数据挖掘技术介绍

应用Clementine达到你数 据挖掘的目标
• 图形化的界面、数据流的形式建立模型，保 证了应用Clementine进行数据挖掘关注商业更 甚于关注技术本身
• 开放式的技术是更好的保护您的投资的保障
• 高度的扩展性保证对数据库中大量的数据进 行挖掘
• 业界领先的发布技术使数据挖掘结果更好的 传递到相应管理人员手中
路漫漫其悠远
CRISP－DM简介
• CRISP－DM是CRoss-Industry Standard Process－Data Mining的缩写 • 由SPSS、NCR、Daimler-Benz在1996年制定 • CRISP是当今数据挖掘业界通用流行的标准之一 • 它强调数据挖掘在商业中的应用，解决商业中存 在的问题，而不是把数据挖掘局限在研究领域
营销费用减少了30％
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数据挖掘都干了些什么？
美国国防财务部需要从每年上 百万比的军火交易中发现可能 存在的欺诈现象。。。。。。
发现可能存在欺诈的交易，进行深 入调查，节约了大量的调查成本
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数据挖掘都干了些什么？
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
合理安排税务官的工作，为纳税人提供 更迅捷、更准确的服务
使直邮的回应率提高了100％
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数据挖掘都干了些什么？
GUS日用品零售商店需要准确的 预测未来的商品销售量，降低库 存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
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数据挖掘都干了些什么？
汇丰银行需要对不断增长的 客户群进行分类，对每种产 品找出最有价值的客户。。 。。。。
• 把数据挖掘模型的结果送到相应的管理人员 手中 • 对模型进行日常的监测和维护 • 定期更新数据挖掘模型
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第三部分：数据挖掘工具 —SPSS Clementine简介
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•Make a difference with the •predictive power of data mining
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通过数据挖掘您可以
发现最有价值 的客户
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通过数据挖掘您可以
使组合销售更 有效率
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通过数据挖掘您可以
留住那些最有 价值的客户
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通过数据挖掘您可以
用更小的成本 发现欺诈现象
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什么是数据挖掘
•通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现 有意义的行为和规则的探测和分析活动。 •数据挖掘能够帮助你选择正确瞄准潜在目标，向现 有的客户提供额外的产品，识别那些准备离开的好 客户。
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数据理解(Data Understanding)
• 确定数据挖掘所需要的数据 • 对数据进行描述 • 数据的初步探索 • 检查数据的质量
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数据准备(Data Preparation)
• 选择数据 • 清理数据 • 对数据进行重建 • 调整数据格式使之适合建模
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建立模型（Modeling)
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数据挖掘应用领域
•电信 ：流失 •银行：聚类（细分）, 交叉销售 •百货公司/超市：购物篮分析 （关联规则） •保险：细分，交叉销售，流失（原因分析） •信用卡： 欺诈探测，细分 •电子商务： 网站日志分析 •税务部门：偷漏税行为探测 •警察机关：犯罪行为分析 •医学： 医疗保健
数据挖掘效益分析(直邮）
(Big Bank & Credit Card Company)
目的：发现新客户
数据挖掘以前 数据挖掘以后
发信的数量
百度文库
1,000,000
750,000
成本 响应的数量
$1,000,000 10,000
$750,000 9,000
每个响应的毛利
$125
$125
总毛利
$1,250,000 $1,125,000
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把你的商业经验溶入数据挖 掘过程是数据挖掘成功的关 键
?
Business problem
What you know
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Insight
!
Better data mining
results
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丰富的数据挖掘算法
• Prediction
Neural net, C5.0
• Classification
净利润
$250,000
$375,000
建模的费用
0
40,000
最终的利润
$250,000
$335,000
差别 (250,000) ($250,000) (1,000) $0 ($125,000) $125,000 $40,000 $85,000
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第二部分：数据挖掘标准流程 ——CRISP-DM
数据挖掘技术介绍
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2020/3/29
大纲
• 什么是数据挖掘 • 数据挖掘的标准流程：CRISP－DM • 数据挖掘工具——SPSS Clementine简 介
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第一部分：什么是数据挖掘？
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数据挖掘都干了些什么？
英国电信需要发布一种新的产品 ，需要通过直邮的方式向客户推 荐这种产品。。。。。。
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CRISP－DM
• 商业理解 • 数据理解 • 数据准备 • 建立模型 • 模型评估 • 模型发布
商业理解（Business Understanding)
• 找问题－确定商业目标 • 对现有资源的评估 • 确定问题是否能够通过数据挖掘来解决 • 确定数据挖掘的目标 • 制定数据挖掘计划
• 对各个模型进行评价 • 选择数据挖掘模型 • 建立模型
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模型评估(Evaluation)
• 评估数据挖掘的结果 • 对整个数据挖掘过程的前面步骤进行评估 • 确定下一步怎么办？是发布模型？还是对数据 挖掘过程进行进一步的调整，产生新的模型
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模型发布（Deployment）
Neural net, C5.0
• Segmentation
Kohonen, Kmeans, C5.0
• Association
Apriori, GRI, Web graph
• Sequence
CaprI, Neural Net, Regression
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与SPSS及AnswerTree无 缝集成提供更多的算法
•Logistic Regression •Discriminant Analysis •Factor Analysis •Many more...