【正文】 的工具 ? 資料探勘未來的發(fā)展與挑戰(zhàn) 10 資料探勘的目的 ? 「 從大量資料中挖掘 有價值的資訊 ，供管 理人員做為決策參考，開創(chuàng)新商業(yè)契機(jī) 」 ? 成功經(jīng)驗 ?美國超級市場 (WalMart) ? 銷售資料分析發(fā)現(xiàn)，尿布和啤酒常會一起購買，於是將商品放在一起促銷，得到意想不到的業(yè)績成長 ?美國銀行 (Bank of America) ? 從客戶資料中，找出既有客戶申請貸款的時機(jī)， 規(guī)劃全新行銷方案；該方案推出後，接受率立即 成長兩倍以上 11 資料探勘的應(yīng)用 ? 以類似 PCHome之線上 購物商店為例 ?可獲取之資料 ?顧客居住地區(qū)、年齡、性別、個人資料、交易紀(jì)錄 ?可進(jìn)行之資料探勘應(yīng)用 ： ? 建立個人化行銷模式 ? 找出潛在的客戶名單 ? 了解顧客族群的屬性 ? 預(yù)測目前哪些顧客可能流失 12 資料探勘的興起 ? 歸功三項技術(shù)的成熟 ?大量資料的收集技術(shù) ： ? 網(wǎng)路發(fā)達(dá)、關(guān)聯(lián)式資料庫 (relational database)應(yīng)用廣泛、整合技術(shù)成熟 ?高效能的多處理器電腦架構(gòu) ? 帄行處理架構(gòu)，使大量資料處理能在可容忍的時間內(nèi)完成 ?資料探勘演算法的成熟 ? 包括統(tǒng)計學(xué) (statistics)、人工智慧 (artificial intelligence) 、機(jī)器學(xué)習(xí) (machine learning) 、 基因演算法 ( geic algorithms ) … 等等 13 資料探勘的功能 ? 預(yù)測未來的趨勢 ?股市行情預(yù)測 ?天氣預(yù)測 ?地震預(yù)測 ?消費行為預(yù)測 ?商品出貨量預(yù)測 … 等等 ? 找出未知的樣式 ?找出會購買筆記型電腦的顧客特徵 ?依消費習(xí)性相近的顧客進(jìn)行群組 ?推薦鑑別消費者可能會同時購買的商品組合 …等等 14 第一章 資料探勘簡介 ? 緣起 ? 何謂資料探勘 ? 資料探勘的演進(jìn) ? 資料探勘與其他系統(tǒng)的比較 ? 知識發(fā)現(xiàn)的過程 ? 資料探勘常用的技術(shù) ? 資料探勘的模型 ? 資料探勘的應(yīng)用 ? 資料探勘的工具 ? 資料探勘未來的發(fā)展與挑戰(zhàn) 15 何謂資料探勘 (1) ? 學(xué)者曾對資料探勘做過的定義 ?Frawley ? 資料庫中挖掘潛在、明確、而且非常有用資訊的過程 ?Grupe amp?！? 17 第一章 資料探勘簡介 ? 緣起 ? 何謂資料探勘 ? 資料探勘的演進(jìn) ? 資料探勘與其他系統(tǒng)的比較 ? 知識發(fā)現(xiàn)的過程 ? 資料探勘常用的技術(shù) ? 資料探勘的模型 ? 資料探勘的應(yīng)用 ? 資料探勘的工具 ? 資料探勘未來的發(fā)展與挑戰(zhàn) 18 資料探勘歷史 演進(jìn)步驟 目標(biāo)企業(yè)問題 應(yīng)用技術(shù) 系統(tǒng)供應(yīng)商 系統(tǒng)特性 檔案系統(tǒng) (1960年代 ) “2020年 12月筆記型 電腦的銷售明細(xì)為 何？ ” 電腦、磁帶、磁碟 IBM, CDC 傳遞歷史性 的靜態(tài)資料 資料庫系統(tǒng) (1970年代 ) “IBM X31筆記型電 腦目前的售價是多 少 ?” 