数据挖掘项目总报告PPT课件
合集下载
数据挖掘项目总报告-PPT课件
结果
仅将相关数据集中在仅两个表中，大大减少数据量， 有利于下一阶段工作。 规范了信息存储形式，为进一步挖掘打好基础。
2、多维数据集建立
利用SQL Server企业版所带的Analysis Manager 工具 建立多维数据集
事实数据表：TV_Sales 度量值： FQuanty（销售数量） FProfit （毛利）
2、目标的确定
我们从系统中提取有关彩色电视机的商品品牌、规格、 销售价格、销售数量、毛利等相关数据进行分析。 应用Microsoft SQL Server 2000 Enterprise 的 Analysis Server OLAP/Data Mining作为分析和挖掘工 具。 采用的数据挖掘的理论（聚类、决策树）
1、数据清理
无关数据的清除 新建一个 TV_Item表，只存储与 彩电有关的商品信息：
列名
Id
意义 自动编号
Brand_Name
FItemCode FName FSpecification Tv_Size
品牌
商品编码 销售类别 型号 屏幕尺寸
1、数据清理
从Itemlist表中导出与彩电相关数据项到TV_Item表 中：
1、数据清理
销售记录的清理
建一TV_Sales表，用于 存储相关彩电的销售信息，表中 只保留本次项目用到的信息：
列名
Id FMonth FItemCode FQuanty FProfit FSalePrice FYear
意义
自动编号 销售月份 商品编码 销售数量 毛利 销售价格 销售年份
1、数据清理
将每笔销售记录的销售单价划归入以下几类：
0-￥999 ￥2000-￥2499 ￥3500-￥3999 ￥1000~￥1499 ￥2500-￥2999 ￥4000-￥4999 ￥1500-￥2019 ￥3000-￥3499 >￥5000
仅将相关数据集中在仅两个表中，大大减少数据量， 有利于下一阶段工作。 规范了信息存储形式，为进一步挖掘打好基础。
2、多维数据集建立
利用SQL Server企业版所带的Analysis Manager 工具 建立多维数据集
事实数据表：TV_Sales 度量值： FQuanty（销售数量） FProfit （毛利）
2、目标的确定
我们从系统中提取有关彩色电视机的商品品牌、规格、 销售价格、销售数量、毛利等相关数据进行分析。 应用Microsoft SQL Server 2000 Enterprise 的 Analysis Server OLAP/Data Mining作为分析和挖掘工 具。 采用的数据挖掘的理论（聚类、决策树）
1、数据清理
无关数据的清除 新建一个 TV_Item表，只存储与 彩电有关的商品信息：
列名
Id
意义 自动编号
Brand_Name
FItemCode FName FSpecification Tv_Size
品牌
商品编码 销售类别 型号 屏幕尺寸
1、数据清理
从Itemlist表中导出与彩电相关数据项到TV_Item表 中：
1、数据清理
销售记录的清理
建一TV_Sales表，用于 存储相关彩电的销售信息，表中 只保留本次项目用到的信息：
列名
Id FMonth FItemCode FQuanty FProfit FSalePrice FYear
意义
自动编号 销售月份 商品编码 销售数量 毛利 销售价格 销售年份
1、数据清理
将每笔销售记录的销售单价划归入以下几类：
0-￥999 ￥2000-￥2499 ￥3500-￥3999 ￥1000~￥1499 ￥2500-￥2999 ￥4000-￥4999 ￥1500-￥2019 ￥3000-￥3499 >￥5000
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
数据挖掘ppt课件
进行数据仓库部署，然后数据仓库投入
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
25
3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
2021精选ppt
43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
25
3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
2021精选ppt
43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
数据挖掘ppt课件
2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
数据挖掘项目实施ppt课件
