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1、数据挖掘解决方案历史数据历史数据历史数据历史数据预测模型预测模型预测模型预测模型新申请者新申请者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第1页/共40页理解商业问题 性别性别性别性别父亲的教育程度父亲的教育程度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被访者教育程度被访者教育程度工作类型工作类型工作类型工作类型城市城市城市城市当前收入水平当前收入水平当前收入水平当前收入水平第2页/共40页性别性别性别性别父亲的教育程度父亲的教育程度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被访者教育程度被访者教育程
2、度工作类型工作类型工作类型工作类型城市城市城市城市当前收入水平当前收入水平当前收入水平当前收入水平当前财政状况当前财政状况当前财政状况当前财政状况未来信用风险未来信用风险未来信用风险未来信用风险Time1Time1Time1Time1Time2Time2Time2Time2第3页/共40页家庭收入家庭收入家庭收入家庭收入销售数量销售数量销售数量销售数量喜欢流行音乐喜欢流行音乐喜欢流行音乐喜欢流行音乐第4页/共40页 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。
3、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。第5页/共40页数据挖掘环境建构 数
4、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。第6页/共40页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；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；建
5、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、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；软件和网络支持；软件和网络支持；利用示范项目是
6、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；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；第7页/共40页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
7、，团队由各个学科人员组成：技术组和商业组，8-128-128-128-12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。第8页/共40页数据挖掘解决方案第9页/共40页PreprocessedDataDataTranslatedDataPatterns/ModelsResultsPreprocessingAnalysisInputOutput数据挖掘解决方案第10页/共40页
8、主要数据挖掘技术分类分类分类分类ClassificationClassification预测预测预测预测PredictionPrediction细分细分细分细分SegmentationSegmentation关联关联关联关联AssociationAssociation序列序列序列序列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
9、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决策树决策树规则侦测规则侦测规则侦测规则侦测回归分析回归分析回归分析回归分析聚类分析聚类分析聚类分析聚类分析神经网络神经网络神经网络神经网络序列模式序列模式序列模式序列模式第11页/共40页数据挖掘的问题类型数据描述数据描述数据描述数据描述数据细分数据细分数据细分数据细分概念描述概念描述概念描述概念描述分类分类分类分类预测预测预测预测依赖型分析依赖型分析依赖型分析依赖型分析商业问题商业问题商业问题
10、商业问题第12页/共40页Decision TreesNeural Networks Rule Induction Nearest Neighbor Genetic Algorithms数据挖掘主要新技术决策树神经网络规则侦测序列规则基因算法 第13页/共40页客户总列表30%VIP0-1 孩子2-3 孩子20%VIP4+孩子$50-75k income15%VIP$75k+income70%VIP$50-75k income$20-50k income85%VIPAge:40-6080%VIPAge:20-4045%VIP分类决策树第14页/共40页对象对象对象对象关系关系关系关系网络网络网
11、络网络网络分析强弱强弱强弱强弱路径路径路径路径自我自我自我自我小群体小群体小群体小群体缺失缺失缺失缺失角色角色角色角色第15页/共40页网络分析第16页/共40页神经网络线性回归线性回归线性回归线性回归LogisticsLogistics回归回归回归回归多层神经网络多层神经网络多层神经网络多层神经网络细胞繁殖细胞繁殖细胞繁殖细胞繁殖第17页/共40页数据挖掘技术分类数据挖掘数据挖掘数据挖掘数据挖掘验证驱动挖掘验证驱动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发现驱动挖掘发现驱动挖掘SQLSQLSQLSQL生成器生成器生成器生成器查询工具查询工具查询工具查询工具OLAPOLAP描述描述
12、描述描述预测预测预测预测可视化可视化可视化可视化聚类聚类聚类聚类关联规则关联规则关联规则关联规则顺序关联顺序关联顺序关联顺序关联汇总描述汇总描述汇总描述汇总描述分类分类分类分类统计回归统计回归统计回归统计回归时间序列时间序列时间序列时间序列决策树决策树决策树决策树神经网路神经网路神经网路神经网路第18页/共40页SPSS-Clementine7.2SPSS-Clementine7.2第19页/共40页Clementine InterfaceClementine InterfaceData Stream 数据流数据流数据流数据流Stream canvasPalettesManagersProje
13、ctsReport windowStatus window第20页/共40页Clementine ToolbarsClementine Toolbars第21页/共40页Nodes PaletteNodes Palette第22页/共40页Basic OperationBasic Operation第23页/共40页Setting Options for NodesSetting Options for Nodes第24页/共40页SPSS-Clementine7.2第25页/共40页客户流失模型分析第26页/共40页 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
14、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 结果描述结果描述结果描述结果描述:(Web:(Web图）图）图）图）数据挖掘的典型结果交叉销售第27页/共40页广电行业广电行业广电行业广电行业“复合人才复合人才复合人才复合人才”画像画像画像画像第28页/共40页Clementine的分析模型算法第29页/共40页SAS数据挖掘解决方案第30页/共40页聚焦于信息发布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
15、适当的人适当的人第31页/共40页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主动式的信息发布主动式的信息发布!第32页/共40页数据挖掘的方法论 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果。我们只关心可能的最优结果。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。第33页/共40页语义层设计业务数
16、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 统人员统人员第34页/共40页商业理解体系的核心语义层数据源数据源数据源数据源终端用户终端用户终端用户终端用户商业元语商业元语商业元语商业元语查询面板查询面板查询面板查询面板数据源第35页/共40页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
17、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，进一步挖掘第36页/共40页计算机及数据处理软件、统计软件的发展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。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WORDEXECLPowerPointAccessMicrosoft VisioSmartDrawPCEDITEpiDataSPSS Enter Station&Builder SPSS for Windows 8.0-11.5AnswerTree 3.0Decision Time and What IfClementine 7.0-7.2SAS 6.12-8.2Lisrel 8.53/Amos4.0-5.0Network Analysis第37页/共40页学科领域 行业知识 计算机 数据库 统计学 市场营销 市场研究 社会学 心理学 广告学 消费者行为学第38页/共40页本讲稿仅供内部培训使用！第39页/共40页感谢您的观看！第40页/共40页