數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)管理與決策分析之實(shí)例應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-02-14 08:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ( 0 .0 to 1 . 0 )Fur n itur e ( $ ) C o n tinu o u s n u m er ic $ 0 to $ 5 0 0 0 Scale d ( 0 .0 to 1 . 0 )T o tal Am o u n t( $ ) C o n tinu o u s n u m er ic $ 0 to $ 1 5 0 0 0 Scale d ( 0 .0 to 1 . 0 )Segment 1 (Age 43)(%) Segment 2 (Age 42)(%) Segment 3 (Age 52)(%) Segment 4 (Age 26)(%) Market Segmentation Segment size, average age Figure Segmentation Results: Segment Size and Average Age S po rt E xe r c i s e A pp l i a n c e E nt e rt a i nm e nt F u rn i t u r epopulation Segment3 Segm1 Segme4 Segment2 Target Categories A v g $ s p e n t 3000 2022 2500 1500 1000 500 0 Market Segment Analysis Segments v..s. Population Figure Market Segmentation Analysis Safeway 案例 ? 面臨之挑戰(zhàn) – 8 million transaction data/week (4 T MB) – 500家店面與 600萬客戶 –市場競爭激烈，傳統(tǒng)手法技術(shù)式微 （如更低價(jià)位，更多據(jù)點(diǎn)，多類產(chǎn)品） –新的競爭關(guān)鍵焦點(diǎn)：掌握客戶需要 哪類客戶買哪些商品以及購買頻率 Market Basket Analysis (菜籃分析） Coke Milk Juice Egg Coke Milk Juice Egg Egg Juice Milk Coke 其它相關(guān)應(yīng)用 ? 發(fā)掘背部手術(shù)成敗關(guān)鍵因素 ? 磁磚顏色配比決策輔助 ? 旋窯燃燒最佳化控制 ? 研磨機(jī)鋼球配比及置放址決策輔助 ? 電子能量、功率、廢氣流量、氨氣流量組合對氮氧化物及硫氧化物去除效率之模式發(fā)展 ? 污染排放量預(yù)測模式（ DECADES MODEL） ? 燃燒爐中 NG、 LPG、與正?？諝庵浔葘θ紵始捌渌泻怏w之排放程度之影響 其它相關(guān)應(yīng)用 (續(xù) ) ? 發(fā)掘共同基金潛在客戶 ? 銀行活期存款賬戶流失率估計(jì) ? 相關(guān)產(chǎn)品群組設(shè)計(jì)（ crossselling） ? 預(yù)測油田生產(chǎn)量 ? 海上石油外溢對生態(tài)破壞影響之估計(jì) ? 飛機(jī)結(jié)構(gòu)負(fù)載 醫(yī)療案例 ? DISXPERT 殘障職業(yè)轉(zhuǎn)介專家系統(tǒng) – 區(qū)別分析尋找分類要因 – 數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)以萃取分類規(guī)則 – 整合專家規(guī)則與萃取分類規(guī)則 ? 延伸應(yīng)用 – 客戶分類 醫(yī)療保險(xiǎn) FAMS的 功 能 ? 偵測 ( Detection ) – 利用 fuzzy modeling和統(tǒng)計(jì)技術(shù)來分析群組的行為，針對每個(gè)醫(yī)療服務(wù)提供者評定分?jǐn)?shù)，以反應(yīng)其遍離行為標(biāo)準(zhǔn)的程度 ? 調(diào)查 ( Investigation ) – 分析提供者的分?jǐn)?shù)和詳細(xì)的賠償數(shù)據(jù) ? 解決 ( Settlement ) – 詳細(xì)分析群組行為和賠償?shù)膱?bào)告和圖表。報(bào)告可以用來協(xié)商、解決問題和檢舉不法之事 ? 預(yù)防 ( Prevention ) – 支持提供者的監(jiān)視和提供新的工具來評估和教育他們，改善提供者的行為，以防止醫(yī)療詐欺和濫用，減低保險(xiǎn)公司的損失 FAMS的特性 ? 利用案例數(shù)據(jù)的 “ retrospective analysis”，分析帳目和醫(yī)療提供者的醫(yī)療工作，以找出有嫌疑的提供者 ? 依據(jù)醫(yī)療專業(yè)和地理位置來定義群組 – 例如，你可以著重于 Los Angeles的經(jīng)神科、 Hartford的皮膚科、大都會(huì)地區(qū)的緊急救護(hù)服務(wù) 建置數(shù)據(jù)剖析應(yīng)注意事項(xiàng) ? 在規(guī)畫 Data Warehouse時(shí)即應(yīng)與所需 Mining之目標(biāo)結(jié)合 ? 配合數(shù)據(jù)處理情況 Data Warehouse Data Marts Cube 選擇軟硬件發(fā)展平臺(tái) ? 分期或分步驟并以漸進(jìn)式方法開發(fā) ? 80%心力需投入于 Data Preparation步驟 ? 常見之主機(jī)平臺(tái)包括： IBM/390, HP9000, IBM RS6000, SUN, UNISYS 可能遭遇問題之影響因素 ? 企業(yè)教育訓(xùn)練之不足 ? 不適當(dāng)之支持工具 ? 數(shù)據(jù)之無效性 ? 資料樣型（ patterns）太多 ? 多變與時(shí)間性數(shù)據(jù) ? 復(fù)雜之?dāng)?shù)據(jù)型態(tài) ? 沒有現(xiàn)成之模式可立即使用 ? 數(shù)據(jù)質(zhì)量 ? 資料可取得性 ? 專家意見 Web/WAP Mining ? Dynamic product catalog ? Dynamic banner ? Dynamic content ? Tailored mailing list Data Mining for CRM/Churn Management ? Defector identification ? Campaign promotion ? Marketing resource allocation ? Risk assessment amp。 fraud detection ? Royal customer identification Data PreprocessingMachine LearningMarket CampaignTargetMessageCampaignTimingCo
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