20
23.3.3建立报告
项目最有用的一项功能是能够根据项目项和注 解生成报告。可以直接生成若干种文件类型的 报告，也可以直接输出到屏幕窗口以便立即查 看。从输出窗口中，可以打印、保存或查看 Web 浏览器中的报告。还可以将保存的报告分 发给组织中的其他人。
2019/8/11
23.3.3.1设置报告选项
和报告 失值 •单击此处添加段落文字内容 •单击此处添加段落文字内容 •单击此处添加段落文字内容
2 3 34
导入和 导出 PMML 模型5ຫໍສະໝຸດ 2019/8/113
23.1数据挖掘项目实施步骤
23.1.1一般实施步骤
一般而言，数据挖掘项目要经历的过程包括： 问题理解和提出、 数据准备、数据整理 、建 立模型、评价和解释等一系列任务，其流程如 图23－1所示 。
23.3.2.6关闭项目
关闭项目文件的操作步骤一般如下： Step1.从“文件”菜单中，选择关闭项目。 Step2.如果系统询问是关闭所有与项目关联的文件还是让 其保持打开，请单击“保持打开”命令，将关闭工程文件 （.cpj）本身而让所有关联文件（如流、节点或图形等） 保持打开。
2019/8/11
2019/8/11
23.4.2处理缺失值
用户应根据所从事的专业领域知识来确定如何处理缺失值。为 了减少训练时间以及提高精度，可能需要除去数据集中的空值 。此外，空值的出现还可能会带来新的业务机会或其他灵感。
在Clementine中有许多技巧来处理缺失值，可以根据数据的以 下特征来选择最佳方法：
中）或默认的阶段文件夹（在CRISP-DM 视图中）。 或者，可以将对象从管理器拖放到项目工作区中。 将项目添加到项目工程中，如图23－7从项目管理器中加入项目项到工程中
《数据挖掘综述》PPT课件.ppt
3.3 业内现状
最近，业内的一次高级技术调查将数据挖 掘和人工智能列为“未来三到五年内将对 工业产生深远影响的五大关键技术”之首 并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未 来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。
3.4 出版物及工具
有不少KDD电子出版物，其中以半月刊Knowledge Discovery Nuggets最为权威。在网上还有许多自由论坛， 如DM Email Club等。至于DMKD书籍，可以在任意一家 计算机书店找到十多本。
2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、 联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在 没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现 知识.
数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效 和可实用三个特征.
3 数据挖掘的研究历史和现状
3.1 研究历史 3.2 国内现状 3.3 业界现状 3.4 出版物及工具
在各种层次 上提供回溯 的、动态的 数据信息
数据挖掘 （正在流
行）
“下个月波士顿的销 售会怎么样？为什 么？”
高级算法、多处理器 计算机、海量数据库
Pilot、Lockheed、 IBM、SGI、其他 初创公司
提供预测性 的信息
2 数据挖掘的定义
2.1 技术上的定义 2.2 商业角度的定义 2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
目前的数据库系统可以高效地实现数据 的录入、查询、统计等功能，但无法发现 数据中存在的关系和规则，无法根据现有 的数据预测未来的发展趋势。
1.3 支持数据挖掘技术的技术基础
海量数据搜集 强大的多处理器计算机 数据挖掘算法
1.4 从商业数据到商业信息的进化
进化阶段
商业问题
支持技术
某运营商数据挖掘项目汇报PPT课件
某运营商数据挖掘项目汇报_新增用 户维系
2010年3月
新增用户维系基本流程
建立新增用户维系闭环管理体系，准确分群，分级预警，制定针对性的维系策略和 方案并实施，实现新增用户保有。
新增用户分群
1、新增用户分群： • 渠道养卡 • 重入网与反复重入网
用户 • 正常低网龄用户细分
根据正常低网龄用户 偏好进行细分
-7-
用户重入网主要原因分析
竞争对手
• 竞争对手以低资费、大力度的优惠活动吸引用户，但整体质量未能让用户满意，从 而使用户在短暂离（移动）网后重新入网
公司内部
产品
• 产品线过长 ，产品重叠 较多，目标 用户群存在 较多交叉， 不同品牌及 资费存在内 部竞争
价格
促销/宣传
渠道