階層式資料庫 (hierarchical ] database)、網(wǎng)路式資料庫 (work database)、關(guān)聯(lián)式 資料庫 (relational database)、 結(jié)構(gòu)化查詢語言 (SQL) 、開 放性資料庫連結(jié)協(xié)定 (ODBC) Oracle, Sybase, Informix, IBM, Microsoft 傳遞即時性 的單層次動 態(tài)資料 資料倉儲系統(tǒng) （ 1990年代） “去年北部地區(qū)筆記 型電腦的總銷售量是 多少 ?其中臺北市的 銷售量是多少 ?” 線上分析處理 (OLAP)、多 維度資料模 (multidimensional data model)、資料倉儲 (data warehouse) Pilot, Comshare, Arbor, Cognos, Microstrategy, Microsoft 傳遞歷史性 的多層次動 態(tài)資料 資料探勘系統(tǒng) （現(xiàn)代） “明年筆記型電腦的 預(yù)估銷售量為何 ? 為 什麼 ?” 進(jìn)階演算法、多處理器電腦 系統(tǒng)、大量資料儲存技術(shù)、 人工智慧 Pilot, Lockheed, IBM, SGI 傳遞預(yù)知 的、鑑往知 來的資訊 19 資料探勘的演進(jìn) 資料庫 資料倉儲 資料探勘 資料 資訊 知識 資料操作員 資料分析師 管理決策者 專家系統(tǒng) 知識庫系統(tǒng) 決策支援系統(tǒng) 20 第一章 資料探勘簡介 ? 緣起 ? 何謂資料探勘 ? 資料探勘的演進(jìn) ? 資料探勘與其他系統(tǒng)的比較 ? 知識發(fā)現(xiàn)的過程 ? 資料探勘常用的技術(shù) ? 資料探勘的模型 ? 資料探勘的應(yīng)用 ? 資料探勘的工具 ? 資料探勘未來的發(fā)展與挑戰(zhàn) 21 與決策支援系統(tǒng)的不同點 ? 決策支援系統(tǒng) (Decision Support System， DSS） ?依決策模型或推論規(guī)則 、 提供建議 ? 可以來自於領(lǐng)域?qū)＜?(Domain Expert)的 經(jīng)驗法則 ? 可運用知識工程 (Knowledge Engineering)的 技術(shù)自專家腦中擷取 ? 可以用資料探勘技術(shù)所分析歸納出來的隱藏規(guī)則 ? 資料探勘系統(tǒng) ?自動化的資料分析與預(yù)測 22 與線上分析的不同點 ? 線上分析 (OnLine Analytical Processing，簡稱 OLAP) ?對 制式化 、 關(guān)連性低 的資料分析， 統(tǒng)計數(shù)據(jù) 供決策人員參考 ? 讓零售業(yè)瞭解不同產(chǎn)品、銷售區(qū)域?qū)冻杀炯盃I業(yè)毛利之影響，但無法了解顧客的購買行為模式 線上分析處理 資料探勘 多少人曾購買筆記型電腦？ 哪些顧客可能會購買筆記型電腦？ 上個月有多少顧客沒有進(jìn)入網(wǎng)站瀏覽商品？ 哪些顧客較有可能在未來三個月內(nèi)不上站瀏覽商品？ 顧客的帄均單月消費總金額是多少？ 哪些顧客下個月的消費有可能會超過一萬元？ 哪些顧客訂單超過三天未付款？ 哪些顧客較有可能延遲付款？ 電子報的點閱率多少？ 電子報行銷方式對那些會員較有效？ 去年的銷售業(yè)績統(tǒng)計報表 明年預(yù)期之銷售業(yè)績額度。而另一群從事相同行業(yè)的人 ， 家庭成員人數(shù)接近，年收入接近，出國次數(shù)也很接