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第一部分 方法3

第一章 数据库营销中的数据预处理：任务、方法及重要性&Stefan Lessmann3

1．引言3

2．数据库知识发现5

3．数据预处理的任务和方法6

4．预测家庭收入水平：数据投影对预测精度的影响25

5．总结31

附录32

参考书目33

第二章 用于量化营销分析的客户文本数据处理&Kristof Coussement和Koen W．De Bock43

1．引言43

2．文本数据分析无人问津44

3．数据挖掘：流程44

4．软件64

5．总结与今后的研究方向65

附录1：从TripAdvisor随机收集的布拉格皇宫酒店评论66

附录2：词汇-文件矩阵69

参考书目73

第三章 贝叶斯网络及其在直接营销中的应用&Yuan Yuan Guo和Man Leung Wong77

1．引言77

2．贝叶斯网络80

3．贝叶斯网络分类器86

4．从不完全数据库学习贝叶斯网络93

5．直接营销建模95

6．进化贝叶斯网络（EBN）算法98

7．在直接营销建模中的应用99

8．总结107

鸣谢108

参考书目108

第四章 数据库营销的分位数回归：方法与应用&Dries F．Benoit和Dirk Van Den Poel115

1．引言115

2．方法论背景116

3．案例研究123

4．总结135

参考书目136

第五章 数据库营销中的集成学习&Koen W．De Bock和Kristof Coussement141

1．引言141

2．集成学习的基础知识144

3．算法149

4．在数据库营销中的应用158

5．高级课题161

6．软件167

7．总结167

参考书目169

第六章 高级规则学习：主动学习、规则提取与融入领域知识&Thomas Verbraken、Veronique van Vlasselear、Wouter Verbeke、David Martens和Bart Baesens176

1．引言176

2．规则提取177

3．人工神经网络的分解型规则提取179

4．支持向量机的分解型规则提取186

5．指导型规则提取算法190

6．用决策表把提取的规则集可视化193

7．案例研究：客户流失预测的规则提取195

8．总结197

参考书目197

第二部分 应用203

第七章 推荐系统的混合模型&Asim Ansari203

1．引言203

2．混合隐性因子模型209

3．模型扩展215

4．估计的方法论和问题221

5．物品选择模型222

6．总结224

参考书目224

第八章 如何在全新的移动经济中开展营销&Anindya Ghose和Sang-Pil Han231

1．引言231

2．移动网络与应用233

3．移动社交媒体和社交网络239

4．基于位置的服务：实时地理对用户浏览和购买行为的影响243

5．移动商务244

6．总结247

参考书目248

第九章 展示广告的定位&Wendy W．Moe257

1．引言257

2．测量线上展示广告的有效性258

3．定位战略265

4．给展示广告定位的风险275

5．今后的研究276

参考书目277

第十章 付费搜索广告&Oliver J．Rutz和Randolph E．Bucklin282

1．引言282

2．短期视角——付费搜索作为一种直接营销工具287

3．长远视角——付费搜索间接效应292

4．关键词之外296

5．最新课题299

6．总结300

参考书目301

第十一章 社交媒体的管理&Dina Mayzlin305

1．引言305

2．社交媒体的“缘由”和“内容”306

3．社交媒体矩阵与数据收集309

4．企业对社交互动（和社交媒体）的管理313

参考书目323

第十二章 动态客户优化模型&Scott A．Neslin326

1．引言326

2．动态客户优化的发展势头326

3．动态客户优化的要素329

4．动态客户优化领域的发展334

5．应用337

6．总结，重点难题与未来研究348

参考书目350

第十三章 非营利部门的直接营销&Griet Verhaert354

1．引言354

2．捐资人生命周期的多个侧面355

3．多渠道方法359

4．对直接营销募捐进行优化的数据库和方法361

5．营销的评估367

6．总结，未来的挑战与机遇369

参考书目369