• 产品价格调整 比较频繁，而 且在价格调整 过程中没有考 虑产品体系间 的平衡问题
根据建模要求 和现有数据情况， 构思、沟通和确 定建模数据提取 需求
提取09年1-10 月新增用户在110月的自然属性 和消费行为数据
提取09年10月 新增用户在10月 的日消费行为数 据
数据质量审核
数据探索
非正常用户的 剔除。根据渠道 养卡和跳蚤用户 识别模型提取异 常用户
数据抽样。确 定建模用户集合
筛选建模变量、根据模型要求进行数据变换
字段过滤
• 变异系数 • 标准差 • 最大类别数 • 最小类别数
数据探索
• 数据分布 • 双变量分析 • 正态性检验
相关性分析
• 卡方分析 • 方差分析 • 相关分析 • 自相关分
析
建模筛选
• 通过建模分 析字段的重 要性
• 决策树模型， 信息增益旁 别
• 逻辑回归模 型，回归系 数显著性检 验
2010年3月
新增用户维系基本流程
建立新增用户维系闭环管理体系，准确分群，分级预警，制定针对性的维系策略和 方案并实施，实现新增用户保有。
新增用户分群
1、新增用户分群： • 渠道养卡 • 重入网与反复重入网
用户 • 正常低网龄用户细分
根据正常低网龄用户 偏好进行细分
-7-
用户重入网主要原因分析
竞争对手
• 竞争对手以低资费、大力度的优惠活动吸引用户，但整体质量未能让用户满意，从 而使用户在短暂离（移动）网后重新入网
公司内部
产品
• 产品线过长 ，产品重叠 较多，目标 用户群存在 较多交叉， 不同品牌及 资费存在内 部竞争
价格
促销/宣传
渠道
• 产品价格调整 比较频繁，而 且在价格调整 过程中没有考 虑产品体系间 的平衡问题
根据建模要求 和现有数据情况， 构思、沟通和确 定建模数据提取 需求
提取09年1-10 月新增用户在110月的自然属性 和消费行为数据
提取09年10月 新增用户在10月 的日消费行为数 据
数据质量审核
数据探索
非正常用户的 剔除。根据渠道 养卡和跳蚤用户 识别模型提取异 常用户
数据抽样。确 定建模用户集合
筛选建模变量、根据模型要求进行数据变换
字段过滤
• 变异系数 • 标准差 • 最大类别数 • 最小类别数
数据探索
• 数据分布 • 双变量分析 • 正态性检验
相关性分析
• 卡方分析 • 方差分析 • 相关分析 • 自相关分
析
建模筛选
• 通过建模分 析字段的重 要性
• 决策树模型， 信息增益旁 别
• 逻辑回归模 型，回归系 数显著性检 验
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
FName列存储商品大类信息，FSpecification存储商品 品牌和型号信息。结构不大合理。
1、数据清理
为便于数据挖掘，将商品相关信息合理存储，采用 细化分类的思想，针对本次分析的商品为彩电，将其改 为4级分类，依次为：
*销售类别（经销和代销两种） *屏幕尺寸 *品牌 *型号
1、数据清理
为此，在Itemlist表中加入两列：Brand和Size，存 储彩电品牌和屏幕尺寸信息。新列数据从FSpecification 列中提取：
1、数据清理
无关数据的清除 新建一个
TV_Item表，只存储与 彩电有关的商品信息：
1、数据清理
从Itemlist表中导出与彩电相关数据项到TV_Item表 中：
1、数据清理
销售记录的清理
建一TV_Sales表，用于 存储相关彩电的销售信息，表中 只保留本次项目用到的信息：
1、数据清理
根据TV_Item表中存在的彩电编码列，将OutDetail表 中与彩电相关条目倒入TV_Sal项目，选用国美电器某门店的进销存系统数据
作为分析对象。 该系统使用SQL Server作为数据库平台，包括财
务、商品信息、销售记录等大量数据。
2、目标的确定
系统初步分析 数据库系统包含21个表。 商品分类信息存储在Item和ItemList两个表中。 商品销售信息存储在Out和OutDetail两个表中 下图为数据库关系图（部分）：
彩电销售的盈利趋势分析与预测
一、项目概述 二、项目实施 三、数据分析 四、最终结论
一、项目概述
1.项目安排
本项目实施时间为四个星期，安排如下： 第一周（4月10日----4月16日）
寻找数据源，确定课题研究内容和方向，人员分工，完成计划书。 第二周（4月17日----4月23日）
按分工计划进行各自工作（数据清理，模型设计，程序设计等） 第三周（4月24日----4月30日）
我们从系统中提取有关彩色电视机的商品品牌、规格、 销售价格、销售数量、毛利等相关数据进行分析。 应用Microsoft SQL Server 2000 Enterprise 的 Analysis Server OLAP/Data Mining作为分析和挖掘工 具。 采用的数据挖掘的理论（聚类、决策树）
