数据挖掘与决策支持新版.ppt

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数据挖掘解决方案
历史数据
预测模型
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
理解商业问题
性别
父亲的教育程度
被访者教育程度
工作类型
城市
当前收入水平
性别
父亲的教育程度
被访者教育程度
工作类型
城市
当前收入水平
当前财政状况
未来信用风险
Time1
Time2
家庭收入
销售数量
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,而是一个合适的环境。
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;
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;
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,8-12人。
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。
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。
客户总列表
30%VIP
0
-
1孩子
2
-
3孩子
20%VIP
4+孩子
$50
-
75kincome
15%VIP
$75k+income
70%VIP
$50
-
75kincome
$20
-
50kincome
85%VIP
Age:40
-
60
80%VIP
Age:20
-
40
45%VIP
分类决策树