中控数据挖掘案例

1、wwwfirstconcn11 ，Credilogros改善客户信用评分业务(直接数据挖掘，预测统计分析方法/软件)Credilogros是阿根廷第五大信贷公司，它需要识别与潜在预先付款客户(缺乏充分心信息系统中。数据挖掘的收益包括：1) 处理信用数据和提供最终信用评分的时间缩短到了8秒以内。平均每月使用PASWModeler。这使该组织能够迅速批准或拒绝信贷请求。3) 风险监控，仅在实施3 个月后就帮助Credilogros 将贷款支付失职减少了 20%。2，中国宝钢集团(直接数据挖掘，分类分析方法)宝钢自1985年投产至今，积累了大量的生产数据，从每一炉钢到每一块板坯到每一 个钢圈，各级计

2、算机系统可以把这些数据完整地收集起来。采用数据挖掘技术对钢材生 产的全流程进行质量监控和分析(通过全流程实时监控获得了丰富的生产数据)，构建 故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。宝钢采用了两个数据挖掘工具，一个是自行研发的基于SAS的practicalMiner，另一 超过3000万元的经济效益。在配矿优化项目中，通过确定不同铁矿石的合理比例，每年 可为宝钢降低成本6000万元。另外，通过分析轧制计划，分析和优化库存结构，降低库 存成本和平衡物流成本。3 ，DHL实时跟踪货箱温度 新装货。基于“黑匣子”提供的大量数据进行数据挖掘，可以根据温度控制的目标，制定和 优化行

3、车线路、司机配置、提供车况评估等决策支持。wwwfirstconcn4，沃尔玛超市里的尿布与啤酒(间接数据挖掘，关联规则) 的发现是： 跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个 到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象 手带回了他们喜欢的啤酒。在客户关系管理中，“老客户的保留”是十分重要的研究领域。已经发生流失的客 户还有较高的挽回余地，若银行能在客户刚刚产生流失意向时就准确识别出他们，并辅 以适当的客户关怀策略，这些客户应具有更高的可能性被挽留。项目研究首先明确一个标准化、规范化的商业银行数据挖掘流程框架，结合相应的 数据

4、准备、字段筛选、模型选择等问题，逐步建立客户流失分类预测的映射关系、客户 按流失可能性从高到低排序、从客户特征中挖掘出客户将发生流失的规律、实现客户挽 留策略的个性化定制和资源的差异化配置、将分类预测模型及相关结果部署于现有管理 6，中国银联股份有限公司 “异常交易检测方法”2006年网上支付在我国所有的电子支付交易中占比96%，而且会越来越普及。另一方面，网 上支付的便利性和信用卡用户的不断增加也为犯罪分子进行金融欺诈等犯罪提供了更多的 进行的交易，或者合法用户进行的恶意透支行为等。提出一种基于数据挖掘的异常交易检测方法，可以在业务层面和操作层面对交易中的异常进wwwfirstconcn 业

5、务层面的可信因子和操作层面的可信因子，最终决定当前交易是否为异常交易。 户推荐这种产品，最终直邮的回复率提高了100% 8 ，GUS日用品零售商店(神经网络模型、规则归纳技术) Clementine技术， 来商品销售，库存成本比原来减少了3.8%。9，美国国内税务局基于IBM DB2数据库软件的综合逃税人监察项目，仅1996年就帮助税务局追回补交税款2亿 的工作，为纳税人提供更迅捷、更准确的服务。10，Mellon银行 品的精确度，如家庭普通贷款。该工具可以(利用交往、分类或回归分析等商业智能)确定 现有用户购买特定附加产品：家庭普通信贷限额的倾向，可生成用于检测的模型。wwwfirstcon

6、cn11，美国Firstar银行 庭财产贷款、赊账卡、存款证或其它储蓄、投资产品，将它们分成若干组，然后预测何时为 客户提供何种产品。利用KXEN对不断增长的客户群进行分类，对每种产品找出最有价值的客户，营销费用减少 30%；和SAS联合开发反欺诈管理系统(2009年整个金融行业由于欺诈造成的损失为48亿美 元)，对美国境内的信用卡交易进行实时的欺诈防范侦测，进一步保护客户利益。 周期无序，更使行情的走势变化莫测。大连理工大学的硕士生黄玲琴提出了股票交易数据挖掘模型，利用决策树分类算法中的ID3 算法并适当调整以对股票交易数据样本集进行测试分析，由此生成决策树作为分类器并对其 结果进行了检验，

