数据挖掘与决策支持新版.ppt_第1页
数据挖掘与决策支持新版.ppt_第2页
数据挖掘与决策支持新版.ppt_第3页
数据挖掘与决策支持新版.ppt_第4页
数据挖掘与决策支持新版.ppt_第5页
已阅读5页,还剩35页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

客户保留客户保留 目标营销目标营销 欺诈检测欺诈检测 购物篮分析购物篮分析 客户细分客户细分 客户忠诚度客户忠诚度 信用打分信用打分 信用风险评估信用风险评估 营销组合管理和评估营销组合管理和评估 盈利能力分析盈利能力分析 价格优化价格优化 客户服务自动化客户服务自动化 销售收入和需求预测销售收入和需求预测 利润分析利润分析 交叉销售和增量销售交叉销售和增量销售 活动管理活动管理 客户流失分析客户流失分析 客户服务和问题解决客户服务和问题解决 业绩和能力管理业绩和能力管理 分销渠道业绩分析分销渠道业绩分析 营业厅和服务商业绩分析营业厅和服务商业绩分析 流程和质量控制流程和质量控制 税收监控税收监控 可能受益的商业活动可能受益的商业活动 数据挖掘解决方案数据挖掘解决方案 历史数据历史数据预测模型预测模型新申请者新申请者 信用等级评价预测模型:用过去的客户数据预测未来信用等级评价预测模型:用过去的客户数据预测未来 理解商业问题理解商业问题 性别性别 父亲的教育程度父亲的教育程度 被访者教育程度被访者教育程度 工作类型工作类型 城市城市 当前收入水平当前收入水平 性别性别 父亲的教育程度父亲的教育程度被访者教育程度被访者教育程度工作类型工作类型 城市城市 当前收入水平当前收入水平 当前财政状况当前财政状况未来信用风险未来信用风险 Time1Time1Time2Time2 家庭收入家庭收入 销售数量销售数量喜欢流行音乐喜欢流行音乐 我们的最终目的是希望从技术和商业角度为公司建立我们的最终目的是希望从技术和商业角度为公司建立 一个能够理解和实施数据挖掘的工作环境。数据挖掘的成一个能够理解和实施数据挖掘的工作环境。数据挖掘的成 功,并不在于特定工具和算法的选择,而是一个合适的环功,并不在于特定工具和算法的选择,而是一个合适的环 境。境。 一个企业的执行能力越强,数据挖掘的能力就越大。一个企业的执行能力越强,数据挖掘的能力就越大。 企业所处的商业环境往往在战略上、顾客定位、数据企业所处的商业环境往往在战略上、顾客定位、数据 仓库建立、市场定位、生命周期、分析技术等方面各不相仓库建立、市场定位、生命周期、分析技术等方面各不相 同,成功的基础必须是基于对数据挖掘与商业规律良好结同,成功的基础必须是基于对数据挖掘与商业规律良好结 合的环境,建立自己的挖掘平台。合的环境,建立自己的挖掘平台。 数据挖掘环境建构数据挖掘环境建构 数据挖掘是企业的组成部分。数据挖掘是企业的组成部分。 数据挖掘是企业的核心竞争力。数据挖掘是企业的核心竞争力。 数据挖掘是企业以顾客为导向的市场策略。数据挖掘是企业以顾客为导向的市场策略。 数据挖掘是建立在客户为中心的数据仓库。数据挖掘是建立在客户为中心的数据仓库。 数据挖掘环境关键因素数据挖掘环境关键因素 选择一个有效领导,宣传数据挖掘,保证高层关注;选择一个有效领导,宣传数据挖掘,保证高层关注; 建立多学科合作,参与并在一起工作的团队,职责分明;建立多学科合作,参与并在一起工作的团队,职责分明; 从一开始就让各部分参与,他们是最终成功的决定者;从一开始就让各部分参与,他们是最终成功的决定者; 从一开始让信息部门参与,他们能够存取和接触数据,获得硬件从一开始让信息部门参与,他们能够存取和接触数据,获得硬件 、软件和网络支持;、软件和网络支持; 利用示范项目是挖掘的开始,可以展示能力;利用示范项目是挖掘的开始,可以展示能力; 数据挖掘是转换商业决策从产品到客户的变革开始;数据挖掘是转换商业决策从产品到客户的变革开始; 数据挖掘成功要素数据挖掘成功要素 由一人专职负责:此人有着良好的沟通和成功记录,理解数据由一人专职负责:此人有着良好的沟通和成功记录,理解数据 挖掘的各种可能情况,建立团队确保执行层的兴趣。挖掘的各种可能情况,建立团队确保执行层的兴趣。 团队由各个学科人员组成:技术组和商业组,团队由各个学科人员组成:技术组和商业组,8-128-12人。人。 各个单位和部门一开始就参加进来。各个单位和部门一开始就参加进来。 信息技术部门一开始也要参与进来。信息技术部门一开始也要参与进来。 示范项目可以展示数据挖掘的能力示范项目可以展示数据挖掘的能力 强有力的软件供应商和丰富经验的顾问。强有力的软件供应商和丰富经验的顾问。 数据挖掘解决方案数据挖掘解决方案 Preprocessed Data Data Translated Data Patterns/ Models Results PreprocessingAnalysisInputOutput 数据挖掘解决方案数据挖掘解决方案 主要数据挖掘技术主要数据挖掘技术 分类分类ClassificationClassification 预测预测PredictionPrediction 细分细分SegmentationSegmentation 关联关联AssociationAssociation 序列序列SequenceSequence 将您的顾客和客户分类将您的顾客和客户分类 预测未来的销量和欺诈,流失预测未来的销量和欺诈,流失 将市场、顾客细分将市场、顾客细分 发现那些商品会在一起销售或购买发现那些商品会在一起销售或购买 找出时间进程中的模式或趋势找出时间进程中的模式或趋势 决策树决策树 规则侦测规则侦测 回归分析回归分析 聚类分析聚类分析 神经网络神经网络 序列模式序列模式 数据挖掘的问题类型数据挖掘的问题类型 