埃森哲-数据挖掘模型DM的分类及说明
Basic_Principle
企业客户分类规则挖掘系统原理一、目的企业客户分类规则挖掘系统旨在通过分析已有的客户数据，根据已有客户的特征建立客户行为的描述性模型，把这个模型以if-then分类规则的形式表示。
在评估和优化分类规则时，采用遗传算法来进行。
二、遗传算法（GA）在挖掘客户分类规则中的应用将遗传算法（GA）应用于分类规则集的优化通常可以分为以下几个阶段来进行：1. 分类规则编码遗传算法的运算对象正如生物的遗传信息载体DNA一样，也是带有信息的符号串。
设X={x1,x2,...x n} 是项的集合，数据记录集D中的每条记录r是项的集合，使得X包含r。
把每一个x i（i=1,…,n）看作为一个遗传基因，它的所有可能取值称为等位基因，这样，X就可看作是由n个遗传基因所组成的一个染色体。
根据不同的情况，这里的等位基因可以是一组整数，也可以是一组范围内的实数值，或者是纯粹的一个记号。
最简单的等位基因是由0和1这两个整数组成的相应的染色体，可表示为一个二进制符号串。
设决策表S = (D,A,B)，其中A和B分别是项集X的子集，并且A∩B＝Φ。
数据库中每一条数据记录r i(r i∈D)都对应于一个序列A（r i），B（ri）。
S中的每一行对应于一条分类规则，并由条件部分和结论部分组成，可以用形如A（r i）→B（r i）的蕴涵式表示，或者简记为A→B，其中A表示规则的条件部分，B表示规则的结论部分。
每一条规则对应于一个染色体。
在本实例中种群的个体编码采用由字符集{0，1}表示的二进制字符串，其中作为规则的条件部分的每个字段值和结论部分的字段值分别占两位。
在对企业客户进行客户分类分析时，考虑到影响客户状态变化的因素主要有6个，因此个体的编码由系统按照下表的编码规则随机生成长度为14的二进制字符串（企业客户的编码规则如表1所示）。
表1 企业客户的编码规则其中客户状态通过在每个月份比较客户各业务账户的余额总和是否比参照值突然升高或降低某个百分比或数值，将客户状态Customer_Status分为活跃客户、稳定客户和流失客户三类。
数据模型 主题域模型
数据模型可以分为多种，其中主题域模型是一种常见的分类方式。
主题域模型通常是在较高层面上对企业数据进行归类、分析的抽象概念，每一个主题通常对应一个宏观层面的业务领域或业务板块。
主题域是数据组织的重要分类方式，也是数据认责的一个重要维度。
主题域的划分通常遵循“不交叉、不重叠、不遗漏”原则。
在数据模型的应用范畴中，数据模型可以分为组织级数据模型和系统应用级数据模型。
组织级数据模型包括主题域模型、概念模型和逻辑模型三类，系统应用级数据模型包括逻辑模型和物理数据模型两类。
主题域模型是在最高层级上以主题概念及其之间的关系为基本构成单元的模型，主题是对数据表达事物本质概念的高度抽象。
概念模型是以数据实体及其之间的关系为基本构成单元的模型，实体名称一般采用标准业务术语命名。
逻辑模型是在概念模型的基础上细化，以数据属性为基本构成单元。
物理模型是逻辑模型在计算机信息系统中的具体实现，依托于特定实现工具的数据结构。
以上内容仅供参考，建议查阅关于数据模型的书籍或者咨询专业人士获取更准确的信息。
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分RFM模型分析与客户细分是一种常见的数据挖掘应用案例，用于帮助企业理解其客户群体、挖掘潜在商机以及制定有效的市场推广策略。
RFM模型通过对客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）以及购买金额（Monetary）进行分析，将客户分成不同的细分群组，以便企业可以有针对性地开展营销活动。
首先，我们来看看如何通过RFM模型分析对客户进行细分。
1. Recency（最近一次购买时间）：根据客户最近一次购买时间的间隔，可以将客户分为活跃客户、不活跃客户以及休眠客户等不同群组。
活跃客户是指最近购买时间间隔较短的客户，他们对于企业来说非常有价值，因为他们可能是经常下单的忠实客户，或者是对新产品感兴趣的潜在客户。
不活跃客户是指最近购买时间间隔较长的客户，他们的购买意愿降低，可能需要通过一些特殊的优惠措施来刺激其再次购买。
休眠客户是指最近购买时间间隔很长的客户，他们已经很久没有购买了，通常需要采取一些激励举措才能重新激活他们的购买兴趣。
3. Monetary（购买金额）：根据客户的购买金额，可以将客户分为高价值客户、中等价值客户以及低价值客户等不同群组。
高价值客户是指购买金额较大的客户，他们对于企业来说非常有价值，可以为企业带来较高的利润。
中等价值客户是指购买金额适中的客户，他们对于企业来说也是重要的资产，可以通过特殊的优惠措施来提升他们的购买金额。
低价值客户是指购买金额较小的客户，他们通常需要通过一些激励措施来提高其购买金额。
通过对客户的Recency、Frequency和Monetary进行综合分析，可以将客户分为不同的细分群组，例如：1.VIP客户群：最近购买时间较短、购买频率较高、购买金额较大的客户，是企业最重要的客户群体。
企业可以通过特殊的服务和优惠措施来保持他们的忠诚度，并提高他们的购买额。