7、最后根据决策树分类规则开发出一淘股票分析预测系统。 曾经得到过这个结论“如果微软的股票下跌4%，那么IBM的股票将在两周内下跌5%”14，NBA教练提升获胜机会NBAIBM开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout系统来优化他 教练可以通过Advanced Scout访问NBA中心的服务器数据，包括每场比赛的 事件统计：得分、助攻、失误等。事件标记让教练非常容易地通过搜索NBA比赛的录像来 理解统计发现的含义。类似的应用还有NHL-ICE，是国家曲棍球联盟与IBM联合开发的，可以让教练、广播员、新 闻记者及球迷挖掘NHL的统计。wwwfirstconcn加拿大第三大银行，之前于晚上6-

8、9点通过电话向客户推销产品，反馈率非常低。采用IBM DB2 Intelligent Miner Scoring后，基于银行账户余额、客户已拥有的银行产品以及所处地点 和信贷风险等标准来评价记录档案。这些评价可以用于确定客户购买某一具体产品的可能性。 时还能制订适当的价格和设计各种奖励方案，甚至确定利息费用。16，圣地亚哥proflowersProflowers是一家卖花的公司，因为鲜花极易枯萎，需要均匀地削减库存，否则可能导致一 库存鲜花的凋谢。通过采用Websidestory的数据挖掘ASP服务Hitbox， proflowers可以在业务高峰日也能对销售情况做出迅速反应。比如，如果100

9、人中仅有5人看 到玫瑰时就会购买，而盘景的转换率则为100比20，那么不是页面设计有问题，就是玫瑰的 化该商品或取消优惠价格。eBags提箱、手提袋、钱包以及提供其它旅行服务，通过采用Kana公司的E-Marketing Suite，获得客户购买行为习惯方面的信息。根据不同的购买习惯，网站不停地 创建页面以适合每个具体的访问者。比如，如果访问者的浏览记录显示其对手提包感兴趣， 网站将创建这些商品的客户化页面。18，Carrier利用邮政编码数据提升销售Carrier是康涅狄格州的一家空调制造商，仅仅通过利用邮政编码数据，其升级版B2C网站的 统提示输入邮政编码。这些信息被发送到WebMiner

10、服务器，然后数据挖掘软件对客户进行 遥控器的空调机；如果客户来自市区，则弹出式广告将展示窗式空调机。wwwfirstconcn 20,状态监测(信息业)：此案例的目的是想根据机器监控状态的信息，利用数据挖掘(分类模 ee 店的销售量，也可以增加运通卡在该商店的使用率。建立一个拥有3000万客户资料的数据库，收集对公司发出的优惠券等作出积极反应的客户信 产品的优惠券，并为他们推荐符合客户口味和健康状况的卡夫产品食谱。23，数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并具有潜在价值的信息 的过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计 学、数据库、可视

11、化等技术，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘 出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘的分析方法包括“两类七种”1. 直接数据挖掘：建立模型对特定变量进行描述。1) 分类(Classification)：客户分类、满意度分析、购买趋势预测2) 估值(Estimation)：预防客户流失、产品生命周期、销售趋势分析测(Prediction)：异常信息的发现、分析等2. 间接数据挖掘：在所有的变量中建立起某种关系。1) 相关性分组/关联规则(Affinity grouping/Association rules)：市场营销wwwfirstconc

12、n2) 聚类(Clustering)：市场细分、客户背景分析可视化(Description and Visualization)4) 复杂数据型挖掘(Text, Web,图形图像，视频，音频等)1) 人工神经网络2) 决策树3) 遗传算法4) 紧邻算法5) 规则推导1. 粗糙集5. 模糊集6. 神经网络和支持向量机 回归分析如下：1. 理解数据和数据的来源(understanding)2. 获取相关知识与技术(acquisition)ationandchecking4. 去除错误或不一致的数据(data cleaning)6. 实际数据挖掘工作(data mining)7. 测试和验证挖掘结果(testing and verifi