《序論數(shù)據(jù)挖掘》ppt課件-全文預(yù)覽
【正文】 q 信用卡、警察機(jī)關(guān)、稅務(wù)部門n 其他應(yīng)用q 文本挖掘q 流數(shù)據(jù)挖掘q DNA和生物數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 —— 市場分析和管理 (1)n 數(shù)據(jù)從那里來 ?q 信用卡交易 , 會員卡 , 商家的優(yōu)惠卷 , 消費(fèi)者投訴電話 , 公眾生活方式研究n 目標(biāo)市場q 構(gòu)建一系列的 “客戶群模型 ”，這些顧客具有相同特征 : 興趣愛好 , 收入水平 , 消費(fèi)習(xí)慣 ,等等q 確定顧客的購買模式n 交叉市場分析q 貨物銷售之間的相互聯(lián)系和相關(guān)性，以及基于這種聯(lián)系上的預(yù)測 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 —— 市場分析和管理 (2)n 顧客分析q 哪類顧客購買那種商品 (聚類分析或分類預(yù)測 )n 客戶需求分析q 確定適合不同顧客的最佳商品q 預(yù)測何種因素能夠吸引新顧客n 提供概要信息q 多維度的綜合報(bào)告q 統(tǒng)計(jì)概要信息 (數(shù)據(jù)的集中趨勢和變化 )數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 —— 公司分析和風(fēng)險(xiǎn)管理n 財(cái)務(wù)計(jì)劃q 現(xiàn)金流轉(zhuǎn)分析和預(yù)測q 交叉區(qū)域分析和時(shí)間序列分析（財(cái)務(wù)資金比率，趨勢分析等等）n 資源計(jì)劃q 總結(jié)和比較資源和花費(fèi)n 競爭q 對競爭者和市場趨勢的監(jiān)控 q 將顧客按等級分組和基于等級的定價(jià)過程q 將定價(jià)策略應(yīng)用于競爭更激烈的市場中數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 —— 欺詐行為檢測和異常模式的發(fā)現(xiàn)n 方法 : 對欺騙行為進(jìn)行聚類和建模，并進(jìn)行孤立點(diǎn)分析n 應(yīng)用 : 衛(wèi)生保健、零售業(yè)、信用卡服務(wù)、電信等q 汽車保險(xiǎn) : 相撞事件的分析 q 洗錢 : 發(fā)現(xiàn)可疑的貨幣交易行為 q 醫(yī)療保險(xiǎn)n 職業(yè)病人 , 醫(yī)生以及相關(guān)數(shù)據(jù)分析n 不必要的或相關(guān)的測試q 電信 : 電話呼叫欺騙行為n 電話呼叫模型 : 呼叫目的地，持續(xù)時(shí)間，日或周呼叫次數(shù) . 分析該模型發(fā)現(xiàn)與期待標(biāo)準(zhǔn)的偏差q 零售產(chǎn)業(yè)n 分析師估計(jì)有 38％的零售額下降是由于雇員的不誠實(shí)行為造成的q 反恐怖主義其他應(yīng)用n 體育競賽q 美國 NBA的 29個(gè)球隊(duì)中，有 25個(gè)球隊(duì)使用了 IBM分析機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)挖掘工具，通過分析每個(gè)對手的數(shù)據(jù)（蓋帽、助攻、犯規(guī)等數(shù)據(jù)）來獲得比賽時(shí)的對抗優(yōu)勢。n 我們擁有豐富的數(shù)據(jù)，但卻缺乏有用的信息 n 解決方法：數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)q 數(shù)據(jù)倉庫 (Data Warehouse)和在線分析處理(OLAP)q 數(shù)據(jù)挖掘：在大量的數(shù)據(jù)中挖掘感興趣的知識（規(guī)則，規(guī)律，模式，約束）數(shù)據(jù)庫技術(shù)的演化 (1)n 1960s和以前 :q 文件系統(tǒng)n 1970s: q 層次數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫n 1980s早期 :q 關(guān)系數(shù)據(jù)模型 , 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS)的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的演化 (2)n 1980s晚期 :q 各種高級數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) (擴(kuò)展的關(guān)系數(shù)據(jù)庫 ,面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫等等 .) q 面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) (空間數(shù)據(jù)庫，時(shí)序數(shù)據(jù)庫，多媒體數(shù)據(jù)庫等等）
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