第三章實際應(yīng)用的工作循環(huán)-資料下載頁
2024-09-28 14:50本頁面
【導(dǎo)讀】實際應(yīng)用的工作循環(huán)：以三個不同產(chǎn)業(yè)的公司。資訊來顯示資料的威力。資料採礦的工作循環(huán)是將資料採礦定義在創(chuàng)造企業(yè)。用特定的資料，以解決特定的商業(yè)問題。無線通訊產(chǎn)業(yè)競爭激烈。電信業(yè)者開始推出加值服務(wù)。某電信公司想測試一項新產(chǎn)品，但是由於技術(shù)上的問題，告似乎不切實際。行銷人員所面臨的兩大挑戰(zhàn)如下所示：。誰是有潛力購買的顧客。以最低的成本達(dá)成最多潛在用戶的目標(biāo)。美國退休人士協(xié)會利用類神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)建置非回應(yīng)模型，只。錄當(dāng)作訓(xùn)練組資料，進(jìn)行模型建立。計畫與付款歷史資料等。衍生性輸入變數(shù)：根據(jù)腦力激盪與初步分析結(jié)果，找。傳統(tǒng)的資料庫系統(tǒng)包含許多由觀察與專家訪談所得到的。研究團(tuán)隊決定直接從歷史資料著手，找出相關(guān)規(guī)則。句話說，是以資料採礦的技術(shù)取代與專家訪談的過程。美國銀行想要拓展房屋質(zhì)押貸款部分的業(yè)務(wù)。銀行內(nèi)部的資料倉儲系統(tǒng)中共有來自42處不同來源
【正文】 消費者資產(chǎn)事業(yè)部 (NCAG)想要以資料採礦的技術(shù)來克服這些問題。 18 銀行 (挑戰(zhàn) ) ? 美國銀行想要透過了解現(xiàn)有房屋質(zhì)押貸款客戶以拓展他們在貸款項目的業(yè)績。 ? 在進(jìn)行採礦任務(wù)之前，銀行發(fā)展出兩套符合常識的模型： 1. 家中有大學(xué)適齡的孩子時 ，家人會想要透過質(zhì)押房屋以借錢繳交學(xué)費。 2. 擁有較高且不穩(wěn)定收入的族群 ，比較會以質(zhì)押房屋來帄緩收入的劇烈上下起伏。 19 銀行 (如何應(yīng)用資料採礦 1) ? 銀行內(nèi)部的資料倉儲系統(tǒng)中共有來自 42處不同來源的資料，並且資料都已經(jīng)是先整理、轉(zhuǎn)移格式，並且以穩(wěn)定的時序、地理區(qū)及顧客號碼分門放置。 ? 利用決策樹將客戶區(qū)分為會對房屋質(zhì)押貸款有興趣與沒興趣兩群 。 ? 再利用序列規(guī)律工具找出這些潛在客戶何時會辦理貸款。 ? 最後透過群集化工具利用變數(shù)間的相似性將顧客區(qū)隔為 14個群集。 20 銀行 (如何應(yīng)用資料採礦 1) ? 而其中有一個群組值得特別注意 ，並且有以下的特質(zhì)： 1. 在這群集中有 39%的人同時有個人以及負(fù)責(zé)人的公司戶頭。 2. 相較於整體利用決策樹判定會申請貸款人口佔全體11%的比例下，該群集中會申請辦貸款的人口就佔了27%。 21 銀行 (付諸行動與完成循環(huán) ) ? 根據(jù)這項新發(fā)現(xiàn)， NCAG整合其他個人事業(yè)部以及其他業(yè)務(wù)單位一同研擬新的行銷策略。 ? 在新的行銷方案推出之後，美國銀行的房屋質(zhì)押貸款接受率立即成長 2倍。 ? 未來如何透過密集的行銷活動來收集資料，並且透過程式執(zhí)行與測試流程中所衍生出來新資料，回饋至快速的分析流程，這正是資料採礦的工作循環(huán)。
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