数据描述数据描述 数据细分数据细分 概念描述概念描述 分类分类 预测预测 依赖型分析依赖型分析 商业问题商业问题 Decision TreesDecision Trees Neural NetworksNeural Networks Rule Induction Rule Induction Nearest NeighborNearest Neighbor Genetic AlgorithmsGenetic Algorithms 数据挖掘主要新技术数据挖掘主要新技术 决策树决策树 神经网络神经网络 规则侦测规则侦测 序列规则序列规则 基因算法基因算法 客户总列表 30% VIP 0-1 孩子2-3 孩子 20% VIP 4+ 孩子 $50 - 75k income 15% VIP $75k+ income 70% VIP $50-75k income$20-50k income 85% VIP Age: 40 - 60 80% VIP Age: 20 - 40 45% VIP 分类决策树分类决策树 对象对象 关系关系 网络网络 网络分析网络分析 强弱强弱路径路径自我自我 小群体小群体缺失缺失角色角色 网络分析网络分析 神经网络神经网络 线性回归线性回归LogisticsLogistics回归回归 多层神经网络多层神经网络细胞繁殖细胞繁殖 数据挖掘技术分类数据挖掘技术分类 数据挖掘数据挖掘 验证驱动挖掘验证驱动挖掘发现驱动挖掘发现驱动挖掘 SQLSQLSQLSQL生成器生成器 查询工具查询工具OLAPOLAP 描述描述预测预测 可视化可视化 聚类聚类 关联规则关联规则 顺序关联顺序关联 汇总描述汇总描述 分类分类 统计回归统计回归 时间序列时间序列 决策树决策树 神经网路神经网路 SPSS-Clementine7.2SPSS-Clementine7.2 Clementine Interface Data Stream 数据流数据流 Stream canvas Palettes Managers Projects Report windowStatus window Clementine Toolbars Nodes Palette Basic Operation Setting Options for Nodes SPSS-Clementine7.2SPSS-Clementine7.2 客户流失模型分析客户流失模型分析 问题描述:如何决定超市中商品的摆放来增加销售额问题描述:如何决定超市中商品的摆放来增加销售额 结果描述结果描述:(Web:(Web图)图) 数据挖掘的典型结果数据挖掘的典型结果交叉销售交叉销售 广电行业广电行业“ “复合人才复合人才” ”画像画像 ClementineClementine的分析模型算法的分析模型算法 SASSAS数据挖掘解决方案数据挖掘解决方案 聚焦于信息发布聚焦于信息发布 信息有一个时间维信息有一个时间维 信息过时后会失去价值信息过时后会失去价值 信息过时后会信息过时后会令人误解令人误解 信息必须在信息必须在适当的时间、适当地点适当的时间、适当地点传送传送 给给适当的人适当的人 信息 消费者 订阅者 信息 消费者 订户 通道通道 发布和订阅发布和订阅 发行者发行者 信息信息 生产者生产者 主动式的信息发布主动式的信息发布! ! 数据挖掘的方法论数据挖掘的方法论 有时候我们并不关心模有时候我们并不关心模 型如何运作,只是个黑盒子型如何运作,只是个黑盒子 ,我们只关心可能的最优结,我们只关心可能的最优结 果。果。 有时候需要使用模型能有时候需要使用模型能 够得到与数据相关的重要信够得到与数据相关的重要信 息。我们也需要了解模型运息。我们也需要了解模型运 作的细节,这也只是个半透作的细节,这也只是个半透 明的盒子。明的盒子。 语义层设计语义层设计 业务数据库业务数据库 最终用户最终用户 数据结构数据结构 语义层语义层 信息系信息系 统人员统人员 商业理解体系的核心商业理解体系的核心语义层语义层 数据源数据源终端用户终端用户商业元语商业元语查询面板查询面板 数据源 数据挖掘不能作的事情数据挖掘不能作的事情 如何定义要数据挖掘的商业问题如何定义要数据挖掘的商业问题 隐含解决企业问题的有用数据隐含解决企业问题的有用数据 识别数据质量,搜集初始数据识别数据质量,搜集初始数据 精加工并整合数据,使其满足挖掘建模要求精加工并整合数据,使其满足挖掘建模要求 数据变换,使得数据库仅包含建模输入变量数据变换,使得数据库仅包含建模输入变量 根据模型制订行动计划,并付诸实施根据模型制订行动计划,并付诸实施 评价行动结构,反馈信息输入数据库,进一步挖掘评价行动结构,反馈信息输入数据库,进一步挖掘 计算机及数据处理软件、统计软件的发展 使得我们做数据挖掘和统计分析成为简单而可能的事情。 分析工具和软件分析工具和软件 WORDWORD EXECLEXECL PowerPointPowerPoint AccessAccess Microsoft VisioMicrosoft Visio SmartDrawSmartDraw PCEDITPCEDIT EpiDataEpiData SPSS Enter StationSPSS Enter Station & & Builder Builder SPSS for Windows 8.0-11.5SPSS for Windows 8.0-11.5 AnswerTreeAnswerTree 3.0 3.0 Decision Time and What IfDecision Time and What If Clementine 7.0-7.

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论