【正文】 ，中度風(fēng)險申請者及低度風(fēng)險申請者。 關(guān)聯(lián)分組 從所有對象決定那些相關(guān)對象應(yīng)該放在一起。企業(yè)必須能夠從巨大數(shù)據(jù)庫中挖掘到濃縮、先前不知、可理解的信息，并從使用中獲利。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘出特別的信息來，因此現(xiàn) 在超級市場的廚房用品，是按照女性的視線高度來擺放。 在 Customer Profiling 方面，我們希望找出客戶的一些共同的特征，希望能藉此預(yù)測哪些人可能成為我們的客戶，以幫助行銷人員找到正確的行銷對象。 Data Mining 可以找出可能的詐欺交易，減少損失。 ● 商業(yè)智慧所要解決的問題還包括如何減低詐欺或不實的申報（ Fraud）。事實上 CRM 并不算新發(fā)明，奧美直效行銷推動十?dāng)?shù)年的 CO（ Customer Ownership）就是現(xiàn)在大家談的 CRM— 客戶關(guān)系管理。從這個角度看， Data Mining 只是知識發(fā)掘過程中的一個步驟而已，而達到這個步驟前還有許許多多的工作要完成?！冈谟袌鲞\用傳統(tǒng)的技術(shù)，如更低的價位、更多的店面、以及更多種類的產(chǎn)品，競爭已經(jīng)越來越困難了，」溫曲先生說：「大部份的競爭對手在價格以及產(chǎn)品范圍方面都能與我們匹敵 。這些客戶的消費行為數(shù)據(jù)不斷地被從主數(shù)據(jù)庫中萃取出來，每周存在 Data Warehouse 中（大約有 500GB），使用的平臺則為執(zhí)行 Intelligent Miner 的 RS/6000SP2?！估?Intelligent Miner 發(fā)現(xiàn)某一種奶酪產(chǎn)品雖然銷售額排名第209，可是消費額最高的客戶中有 25%都常常買這種奶酪，這些客戶可是英國企業(yè)管理 資源網(wǎng) ()大量管理資料下載 Safeway 最不想得罪的客戶。」 有些 Data Mining 的結(jié)果會比較容易應(yīng)用到實際上，有的則不然。如果做得到這一點，該公司就可以設(shè)法留下客戶，例如提供特別的費率和服務(wù)。但是除非電話公司可以完全確定新增線路會產(chǎn)生實質(zhì)的利益，否則他們是不會把錢投資在一些特別區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)總機和電話干線的。最后，得到一個理想的潛在客戶統(tǒng)計模型。數(shù)據(jù)的范圍包括：顧客的年齡和郵政編碼、貸款的來源、以及以及此次貸款是否從前一次的貸款轉(zhuǎn)換而來。 去年， WalMart 已經(jīng)把系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為由 NeoVistaSolutions 公司所提供的數(shù)據(jù)挖采系統(tǒng)。這些模式有兩種用處，第一，了解數(shù)據(jù)的特征與關(guān)系可以提供你做決策所需要的信息，譬如 Association Model 可以幫助超級市場或百貨店規(guī)畫如何擺設(shè)貨品。我們會用一些已經(jīng)分類的數(shù)據(jù)來研究它們的特征，然后再根據(jù)這些特征對其他未經(jīng)分類或是新的數(shù)據(jù)做預(yù)測。喂 39。這個過程經(jīng)過反復(fù)的執(zhí)行后，這個 Neural Net 就被 39。但是現(xiàn)在已經(jīng)有一些新的技術(shù)可以改正這個缺點。例如 39。則會被歸為低風(fēng)險之類。 Clustering 與 Classification 不同的是，你不曉得它會以何種方式或根據(jù)什么來分類。對于某一種問題，數(shù)據(jù)本身的特性會影響你所選用的工具。這些 data mining工具能幫助指出巨量變量間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)盲點創(chuàng)造巨大的商機。于是人工智能領(lǐng)域中的自我學(xué)習(xí)機制、各類最佳化問題的快速求解，它提供了一種不同以往的思考模式，運用在 Data Mining 上，可以在巨量數(shù)據(jù)中快速搜尋、比對、演化出最佳點，并且具有學(xué)習(xí)機制，可在 Data Mining領(lǐng)域綻放光芒。他說，「數(shù)據(jù)掘取并非完美?？墒且購娬{(diào)的是：要做 Data Mining，不是只是買一個產(chǎn)品就可以一切搞定，它還有很多學(xué)問在里頭！ 企業(yè)將來 可能會如何運用 Data Mining 呢？ IBM 決策支持系統(tǒng)副總裁依凡杰洛斯西蒙度斯表示，他預(yù)測將來會有一系列的 Data Warehousing 程序：企業(yè)的Data Warehouse 會將數(shù)據(jù)輸入 Data Mart 中，而 Data Mart 又會將數(shù)據(jù)輸入個人的「方塊」（ cube），也就是桌上型計算機 Data Warehouse 中，包括使用 Congos公司的 Powerplay 或 BusinessObjects 的工具。