【正文】
這說明資料與知識的發(fā)掘是一項信息技術(shù)程度很高的工作,面對易變的環(huán)境,沒有現(xiàn)成的模型馬上可用,也不要期望按一定的計算程序即能成功。潛在的因素77? 我們要認(rèn)識到一些潛在的因素? 資料取舍? 實體關(guān)系性? 數(shù)量多寡? 復(fù)雜性? 數(shù)據(jù)質(zhì)量? 變遷? 專家意見數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用廣泛78? 數(shù)據(jù)挖掘在各領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,只要該產(chǎn)業(yè)擁有具分析價值的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫,就可利用挖掘工具進(jìn)行有目的的分析。 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用廣泛國外一般較常見的應(yīng)用案例79?零售業(yè)?直銷界?制造業(yè)?財務(wù)金融保險?通訊業(yè)以及醫(yī)療服務(wù) 數(shù)據(jù)挖掘的三個應(yīng)用方式80? Customer Profiling? Targeted Marketing? MarketBasket Analysis。 Customer Profiling81? 即如何獲得新顧客 ?? 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。? 數(shù)據(jù)挖掘可以從現(xiàn)有客戶資料中找出他們的特征,再利用這些特征到潛在客戶數(shù)據(jù)庫里去篩選出可能成為我們客戶的名單,作為行銷人員推銷的對象。行銷人員就可以針對這些名單寄發(fā)廣告資料,既可以降低成本,又提高了行銷的成功率。 MarketBasket Analysis82? 主要是用來幫助零售業(yè)者了解客戶的消費行為,即如何增加顧客的消費額 ?? 譬如哪些產(chǎn)品客戶會一起購買,或是客戶在買了某一樣產(chǎn)品之后,在多長時間之內(nèi)可能購買另一產(chǎn)品等等,利用關(guān)聯(lián)性產(chǎn)品銷售 (crossselling)和連貫性銷售 (ContinuitySelling)方法,來提高客戶的終生價值(Live Time Value)。? 利用數(shù)據(jù)挖掘,零售業(yè)者可以更有效的決定進(jìn)貨量、庫存量,以及在店里要如何擺設(shè)貨品,同時也可以用來評估店里促銷活動的成效。 客戶關(guān)系管理83? 客戶關(guān)系管理是數(shù)據(jù)挖掘的另一個常見的應(yīng)用方式,即如何留住他們 ?? 我們可以由一些原本是我們的客戶,后來卻轉(zhuǎn)向成為我們競爭對手的客戶,分析他們的特征,再根據(jù)這些特征到現(xiàn)有客戶資料中找出有可能轉(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。 銷售資料中挖掘顧客的消費習(xí)性84? 在銷售資料中挖掘顧客的消費習(xí)性,很容易由交易紀(jì)錄找出顧客偏好的產(chǎn)品組合,還可找出流失顧客的特征,確定推出新產(chǎn)品的時機(jī)點,還可結(jié)合基本資料,并依品牌價值等級的高低來區(qū)分顧客,進(jìn)而達(dá)到差異化行銷的目的;制造業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘的需求多運(yùn)用在質(zhì)量管理方面,由制造過程中找出影響產(chǎn)品品質(zhì)最重要的因素,來提高作業(yè)流程的效率。 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用85? 近來國外的電話公司、信用卡公司、保險公司、股票交易商、以及政府單位對于詐欺行為的偵查 (Fraud Detection)比較關(guān)注,這些行業(yè)每年因為詐欺行為而造成的損失都非??捎^。? 數(shù)據(jù)挖掘可以從一些信用不良的客戶資料中找出相似特征并預(yù)測可能的詐欺交易,從而達(dá)到減少損失的目的。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用86?財務(wù)金融業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘來分析市場動向,并預(yù)測個別公司的營運(yùn)以及股價走向。?數(shù)據(jù)挖掘的另一個獨特的用法是在醫(yī)療業(yè),用來預(yù)測手術(shù)、用藥的療效、以及醫(yī)院服務(wù)、管理上的效益提高。 數(shù)據(jù)挖掘的在國外別的方面運(yùn)用的類型 87? 如果采用不同的價格策略,是否能增加市場占有率 ?? 讓我們獲利高的客戶們有什么共同的特征 ?? 如何認(rèn)定客戶的信用風(fēng)險狀況 ?? 如何設(shè)計更好的保險產(chǎn)品來吸引客戶,讓客戶滿意 ?? 一個經(jīng)紀(jì)人在一個星期中應(yīng)該可以賣出多少共同基金 ?? 根據(jù)以往審核的資料,尋找核發(fā)信用卡的規(guī)則 數(shù)據(jù)挖掘的在國外別的方面運(yùn)用的類型 88?在 NBA球賽資料中,找出球員的強(qiáng)弱點?從消費及繳費資料中,預(yù)警信用卡呆帳可能?從通話記錄資料中,預(yù)警盜打電話可能?從宇宙飛船拍攝的影像資料,找尋星球上的火山?星際星體分類 數(shù)據(jù)挖掘 的軟件89? SPSS? SPSS Clementine3db? SAS? SAS Enterprise Miner ? Statiatica本章的參考書目90? 鄧納姆著,郭崇慧 田鳳占 靳曉明譯, 《 數(shù)據(jù)挖掘教程 》 (世界著名計算機(jī)教材精選 ),清華大學(xué)出版社, 2022年 5月。 ? (美 )Mehmed Kantardzic, 《 數(shù)據(jù)挖掘 》 ,清華大學(xué)出版社, 2022年 8月。 ? (美 )Olivia Parr Rud, 《 數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺` 》 ,機(jī)械工業(yè)出版社, 2022年 9月。91? Kimball, R. and Ross, M., 2022, The data warehouse toolkit, Wiley.? Robert Nisbet, John Elder IV and Gary Miner(2022), Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications, WileyInterscience.Journals92? Applied Intelligence? Computer World? CIO Journal? Harvard Business Review? IEEE Transactions on SMC? International Journal of Computer Applications in Technology? International Journal of Information Management? IT Solution JournalJournals93? Journal of Information Technology ? Journal of Data Analysis? Journal of Data Science ? Journal of the American Statistical Association? Journal of the Royal Statistical Society Series B? Journal of Business and Economics Statistic