數(shù)據(jù)挖掘與決策支持課件

客戶保留目標(biāo)營銷欺詐檢測購物籃分析客戶細(xì)分客戶忠誠度信用打分信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估營銷組合管理和評(píng)估盈利能力分析價(jià)格優(yōu)化客戶服務(wù)自動(dòng)化銷售收入和需求預(yù)測利潤分析交叉銷售和增量銷售活動(dòng)管理客戶流失分析客戶服務(wù)和問題解決業(yè)績和能力管理分銷渠道業(yè)績分析營業(yè)廳和服務(wù)商業(yè)績分析流程和質(zhì)量控制稅收監(jiān)控可能受益的商業(yè)活動(dòng)客戶保留銷售收入和需求預(yù)測可能受益的商業(yè)活動(dòng)1數(shù)據(jù)挖掘解決方案歷史數(shù)據(jù)預(yù)測模型新申請(qǐng)者信用等級(jí)評(píng)價(jià)預(yù)測模型：用過去的客戶數(shù)據(jù)預(yù)測未來數(shù)據(jù)挖掘解決方案歷史數(shù)據(jù)預(yù)測模型新申請(qǐng)者信用等級(jí)評(píng)價(jià)預(yù)測模型2理解商業(yè)問題

性別父親的教育程度被訪者教育程度工作類型城市當(dāng)前收入水平理解商業(yè)問題性別父親的教育程度被訪者教育程度工作類型城市當(dāng)3性別父親的教育程度被訪者教育程度工作類型城市當(dāng)前收入水平當(dāng)前財(cái)政狀況未來信用風(fēng)險(xiǎn)Time1Time2性別父親的教育程度被訪者教育程度工作類型城市當(dāng)前收入水平當(dāng)前4家庭收入銷售數(shù)量喜歡流行音樂家庭收入銷售數(shù)量喜歡流行音樂5

我們的最終目的是希望從技術(shù)和商業(yè)角度為公司建立一個(gè)能夠理解和實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的工作環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘的成功，并不在于特定工具和算法的選擇，而是一個(gè)合適的環(huán)境。

一個(gè)企業(yè)的執(zhí)行能力越強(qiáng)，數(shù)據(jù)挖掘的能力就越大。企業(yè)所處的商業(yè)環(huán)境往往在戰(zhàn)略上、顧客定位、數(shù)據(jù)倉庫建立、市場定位、生命周期、分析技術(shù)等方面各不相同，成功的基礎(chǔ)必須是基于對(duì)數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)規(guī)律良好結(jié)合的環(huán)境，建立自己的挖掘平臺(tái)。我們的最終目的是希望從技術(shù)和商業(yè)角度為公司建立6數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境建構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)的組成部分。數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)的核心競爭力。數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)以顧客為導(dǎo)向的市場策略。數(shù)據(jù)挖掘是建立在客戶為中心的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境建構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)的組成部分。7數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境關(guān)鍵因素選擇一個(gè)有效領(lǐng)導(dǎo)，宣傳數(shù)據(jù)挖掘，保證高層關(guān)注；建立多學(xué)科合作，參與并在一起工作的團(tuán)隊(duì)，職責(zé)分明；從一開始就讓各部分參與，他們是最終成功的決定者；從一開始讓信息部門參與，他們能夠存取和接觸數(shù)據(jù)，獲得硬件、軟件和網(wǎng)絡(luò)支持；利用示范項(xiàng)目是挖掘的開始，可以展示能力；數(shù)據(jù)挖掘是轉(zhuǎn)換商業(yè)決策從產(chǎn)品到客戶的變革開始；數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境關(guān)鍵因素選擇一個(gè)有效領(lǐng)導(dǎo)，宣傳數(shù)據(jù)挖掘，保證高層8數(shù)據(jù)挖掘成功要素由一人專職負(fù)責(zé)：此人有著良好的溝通和成功記錄，理解數(shù)據(jù)挖掘的各種可能情況，建立團(tuán)隊(duì)確保執(zhí)行層的興趣。團(tuán)隊(duì)由各個(gè)學(xué)科人員組成：技術(shù)組和商業(yè)組，8-12人。各個(gè)單位和部門一開始就參加進(jìn)來。信息技術(shù)部門一開始也要參與進(jìn)來。示范項(xiàng)目可以展示數(shù)據(jù)挖掘的能力強(qiáng)有力的軟件供應(yīng)商和豐富經(jīng)驗(yàn)的顧問。數(shù)據(jù)挖掘成功要素由一人專職負(fù)責(zé)：此人有著良好的溝通和成功記錄9數(shù)據(jù)挖掘解決方案數(shù)據(jù)挖掘解決方案10PreprocessedDataDataTranslatedDataPatterns/ModelsResultsPreprocessingAnalysisInputOutput數(shù)據(jù)挖掘解決方案PreprocessedDataTranslatedPatt11主要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類Classification預(yù)測Prediction細(xì)分Segmentation關(guān)聯(lián)Association序列Sequence將您的顧客和客戶分類預(yù)測未來的銷量和欺詐，流失將市場、顧客細(xì)分發(fā)現(xiàn)那些商品會(huì)在一起銷售或購買找出時(shí)間進(jìn)程中的模式或趨勢決策樹規(guī)則偵測回歸分析聚類分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列模式主要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類Classification預(yù)測Pred12數(shù)據(jù)挖掘的問題類型數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)細(xì)分概念描述分類預(yù)測依賴型分析商業(yè)問題數(shù)據(jù)挖掘的問題類型數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)細(xì)分概念描述分類預(yù)測依賴型分析13DecisionTreesNeuralNetworks

