數(shù)據(jù)挖掘與商務智能-1商務智能概述--文庫吧在線文庫
【正文】 豐銀行使用 SPSS成功案例 公司背景 美國匯豐銀行是 HSBC集團成員之一，通過位于紐約的 380 個分支機構為 140 多萬銀行客戶提供核算、投資、借貸和其它金融服務。 BI在電子商務行業(yè)的應用 6 《服裝電子商務個性化推薦系統(tǒng)關鍵技術研究 》課題 虛擬與現(xiàn)實存在一定的差距，傳統(tǒng)的服裝電子商務網(wǎng)站不適合“一看二摸三試衣”的購物流程 存在海量的商品信息 查找困難，失去購物興趣 搜索結果界面相同 缺乏個性化（顏色、款式） 服裝個性化搭配問題 服裝展示：二維圖片 +文字說明為主 用戶購衣后衣服不合體 衣服質感存在較大差異 BI在電子商務行業(yè)的應用 7 服裝款式個性化推薦技術 用戶聚類 Web數(shù)據(jù)挖掘 協(xié)同過濾推薦 不確定性服裝搭配預測模型研究 虛擬試衣 三維人體建模技術 三維人體模型與三維服裝 CAD結合 虛擬試衣技術 商務智能進展 1 技術發(fā)展 20世紀 90年代初期 ，信息倉庫 90年代中期 ，數(shù)據(jù)倉庫 90年代后期 ，數(shù)據(jù)挖掘、多維分析與展現(xiàn) 技術 BI市場競爭 Gartner公司的調查表明， 2023年到 2023年之間，安全是企業(yè) IT投資排在第一位的主題，而商務智能項目的投資在 2023年時僅排在第 14位， 2023年卻突飛猛進，排到了第一位 BI公司的收購： Oracle收購 Hyperion， SAP收購 Business Objects， IBM收購 Cognos 市場規(guī)模每年大約增加 10%~15% 商務智能的發(fā)展趨勢 商務智能進展 2 起步較晚：商務智能在中國的發(fā)展尚處于起步階段，大部分企業(yè)對商務智能仍然缺乏必要的了解。在客戶群中找出盡可能多的潛在流失者，進行有效的保留活動并降低成本 交叉銷售 :從客戶的交易數(shù)據(jù)和客戶的自然屬性中尋找、選擇最有可能捆綁在一起銷售的產(chǎn)品和服務，發(fā)現(xiàn)有價值的產(chǎn)品和服務組合，從而有效地向客戶提供額外的服務，提高活期收入并提升客戶的收益率 金融行業(yè)應用 —— 美國匯豐銀行使用 SPSS成功案例 應用結果 揭示特定客戶的需求，銷售增加 50% 營銷費用減少 30% 提高了建立和開展適時營銷戰(zhàn)略的能力 Somma說， OLAP對了解數(shù)據(jù)特征來說是一個不錯的工具，但我無法從中發(fā)現(xiàn)聯(lián)系的力度，也不能做出預測模型，而那正是我最需要的?！? BI 系統(tǒng)架構 5 OLAP（ OnLine Analytical Processing） “ OLAP系統(tǒng)能夠讓用戶快捷地從數(shù)據(jù)中檢索信息，通常作為分析工具用在數(shù)據(jù)集市中， OLAP系統(tǒng)通過度量、維度、層次結構和多維數(shù)據(jù)集等來展示數(shù)據(jù)?！?– Mi
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