如果我們真的想看到 Business Intelligence 完全發(fā)揮效能的話，這個數(shù)字必須成長到數(shù)百萬的范圍才行。 附錄： What role does statistics will play in data mining? ?Statisticians can play a variety of roles ?Statisticians need to think about broad issues as well as methodological advances ?Statisticians need to stay involved – If not us, who? Everyone! The New Statistics Paradigm at GE 企業(yè)管理 資源網(wǎng) ()大量管理資料下載 ?Everyone uses statistical tools。企業(yè)應(yīng)該把焦點集中在商業(yè)利益上，而學(xué)術(shù)界應(yīng)集中在知識發(fā)掘 技術(shù)與方法論上。 但是在這種預(yù)測成真以前，數(shù)據(jù)的傳播方面還需要有長足的進步才行。為幫助顧客處理所有的基本問題， IBM、視算枓技和 Thinking Machines 公司已經(jīng)組合了一套不同采掘工具的產(chǎn)品。 Data Mining 軟件 ?MLC++ (pd) ?MOBAL (pd) ?MOBAL (pd) ?Emerald (rp) ?Kepler (rp) ?Clementine (cp) ?DataMind DataCruncher (cp) ?Darwin (cp) ?Intelligent Miner (cp) ?INSPECT (cp) ?NeoVista Solutions (cp) ?Nuggets (cp) ?Partek (cp) ?Polyanalyst (cp) ?SAS Data Mining (cp) ?SGI MindSet (cp) ?Knowledge Explorer (cp) ?DataEngine (cp) ?Delta Miner (cp) ?SPLUS (cp) 企業(yè)管理 資源網(wǎng) ()大量管理資料下載 ?MATLAB (cp) ?Mathematica (cp) ?XGOBI (pd) ?Crystal Vision ne233。 件實作仿真。模糊理論發(fā)展的工具能使使用者容易導(dǎo)入既定的標準中，而此種工具最大用途是，當(dāng)使用者 要查核多重標準，以及要改變每一種標準時。又例如：如果 A 股票在某一天上漲 12%，而且當(dāng)天股市加權(quán)指數(shù)下降，則 B 股票在兩 天之內(nèi)上漲的機率是 68%）。TimeSeries Forcasting 的工具可以處理有關(guān)時間的一些特性，譬如時間的階層性（例如每個禮拜五個或六個工作 天）、季節(jié)性、節(jié)日、以及其它的一些特別因素如過去與未來的關(guān)連性有多少。而且 39。兩種。的特性，也就是它做的預(yù)測所根據(jù)的因素并不明確。稱為 BackPropagation，它是把輸出結(jié)果與一個已知的正確結(jié)果相比。每一個節(jié)點（ Node）企業(yè)管理 資源網(wǎng) ()大量管理資料下載 都是一個函數(shù)，這個函數(shù)是使用輸入該節(jié)點的相鄰節(jié)點值的加權(quán)總和（ Weighted Sum）做運算。（計算的結(jié)果最后會被分類為幾個少數(shù)的離散數(shù)值，例如將一組數(shù)據(jù)分為 可能會響應(yīng) 或是 可能不會響應(yīng) 兩類）。賣鏟子的能賺錢，買了鏟子能不能挖掘到寶藏仍是未知數(shù) ? 除此之外， 支持 XML、強化數(shù)據(jù)倉儲 (Data Warehousing)與新增數(shù)據(jù)采礦 (Data Mining)功能的 Microsoft SQL Server 20xx 即將于十一月中旬問市，新增的 XML 與HTTP 支持簡化數(shù)據(jù)存取功能，以及功能強大的數(shù)據(jù)采擷 (Data Mining)系統(tǒng)，將大幅強化數(shù)據(jù)所能提供的參考價值與可用性、存取效率與實時決策支持系統(tǒng)分析，讓企業(yè)能以最低的成本建置完善 的數(shù)據(jù)庫。但是，除了使用來自 NCR 公司強大的計算機， WalMart 一直無法使用所有的數(shù)據(jù)。 公司 在舊金山創(chuàng)立的 UltraGem 公司 ，一直和一家不具名的銀行，共同預(yù)估可調(diào)利率抵押貸款的獲利率。首先， PALMS 過濾美國鳳凰城地區(qū)域數(shù)千筆顧客記錄的樣本企業(yè)管理 資源網(wǎng) ()大量管理資料下載 數(shù)據(jù)，這動作花了數(shù)小時。 公司 和其它電話公司一樣，它也希望能找出有家用第二和第三條電話線的強烈需求的家庭。 