RuleInductionNearestNeighbor

GeneticAlgorithms數(shù)據(jù)挖掘主要新技術(shù)決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則偵測序列規(guī)則基因算法

DecisionTrees數(shù)據(jù)挖掘主要新技術(shù)決策樹14客戶總列表30%VIP0-1孩子2-3孩子20%VIP4+孩子$50-75kincome15%VIP$75k+income70%VIP$50-75kincome$20-50kincome85%VIPAge:40-6080%VIPAge:20-4045%VIP分類決策樹客戶總列表30%VIP0-1孩子2-3孩子20%VI15對(duì)象關(guān)系網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)分析強(qiáng)弱路徑自我小群體缺失角色對(duì)象關(guān)系網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)分析強(qiáng)弱路徑自我小群體缺失角色16網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)分析17神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸Logistics回歸多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞繁殖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸Logistics回歸多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞繁殖18數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類數(shù)據(jù)挖掘驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)挖掘發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)挖掘SQLSQL生成器查詢工具OLAP描述預(yù)測可視化聚類關(guān)聯(lián)規(guī)則順序關(guān)聯(lián)匯總描述分類統(tǒng)計(jì)回歸時(shí)間序列決策樹神經(jīng)網(wǎng)路數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類數(shù)據(jù)挖掘驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)挖掘發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)挖掘SQLSQL19SPSS-Clementine7.2SPSS-Clementine7.220ClementineInterfaceDataStream數(shù)據(jù)流StreamcanvasPalettesManagersProjectsReportwindowStatuswindowClementineInterfaceDataStrea21ClementineToolbarsClementineToolbars22NodesPaletteNodesPalette23BasicOperationBasicOperation24SettingOptionsforNodesSettingOptionsforNodes25SPSS-Clementine7.2SPSS-Clementine7.226客戶流失模型分析客戶流失模型分析27問題描述：如何決定超市中商品的擺放來增加銷售額結(jié)果描述:(Web圖）數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果——交叉銷售問題描述：如何決定超市中商品的擺放來增加銷售額數(shù)據(jù)挖掘的典28廣電行業(yè)“復(fù)合人才”畫像廣電行業(yè)“復(fù)合人才”畫像29Clementine的分析模型算法Clementine的分析模型算法30SAS數(shù)據(jù)挖掘解決方案SAS數(shù)據(jù)挖掘解決方案31聚焦于信息發(fā)布信息有一個(gè)時(shí)間維信息過時(shí)后會(huì)失去價(jià)值信息過時(shí)后會(huì)令人誤解信息必須在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間、適當(dāng)?shù)攸c(diǎn)傳送給適當(dāng)?shù)娜司劢褂谛畔l(fā)布信息有一個(gè)時(shí)間維32信息消費(fèi)者訂閱者信息消費(fèi)者訂戶通道發(fā)布和訂閱發(fā)行者信息生產(chǎn)者主動(dòng)式的信息發(fā)布!信息訂閱者信息訂戶通道發(fā)布和訂閱發(fā)行者信息主動(dòng)式的信息發(fā)布!33數(shù)據(jù)挖掘的方法論

