數(shù)據(jù)挖掘與bi借數(shù)據(jù)一雙慧眼(參考版)
2025-05-17 23:56本頁面
【正文】 第二，什么是 20％的重要客戶，他們有什么特征？第三，如何度量客戶滿意度和忠誠度，并建立績效考評和客戶維護方案。其實主要就做了三件事。 張磊 :王海寧，對于客戶關(guān)系管理，我覺得首先要明確企業(yè)當前的發(fā)展階段，這樣才能更準確地發(fā)現(xiàn)要解決的關(guān)鍵問題。 張磊 : 對于閆工的建模問題，因為問題過于抽象，也只能給出抽象一點的建 議：最好是找具有相關(guān)行業(yè)實施經(jīng)驗的廠商，由它們結(jié)合您的具體問題，提供在該行業(yè)比較成熟的模型作為參考。 王海寧 :山東煙草定位于物流企業(yè)，請問各位專家對物流配送企業(yè)在建模有何看法？目前山東煙草已具備軟硬件條件，數(shù)據(jù)相對薄弱，建模問題主要集中在客戶關(guān)系管理，和銷售潛力分析上。這是統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘的核心部分。這方面的方法論也不少。 張磊 :以 NCR 的數(shù)據(jù)挖掘方法論為指導(dǎo)，數(shù)據(jù)挖掘的實施計劃主要劃分為如下階段：定義業(yè)務(wù)問題范圍、選取和抽樣、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理、探索型數(shù)據(jù)分析、建模和實施。就像目前中醫(yī)所做的 。第一，針對業(yè)務(wù)和客戶（本人）數(shù)據(jù)分析建模，為管理部門服務(wù)。 ◆ 關(guān)于實施計劃 閆世方 :對于醫(yī)院信息的數(shù)據(jù)挖掘，我們還沒有真正開始，請問我們?nèi)绾沃贫ㄒ粋€有效的實施計劃？ 匡宏波博士 : 我有兩點建議。 單明祺 :電子病歷的問題中涉及大量時間的問題 ,用時態(tài)數(shù)據(jù)庫的方法 ,大家覺得如何 ? 張磊 :關(guān)于涉及時間問題的分析，可以采用多種模型和方法，比如序列分析、關(guān)聯(lián)分析、以及一些預(yù)測模型如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。只是在絕大多數(shù)實際項目中，依然是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一統(tǒng)天下，成熟穩(wěn)定、充分的性能保證和豐富的成功案例對一個項目的成功實施很有幫助。 linkfar（網(wǎng)友）：閆工提出的面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫， 是否超前了？只要足夠描述數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)，這就是目前數(shù)據(jù)庫的基本要求。對于閆工的問題， OLAP 即可以解決。 匡宏波博士 : 關(guān)于數(shù)據(jù)庫的問題，應(yīng)該說目前最成熟的還是關(guān)系型。這就是從業(yè)務(wù)理解，到數(shù)據(jù)采集和管理，到建模，到呈現(xiàn)，到應(yīng)用的完整的基礎(chǔ)設(shè)施和解決方案。 王海寧 : 閆工，目前考察和測試效果如何？ 閆世方 :目前醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫是 MS SQL2020，但是我們已經(jīng)感覺到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能適應(yīng)醫(yī)院信息化的高要求。 ◆ 關(guān)于數(shù)據(jù)庫 閆世方 : 北京協(xié)和醫(yī)院使用信息系統(tǒng)已經(jīng)有 7－ 8 年的時間，積累了大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為了提高醫(yī)院信息化的程度，對這些數(shù)據(jù)的挖掘是一項很有意義的工作。在我們國外的案例中，一般會在建立數(shù)據(jù)倉庫并穩(wěn)定較長的時間后，才會逐步實施挖掘?qū)ｎ}。在具體項目實施中，更困難的是對數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)邏輯上的準確 性進行檢查，這需要對業(yè)務(wù)的深刻理解并建立良好的數(shù)據(jù)模型。要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要有良好的數(shù)據(jù)模型設(shè)計，在數(shù)據(jù)加載和清洗過程中進行數(shù)據(jù)檢查，同時隨著挖掘模型的建立過程不斷和客戶交互、修整。今年我們將繼續(xù)主推多維分析 OLAP、 ETL、報表產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，試圖推動用戶的元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、操作性數(shù)據(jù)存儲（ ODS）的應(yīng)用。 針對以上三位用戶，石竹軟件公司可以針對性地提供 BI 支撐工具，如數(shù)據(jù)整合工具 DataStage、多維分析 OLAP 軟件 Essbase、數(shù)據(jù)挖掘工具 Angoss KnowledgeSTUDIO、元數(shù)據(jù)管理 MetaCenter、報表分析展示平臺 Crystal Decision 等企業(yè)級產(chǎn)品。三 .讓領(lǐng)導(dǎo)層了解商業(yè)智能系統(tǒng)能解決什么問題。二 .要明確系統(tǒng)目標，如前所述，三種層次的分析 ,產(chǎn)生不同形式的結(jié)果，針對長期戰(zhàn)略分析出的結(jié)果對戰(zhàn)術(shù)操作沒有直接意義，反之亦然。 由于這三家用戶所處行業(yè)不同，具體應(yīng)用環(huán)境也不同，所以很難給出籠統(tǒng)的實施 計劃和方案。但要真正發(fā)揮挖掘分析的作用，還需要根據(jù)分析結(jié)果，按照醫(yī)院的實際情況，制定相關(guān)的管理策略；并通過醫(yī)療管理系統(tǒng)付諸實施。 另外，分析型應(yīng)用需要操作型環(huán)境的支撐。建議三九宜工生化公司先對需求進行深入分析，明確需求所需的 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)后，再考察是否有必要建立 ODS 或數(shù)據(jù)倉庫。 如山東煙草專賣局的數(shù)據(jù)挖掘需求主要是操作級和戰(zhàn)術(shù)級的，所以適宜考慮建立 ODS 系統(tǒng)，以滿足企業(yè)的決策需求。前兩項對應(yīng) OLTP、操作性數(shù)據(jù)存儲（ ODS）系統(tǒng)，后者對應(yīng)數(shù)據(jù)倉庫。 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的新規(guī)則，為決策分析提供支持。數(shù)據(jù)挖掘不一定非要以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，但基于數(shù)據(jù)倉庫的挖掘會給它帶來許多方便。國內(nèi)電信業(yè)已經(jīng)有一些成功案例，其他行業(yè)也開始陸續(xù)規(guī)劃、實施數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，所以有理由看好今年的 BI 市場。一句話：智能在于積累，不可好高騖遠。商業(yè)智能系統(tǒng)最終要通過人，才能為商業(yè)所用，沒有終端操作人員的傾心配合，系統(tǒng)只能是一個死系統(tǒng)。 以上觀點是針對整個商業(yè)智能產(chǎn)業(yè)而言的。此時，
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