一、數(shù)據(jù)挖掘定義

數(shù)據(jù)挖掘作用：描述過去、預(yù)測未來、評估，是商業(yè)智能（BI）一個(gè)重要應(yīng)用方向。
**商業(yè)智能（BI）**是指通過對行業(yè)認(rèn)知、經(jīng)驗(yàn)、結(jié)合數(shù)學(xué)、管理、市場營銷等理論，利用軟件、算法（如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、聚類、客戶細(xì)分等）對企業(yè)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)、市場進(jìn)行分析及預(yù)測，以圖表、數(shù)據(jù)分析報(bào)告等形式給企業(yè)決策、市場營銷、業(yè)務(wù)拓展、信息運(yùn)營等做支撐工作。即商業(yè)智能（BI）=數(shù)據(jù)+人+工具+算法+知識+預(yù)測

數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域

二、數(shù)據(jù)挖掘建模步驟

1.理解業(yè)務(wù)

• 業(yè)務(wù)調(diào)研
  訪談式、誘導(dǎo)式、確認(rèn)式等。
• 問題定位
  思維導(dǎo)圖法：業(yè)務(wù)產(chǎn)生背景、目前發(fā)展?fàn)顩r、業(yè)務(wù)影響
• 制定目標(biāo)
  我們需要做什么、怎么實(shí)現(xiàn)？
• 業(yè)務(wù)分析
  產(chǎn)生原因分析：個(gè)人、企業(yè)、對手、第三方等。

2.指標(biāo)設(shè)計(jì)

分類分析方法

戰(zhàn)略管理	SWOT分析、PEST分析、麥肯錫7s分析、五力模型、波士頓矩陣、通用矩陣
營銷	4P-4C-4R、體驗(yàn)式營銷、資費(fèi)管理4階段、品牌健康度、精準(zhǔn)營銷、整合營銷
服務(wù)、渠道	客戶滿意度、客戶期望管理、KANO服務(wù)質(zhì)量模型
客戶及客戶心理	馬斯洛需求理論、客戶畫像視圖、峰終定律、心理定勢、決策價(jià)值鏈

步驟:

• 客戶認(rèn)知需要
  被動了解、主動了解
• 收集數(shù)據(jù)信息
  被動了解、主動了解的指標(biāo)數(shù)據(jù)
• 評價(jià)模型構(gòu)建
  
• 客戶購買決策情況
  客戶購買、變更、退訂等情況
• 客戶購后行為情況
  主動傳播、后期輸出

3.數(shù)據(jù)提取

• 數(shù)據(jù)提取
• 數(shù)據(jù)清洗
  缺失數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)處理等。
• 數(shù)據(jù)來源審核
• 數(shù)據(jù)集成

4.數(shù)據(jù)探索

• 數(shù)據(jù)檢測、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與描述、驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量
• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以滿足數(shù)據(jù)建模要求

5.算法選擇

場景算法

客戶細(xì)分、客戶行為細(xì)分、市場細(xì)分	描述性算法，如：聚類分析
收入/風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、客戶流失預(yù)測、產(chǎn)品交叉銷售、潛在客戶挖掘、客戶欺詐等異常行為預(yù)測與分析	預(yù)測類算法 連續(xù)變量：線性回歸、非線性回歸、時(shí)間序列等；離散變量：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯分析、logistic回歸等；非預(yù)測類算法：關(guān)聯(lián)分析、偏差檢測等
客戶價(jià)值評估、產(chǎn)品價(jià)值評估、渠道價(jià)值評估、客戶滿意度評估、客戶穩(wěn)定性評估	因子分析、主成分分析、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)公式

6.模型有效性、應(yīng)用性評估

評估標(biāo)準(zhǔn)

評估方法

評估與參照對象、參照依據(jù)、評估準(zhǔn)則的選擇

評估工具

評估分析、增益圖、提升圖等

7.模型發(fā)布

• 根據(jù)模型輸出結(jié)果，綜合分析業(yè)務(wù)現(xiàn)狀并制定針對性市場策略
• 針對性客戶營銷和服務(wù)
• 數(shù)據(jù)挖掘模型及其功能展示

8.模型優(yōu)化

9.參考文獻(xiàn)：https://wenku.baidu.com/view/c2c82c61a21614791611286c.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘与商业智能理论的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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