有時(shí)候我們并不關(guān)心模型如何運(yùn)作，只是個(gè)黑盒子，我們只關(guān)心可能的最優(yōu)結(jié)果。

有時(shí)候需要使用模型能夠得到與數(shù)據(jù)相關(guān)的重要信息。我們也需要了解模型運(yùn)作的細(xì)節(jié)，這也只是個(gè)半透明的盒子。數(shù)據(jù)挖掘的方法論有時(shí)候我們并不關(guān)心模型如何運(yùn)作34語義層設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫最終用戶數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)語義層信息系統(tǒng)人員語義層設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫最終用戶數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)語義層信息系統(tǒng)人員35商業(yè)理解體系的核心——語義層數(shù)據(jù)源終端用戶商業(yè)元語查詢面板數(shù)據(jù)源商業(yè)理解體系的核心——語義層數(shù)據(jù)源終端用戶商業(yè)元語查詢面板數(shù)36數(shù)據(jù)挖掘不能作的事情

如何定義要數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)問題隱含解決企業(yè)問題的有用數(shù)據(jù)識(shí)別數(shù)據(jù)質(zhì)量，搜集初始數(shù)據(jù)精加工并整合數(shù)據(jù)，使其滿足挖掘建模要求數(shù)據(jù)變換，使得數(shù)據(jù)庫僅包含建模輸入變量根據(jù)模型制訂行動(dòng)計(jì)劃，并付諸實(shí)施評(píng)價(jià)行動(dòng)結(jié)構(gòu)，反饋信息輸入數(shù)據(jù)庫，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)挖掘不能作的事情如何定義要數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)問題37計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)處理軟件、統(tǒng)計(jì)軟件的發(fā)展使得我們做數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析成為簡單而可能的事情。分析工具和軟件WORDEXECLPowerPointAccessMicrosoftVisioSmartDrawPCEDITEpiDataSPSSEnterStation&BuilderSPSSforWindows8.0-11.5AnswerTree3.0DecisionTimeandWhatIfClementine7.0-7.2SAS6.12-8.2Lisrel8.53/Amos4.0-5.0NetworkAnalysis計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)處理軟件、統(tǒng)計(jì)軟件的發(fā)展分析工具和軟件WORDS38學(xué)科領(lǐng)域

行業(yè)知識(shí)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)學(xué)市場營銷市場研究社會(huì)學(xué)心理學(xué)廣告學(xué)消費(fèi)者行為學(xué)學(xué)科領(lǐng)域行業(yè)知識(shí)39本講稿僅供內(nèi)部培訓(xùn)使用！本講稿僅供內(nèi)部培訓(xùn)使用！40客戶保留目標(biāo)營銷欺詐檢測購物籃分析客戶細(xì)分客戶忠誠度信用打分信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估營銷組合管理和評(píng)估盈利能力分析價(jià)格優(yōu)化客戶服務(wù)自動(dòng)化銷售收入和需求預(yù)測利潤分析交叉銷售和增量銷售活動(dòng)管理客戶流失分析客戶服務(wù)和問題解決業(yè)績和能力管理分銷渠道業(yè)績分析營業(yè)廳和服務(wù)商業(yè)績分析流程和質(zhì)量控制稅收監(jiān)控可能受益的商業(yè)活動(dòng)客戶保留銷售收入和需求預(yù)測可能受益的商業(yè)活動(dòng)41數(shù)據(jù)挖掘解決方案歷史數(shù)據(jù)預(yù)測模型新申請(qǐng)者信用等級(jí)評(píng)價(jià)預(yù)測模型：用過去的客戶數(shù)據(jù)預(yù)測未來數(shù)據(jù)挖掘解決方案歷史數(shù)據(jù)預(yù)測模型新申請(qǐng)者信用等級(jí)評(píng)價(jià)預(yù)測模型42理解商業(yè)問題

