在建立了全面的数据挖掘应用业务环境，并介绍了所有数据挖掘项目通用的数据挖掘方法论的各个方面之后，《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》详细介绍了每个重要的数据挖掘技术。