采用的技术： Microsoft决策树 数据预处理：
原因：SQL Server不支持自定义挖掘模型 为适应Microsoft决策树运算要求，减小数据范围，将销售记录中 每笔销售的毛利值，按其值为正、零和负，划分为盈利、无利和亏损 （销售）三类。 将每笔销售记录的销售单价划归入以下几类：
3、挖掘模型设计及决策树处理
家电销售早已进入微利时代 激烈的竞争，导致家电零售企业都把市场占有率，作为首要考虑的问题，甚至优于盈利。
因此，价格战成为最主要的手段，无利润，甚至亏本销售现象普遍存在。家电零售业通过扩大销 售，以此来要求生产厂家提供更低的供货价格。 市场信息对家电零售业的意义
家电零售企业都采用了计算机管理进、销、存数据，因面对的是家电产品的最终消费者。 因此，在海量的销售记录中，存在大量有价值的信息。若能提取这些信息，提供给管理部门作为 决策时的依据，有助于提高管理部门决策的准确性。
盈利（%） 无利（%） 亏损（%）
除2001年3月门店新开张时亏损销售幅度较大，以及2002年 4月数据不完整外，其余月份波动较小，无明显变化趋势。
60 50 40 30 20 10
0
0-￥￥9919000~￥1￥4919500-￥1￥9929000-￥2￥4929500-￥2￥9939000-￥3￥4939500-￥3￥9949000-￥4999
2、目标的确定
作简单查询，该系统定义350种大类，共10539种家电商 品信息，其中1713种为经销或代销的彩色电视机品种。 是最多品种的分类，也考虑到彩色电视机在家电中占有 最大比重，我们本次项目将其定为研究的对象。 系统记录的是从2001年3月15日到2002年4月27日的销 售记录。
2、目标的确定
周中完成统计结果分析，周末集中讨论报告初稿。 第四周（5月8日----5月13日）
报告定稿
1、问题的提出
家电零售业的激烈竞争
上海市场三足鼎立：国美、永乐、苏宁，三大连锁集团占据绝大多数市场份额。 其余企业如一百、华联。由于自身原因，难以进一步扩展规模。 三大连锁集团都在积极增加门店数量、加大广告投入。多年的激烈竞争，才达到今天的市 场地位。
2、多维数据集建立
利用SQL Server企业版所带的Analysis Manager 工具 建立多维数据集
事实数据表：TV_Sales 度量值： FQuanty（销售数量） FProfit （毛利）
2、多维数据集建立
维度的建立 *时间维度:
2、多维数据集建立
*品牌和尺寸维度:
3、挖掘模型设计及决策树处理
1、数据清理
其余清理工作 商品编码的规范 无销售记录的彩电条目的清除（包括：北京、上
海、牡丹、孔雀等品牌） 错误销售数据的清除（如因抵消价格输入错误的
单据，而输入付销售数量的销售记录）
1、数据清理
结果 仅将相关数据集中在仅两个表中，大大减少数据量，
有利于下一阶段工作。 规范了信息存储形式，为进一步挖掘打好基础。
目标的确定
最终目标 根据彩色电视机的品牌、规格、型号、屏幕尺寸及
销售价格等特征，通过一定的数据挖掘技术和方法，找 出这些特征与彩电销售是否盈利间存在的关联。
二、项目实施
1、数据清理 2、多维数据集建立 3、挖掘模型设计及决策树处理
1、数据清理
对系统原有信息的分析 原系统对商品分类采用两级分类的方式：其中，
>￥5000
挖掘模型建立 四个挖掘模型： 时间、价格、品牌、屏幕尺寸
价格模型图片
60 三、数据分析
50 40 30 20 10
0
2001年32月00为1年便42月00于1年5观2月001察年62，月001年将72月0挖01年掘82月0结01年2果90月01倒年120入0月01年E1X210月C01年E1L22月表002年中12月0分02年析22月002年32月002年4月
1、数据清理
为便于数据挖掘，将商品相关信息合理存储，采用 细化分类的思想，针对本次分析的商品为彩电，将其改 为4级分类，依次为：
*销售类别（经销和代销两种） *屏幕尺寸 *品牌 *型号
1、数据清理
为此，在Itemlist表中加入两列：Brand和Size，存 储彩电品牌和屏幕尺寸信息。新列数据从FSpecification 列中提取：
1、数据清理
无关数据的清除 新建一个
TV_Item表，只存储与 彩电有关的商品信息：
1、数据清理
从Itemlist表中导出与彩电相关数据项到TV_Item表 中：
1、数据清理
销售记录的清理
建一TV_Sales表，用于 存储相关彩电的销售信息，表中 只保留本次项目用到的信息：
1、数据清理
根据TV_Item表中存在的彩电编码列，将OutDetail表 中与彩电相关条目倒入TV_Sal项目，选用国美电器某门店的进销存系统数据
作为分析对象。 该系统使用SQL Server作为数据库平台，包括财
务、商品信息、销售记录等大量数据。