性別父親的教育程度被訪者教育程度工作類型城市當(dāng)前收入水平理解商業(yè)問題性別父親的教育程度被訪者教育程度工作類型城市當(dāng)43性別父親的教育程度被訪者教育程度工作類型城市當(dāng)前收入水平當(dāng)前財(cái)政狀況未來信用風(fēng)險(xiǎn)Time1Time2性別父親的教育程度被訪者教育程度工作類型城市當(dāng)前收入水平當(dāng)前44家庭收入銷售數(shù)量喜歡流行音樂家庭收入銷售數(shù)量喜歡流行音樂45

我們的最終目的是希望從技術(shù)和商業(yè)角度為公司建立一個(gè)能夠理解和實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的工作環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘的成功，并不在于特定工具和算法的選擇，而是一個(gè)合適的環(huán)境。

一個(gè)企業(yè)的執(zhí)行能力越強(qiáng)，數(shù)據(jù)挖掘的能力就越大。企業(yè)所處的商業(yè)環(huán)境往往在戰(zhàn)略上、顧客定位、數(shù)據(jù)倉庫建立、市場定位、生命周期、分析技術(shù)等方面各不相同，成功的基礎(chǔ)必須是基于對(duì)數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)規(guī)律良好結(jié)合的環(huán)境，建立自己的挖掘平臺(tái)。我們的最終目的是希望從技術(shù)和商業(yè)角度為公司建立46數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境建構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)的組成部分。數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)的核心競爭力。數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)以顧客為導(dǎo)向的市場策略。數(shù)據(jù)挖掘是建立在客戶為中心的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境建構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)的組成部分。47數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境關(guān)鍵因素選擇一個(gè)有效領(lǐng)導(dǎo)，宣傳數(shù)據(jù)挖掘，保證高層關(guān)注；建立多學(xué)科合作，參與并在一起工作的團(tuán)隊(duì)，職責(zé)分明；從一開始就讓各部分參與，他們是最終成功的決定者；從一開始讓信息部門參與，他們能夠存取和接觸數(shù)據(jù)，獲得硬件、軟件和網(wǎng)絡(luò)支持；利用示范項(xiàng)目是挖掘的開始，可以展示能力；數(shù)據(jù)挖掘是轉(zhuǎn)換商業(yè)決策從產(chǎn)品到客戶的變革開始；數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境關(guān)鍵因素選擇一個(gè)有效領(lǐng)導(dǎo)，宣傳數(shù)據(jù)挖掘，保證高層48數(shù)據(jù)挖掘成功要素由一人專職負(fù)責(zé)：此人有著良好的溝通和成功記錄，理解數(shù)據(jù)挖掘的各種可能情況，建立團(tuán)隊(duì)確保執(zhí)行層的興趣。團(tuán)隊(duì)由各個(gè)學(xué)科人員組成：技術(shù)組和商業(yè)組，8-12人。各個(gè)單位和部門一開始就參加進(jìn)來。信息技術(shù)部門一開始也要參與進(jìn)來。示范項(xiàng)目可以展示數(shù)據(jù)挖掘的能力強(qiáng)有力的軟件供應(yīng)商和豐富經(jīng)驗(yàn)的顧問。數(shù)據(jù)挖掘成功要素由一人專職負(fù)責(zé)：此人有著良好的溝通和成功記錄49數(shù)據(jù)挖掘解決方案數(shù)據(jù)挖掘解決方案50PreprocessedDataDataTranslatedDataPatterns/ModelsResultsPreprocessingAnalysisInputOutput數(shù)據(jù)挖掘解決方案PreprocessedDataTranslatedPatt51主要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類Classification預(yù)測Prediction細(xì)分Segmentation關(guān)聯(lián)Association序列Sequence將您的顧客和客戶分類預(yù)測未來的銷量和欺詐，流失將市場、顧客細(xì)分發(fā)現(xiàn)那些商品會(huì)在一起銷售或購買找出時(shí)間進(jìn)程中的模式或趨勢決策樹規(guī)則偵測回歸分析聚類分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列模式主要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類Classification預(yù)測Pred52數(shù)據(jù)挖掘的問題類型數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)細(xì)分概念描述分類預(yù)測依賴型分析商業(yè)問題數(shù)據(jù)挖掘的問題類型數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)細(xì)分概念描述分類預(yù)測依賴型分析53DecisionTreesNeuralNetworks