通訊公司 企業(yè)管理 資源網(wǎng) ()大量管理資料下載 與其它電話公司一樣， MCI 想要保有最多的顧客。再將這些數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)庫的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)結(jié)合在一起， Safeway 的行銷部門就可以根據(jù)每個家庭的「弱點」，也就是在哪些季節(jié)會購買哪些產(chǎn)品的趨勢，發(fā)出郵件。溫曲先生指出，這些功能是連續(xù)發(fā)生的：「并沒有一位統(tǒng)計師在那里跑來跑去的說：「你知道這件事嗎？」這個過程事實上是 我們業(yè)務(wù)的一部份。 (1)一把網(wǎng)住 將資源集中在特定的問題上，并設(shè)定可達成的目標之后，英國 Safeway 在商業(yè)智慧過程（也就是 Data Warehousing/Data Mining 過程）中的下一步，就是選擇企業(yè)管理 資源網(wǎng) ()大量管理資料下載 適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)來源，將客戶的交易數(shù)據(jù)集中在 Data Warehouse 中。該公司的信息部有兩臺System/390 服務(wù)器，以平行的方式執(zhí)行 DB2，其中最大者每周要管理八百萬筆交易，以及約 4TB 的磁盤儲存容量。企業(yè)透過 Data Mining 可以分別針對策略、目標定位、操作效能與測量評估等四個切面之相關(guān)問題，有效率地從市場與顧客所搜集累積之大量資料中挖掘 出對消費者而言最關(guān)鍵、最重要的答案，并賴以建立真正由客戶需求點出發(fā)的客戶關(guān)系管 理。 利用 Data Mining 技術(shù)建立更深入的訪客數(shù)據(jù) 剖析，并賴以架構(gòu)精準的預(yù)測模式，以期呈現(xiàn)真正智能型個人化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，是 Web Mining 努力的方向。 ● 數(shù)據(jù)挖采可以幫您找出 從前的一些信用不良的客戶的特征，而從這些特征您就可以從現(xiàn)有客戶中找出可能有不良信用的客戶，防止產(chǎn)生壞賬，也可以過濾這些人成為您的客戶。我們可以由一些原本是我們的客戶，后來卻轉(zhuǎn)而成為我們競爭對手的客戶群中，分析他們 的特征，再根據(jù)這些特征到現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)中找出有可能轉(zhuǎn)向的客戶，然后公司必須設(shè)計一些方法將他們留住，因為畢竟找一個新客戶的成本要比留住一個原有客戶的成本要高出許多。 Data Mining 對每個公司來說都是一種重要的策略性的的計劃，而將之列為高度機密，所以要調(diào)查各家公司到底用 Data Mining 來做什么樣的事其實相當(dāng)不容易。并且產(chǎn)學(xué)合作下，發(fā)展出許多實用的系統(tǒng)，例如 MDT、 Coverstory and Spotlight、 NichWork visualization system、 LBS、 FALCON、 FAIS、 NYNEX、TASA 等等。 Data Mining 的應(yīng)用 Data Mining 導(dǎo)入企業(yè)，其重點在于企業(yè)領(lǐng)域方面的知識，而它的Domainspecific Tools 要結(jié)合企業(yè)中使用者的語言和分析過程，才能發(fā)揮 工具的效能與增進企業(yè)的智慧。例如由顧客過去之刷卡消費量預(yù)測其未來之刷卡消費量。它們最終目的，乃為組織取得決策支持所需的信息，這個信息是突破盲點、見人所未見的知識和訊息，能替組織取得競爭優(yōu)勢。簡單來說， OLAP 是由使用者所主導(dǎo)，使用者先有一些假設(shè)，然后利用 OLAP 來查證假設(shè)是否成立；而 Data Mining 則是用來幫助使用者產(chǎn)生企業(yè)管理 資源網(wǎng) ()大量管理資料下載 假設(shè)。也就是，數(shù)據(jù)倉儲 應(yīng)該具有這樣的數(shù)據(jù)：整合性數(shù)據(jù)（ integrated data）、詳細和匯總性的數(shù)據(jù) (detailed and summarized data)、歷史數(shù)據(jù)、解釋數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)（ Metadata）。從信息技術(shù)的角度來看，數(shù)據(jù)倉儲的目標是 在組織中，在正確的時間，將正確的數(shù)據(jù)交給正確的人。一般將之定義為 Data Mining 技術(shù)的 CART、 CHAID 或模糊計算等等理論方法，也都是由統(tǒng)計學(xué)者根據(jù)統(tǒng)計理論所發(fā)展衍生，換另一個角度看， Data Mini