2、目标的确定
系统初步分析 数据库系统包含21个表。 商品分类信息存储在Item和ItemList两个表中。 商品销售信息存储在Out和OutDetail两个表中 下图为数据库关系图（部分）：
彩电销售的盈利趋势分析与预测
一、项目概述 二、项目实施 三、数据分析 四、最终结论
一、项目概述
1.项目安排
本项目实施时间为四个星期，安排如下： 第一周（4月10日----4月16日）
寻找数据源，确定课题研究内容和方向，人员分工，完成计划书。 第二周（4月17日----4月23日）
按分工计划进行各自工作（数据清理，模型设计，程序设计等） 第三周（4月24日----4月30日）
我们从系统中提取有关彩色电视机的商品品牌、规格、 销售价格、销售数量、毛利等相关数据进行分析。 应用Microsoft SQL Server 2000 Enterprise 的 Analysis Server OLAP/Data Mining作为分析和挖掘工 具。 采用的数据挖掘的理论（聚类、决策树）
采用的技术： Microsoft决策树 数据预处理：
原因：SQL Server不支持自定义挖掘模型 为适应Microsoft决策树运算要求，减小数据范围，将销售记录中 每笔销售的毛利值，按其值为正、零和负，划分为盈利、无利和亏损 （销售）三类。 将每笔销售记录的销售单价划归入以下几类：
3、挖掘模型设计及决策树处理
家电销售早已进入微利时代 激烈的竞争，导致家电零售企业都把市场占有率，作为首要考虑的问题，甚至优于盈利。
因此，价格战成为最主要的手段，无利润，甚至亏本销售现象普遍存在。家电零售业通过扩大销 售，以此来要求生产厂家提供更低的供货价格。 市场信息对家电零售业的意义
家电零售企业都采用了计算机管理进、销、存数据，因面对的是家电产品的最终消费者。 因此，在海量的销售记录中，存在大量有价值的信息。若能提取这些信息，提供给管理部门作为 决策时的依据，有助于提高管理部门决策的准确性。
盈利（%） 无利（%） 亏损（%）
除2001年3月门店新开张时亏损销售幅度较大，以及2002年 4月数据不完整外，其余月份波动较小，无明显变化趋势。
60 50 40 30 20 10
0
0-￥￥9919000~￥1￥4919500-￥1￥9929000-￥2￥4929500-￥2￥9939000-￥3￥4939500-￥3￥9949000-￥4999
2、目标的确定
作简单查询，该系统定义350种大类，共10539种家电商 品信息，其中1713种为经销或代销的彩色电视机品种。 是最多品种的分类，也考虑到彩色电视机在家电中占有 最大比重，我们本次项目将其定为研究的对象。 系统记录的是从2001年3月15日到2002年4月27日的销 售记录。
2、目标的确定
周中完成统计结果分析，周末集中讨论报告初稿。 第四周（5月8日----5月13日）
报告定稿
1、问题的提出
家电零售业的激烈竞争
上海市场三足鼎立：国美、永乐、苏宁，三大连锁集团占据绝大多数市场份额。 其余企业如一百、华联。由于自身原因，难以进一步扩展规模。 三大连锁集团都在积极增加门店数量、加大广告投入。多年的激烈竞争，才达到今天的市 场地位。
2、多维数据集建立
利用SQL Server企业版所带的Analysis Manager 工具 建立多维数据集
事实数据表：TV_Sales 度量值： FQuanty（销售数量） FProfit （毛利）
2、多维数据集建立
维度的建立 *时间维度:
2、多维数据集建立
*品牌和尺寸维度:
3、挖掘模型设计及决策树处理
1、数据清理
其余清理工作 商品编码的规范 无销售记录的彩电条目的清除（包括：北京、上
海、牡丹、孔雀等品牌） 错误销售数据的清除（如因抵消价格输入错误的
单据，而输入付销售数量的销售记录）
1、数据清理
结果 仅将相关数据集中在仅两个表中，大大减少数据量，
有利于下一阶段工作。 规范了信息存储形式，为进一步挖掘打好基础。
目标的确定
最终目标 根据彩色电视机的品牌、规格、型号、屏幕尺寸及
销售价格等特征，通过一定的数据挖掘技术和方法，找 出这些特征与彩电销售是否盈利间存在的关联。
二、项目实施
1、数据清理 2、多维数据集建立 3、挖掘模型设计及决策树处理
1、数据清理
对系统原有信息的分析 原系统对商品分类采用两级分类的方式：其中，
>￥5000
挖掘模型建立 四个挖掘模型： 时间、价格、品牌、屏幕尺寸
价格模型图片
60 三、数据分析
50 40 30 20 10
0
2001年32月00为1年便42月00于1年5观2月001察年62，月001年将72月0挖01年掘82月0结01年2果90月01倒年120入0月01年E1X210月C01年E1L22月表002年中12月0分02年析22月002年32月002年4月