RuleInductionNearestNeighbor

GeneticAlgorithms數(shù)據(jù)挖掘主要新技術(shù)決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則偵測序列規(guī)則基因算法

DecisionTrees數(shù)據(jù)挖掘主要新技術(shù)決策樹54客戶總列表30%VIP0-1孩子2-3孩子20%VIP4+孩子$50-75kincome15%VIP$75k+income70%VIP$50-75kincome$20-50kincome85%VIPAge:40-6080%VIPAge:20-4045%VIP分類決策樹客戶總列表30%VIP0-1孩子2-3孩子20%VI55對(duì)象關(guān)系網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)分析強(qiáng)弱路徑自我小群體缺失角色對(duì)象關(guān)系網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)分析強(qiáng)弱路徑自我小群體缺失角色56網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)分析57神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸Logistics回歸多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞繁殖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸Logistics回歸多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞繁殖58數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類數(shù)據(jù)挖掘驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)挖掘發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)挖掘SQLSQL生成器查詢工具OLAP描述預(yù)測可視化聚類關(guān)聯(lián)規(guī)則順序關(guān)聯(lián)匯總描述分類統(tǒng)計(jì)回歸時(shí)間序列決策樹神經(jīng)網(wǎng)路數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類數(shù)據(jù)挖掘驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)挖掘發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)挖掘SQLSQL59SPSS-Clementine7.2SPSS-Clementine7.260ClementineInterfaceDataStream數(shù)據(jù)流StreamcanvasPalettesManagersProjectsReportwindowStatuswindowClementineInterfaceDataStrea61ClementineToolbarsClementineToolbars62NodesPaletteNodesPalette63BasicOperationBasicOperation64SettingOptionsforNodesSettingOptionsforNodes65SPSS-Clementine7.2SPSS-Clementine7.266客戶流失模型分析客戶流失模型分析67問題描述：如何決定超市中商品的擺放來增加銷售額結(jié)果描述:(Web圖）數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果——交叉銷售問題描述：如何決定超市中商品的擺放來增加銷售額數(shù)據(jù)挖掘的典68廣電行業(yè)“復(fù)合人才”畫像廣電行業(yè)“復(fù)合人才”畫像69Clementine的分析模型算法Clementine的分析模型算法70SAS數(shù)據(jù)挖掘解決方案SAS數(shù)據(jù)挖掘解決方案71聚焦于信息發(fā)布信息有一個(gè)時(shí)間維信息過時(shí)后會(huì)失去價(jià)值信息過時(shí)后會(huì)令人誤解信息必須在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間、適當(dāng)?shù)攸c(diǎn)傳送給適當(dāng)?shù)娜司劢褂谛畔l(fā)布信息有一個(gè)時(shí)間維72信息消費(fèi)者訂閱者信息消費(fèi)者訂戶通道發(fā)布和訂閱發(fā)行者信息生產(chǎn)者主動(dòng)式的信息發(fā)布!信息訂閱者信息訂戶通道發(fā)布和訂閱發(fā)行者信息主動(dòng)式的信息發(fā)布!73數(shù)據(jù)挖掘的方法論

有時(shí)候我們并不關(guān)心模型如何運(yùn)作，只是個(gè)黑盒子，我們只關(guān)心可能的最優(yōu)結(jié)果。

有時(shí)候需要使用模型能夠得到與數(shù)據(jù)相關(guān)的重要信息。我們也需要了解模型運(yùn)作的細(xì)節(jié)，這也只是個(gè)半透明的盒子。