3.潜力客户群：最近购买时间较短、购买频率较低、购买金额较大的客户，虽然购买频率较低，但购买金额较高，有很大的潜在商机。
埃森哲大数据分析方法
建立模型： 综合考虑业务需求精度、数据情况、花费成本等因素，选择最合适的模型。 在实践中对于一个分析目的，往往运用多个模型，然后通过后续的模型评估，进行优化、调整，以寻求最合适的模型。
注意
判别方法
判别公式
剔除范围
操作步骤
评价
拉依达准则 （3σ准则）
大于μ+3σ 小于μ-3σ
求均值、标准差，进行边界检验，剔除一个异常数据，然后重复操作，逐一剔除
适合用于n>185时的样本判定
肖维勒准则（等概率准则）
大于μ + Zc(n)σ小于μ - Zc(n)σ
求均值、标准差，比对系数读取Zc(n)值，边界检验，剔除一个异常数据，然后重复操作，逐一剔除
业务理解
数据理解
数据准备
建立模型
模型评估
开始
是否明确需求
否
否
数据探索
结构分析
分布特性
特征描述
……
分类与回归
聚类分析
时序模型
关联分析
结构优化
分析结果应用
数据分析框架
图例
流程概要
方法分类
处理方法
模型检验
理解业务背景，评估分析需求
是
是否满足要求
收集数据
否
是
是
建立模型
贝叶斯
神经网络
C4Hale Waihona Puke 5决策树……指数平滑
狄克逊准则
f0 > f(n,α)，说明x(n)离群远，则判定该数据为异常数据
将数据由小到大排成顺序统计量，求极差，比对狄克逊判断表读取 f(n,α)值，边界检验，剔除一个异常数据，然后重复操作，逐一剔除
万加特纳优化选择模型
目录一、背景知识 (1)1.模型背景 (1)2.相关概念介绍 (1)二、模型介绍 (2)1.模型假设 (2)2.模型建立 (2)3.模型求解及其经济解释 (4)三、模型实验设计 (4)1.实验目的 (4)2.实验要求 (4)3.实验原理 (5)4.实验过程 (5)5.实验操作 (5)6.实验总结 (9)四、应用案例 (10)五、思考题 (11)六、参考文献 (11)万加特纳优化选择模型一、背景知识1.模型背景项目群方案选优是项目经济评价中重要的组成部分，更是投资者做出最终项目决策的重要依据。
在可选项目数量较少时，投资者可以用列举等直观的方法得到满意的答案。
但在实际的投资项目中，经常包括几个独立型项目而且每个项目中又有众多方案可供选择，这时若列举、比较所有可能的组合并从中选优则非常费时费力。
如果受限制的不仅是资金，还有设备、人员，再加上方案间的约束关系，要想直观的进行项目的选择就更力不从心了。
这种情况下，建立万加特纳优化选择模型是最佳选择。
万加特纳（Weingartner）优化选择模型是将项目中各种约束条件进行分类表述的0-1整数规划模型。
该模型具有不可分性，对原本独立项目的选择只有两种可能：被选取或者被拒绝。
该模型的建立使方案间复杂的相关关系数学化，并在计算机及相应软件的辅助下大大简化了选择过程，提高了工作效率。
2.相关概念介绍从方案比选的角度看，投资方案可分为独立方案和相关方案。
（1）独立方案独立方案指项目的各个方案的现金流都是独立的，各方案的费用和收益在决策前可以独立地确定。
每个方案是否被采纳，只取决于其本身的可行性如何，与其他方案最终选取与否无关。
（2）相关方案相关方案指在项目的多个方案间，接受或否决某一方案，将会改变其他方案的现金流量，或影响其他方案的取舍。
相关的类型主要有：互斥型、依存型、紧密互补型、非紧密互补型等。
①互斥型若a、b为互斥方案，则两方案不能同时被选择，只选择a或者只选择b或者两者都不选择。
DM名词解释
DM名词解释1、DM：直邮（Direct Mail），直复营销（Direct Marketing）,数据库营销（Database Marketing）, 数据挖掘（Data mining）都可简称DM，但一般意义上的DM，是指直邮（Direct Mail）。
2、直邮（Direct Mail）：即直接邮寄广告（直接邮寄信件），在国外也称为目录销售，是指基于广告目的的商业信函。
就是将企业希望表达的相关信息通过信件的方式传递到目标顾客手中，从而达到营销目的。
直邮具有以下的特点：（1）、针对性强——针对目标客户进行广告投放，使宣传一部到位，是目标营销的重要手段。
（2）、灵活高效——可跨时间、空间、形式多样地使用、信息量大；便于收藏和传阅。
（3）、经济实惠——使用资金投入较小，回报率高。
（4）、人情味足——DM起源于书信，有书信特有的亲切感，易为人们接受。
（5）、可测性高——DM能使广告主容易获得目标受众的直接反馈，传播效果易于测量。
（6）、保密性强——发布形式隐蔽，广告策略不易被竞争对手察觉。
3、直邮的操作步骤：制定该次直邮的营销目标，确定需要传递的信息；→筛选数据库，寻找传递信息最有效的接收者；→制定直邮预算和收益模型；→设计制作直邮刊物；→将制作好的刊物邮寄至数据库中的目标消费者；→监测直邮的反馈信息，分析结果，并根据该信息决定后续措施。
4、广义的直邮（DM）：社会上将企业直接发放的宣传单页、邮寄的信件、明信片等统称为直邮，并将其视为与大众媒体相对的一种分众传播媒体。
5、直复营销（Direct Marketing）：是通过使用一种或多种广告媒介，在任何地方都能有效激发可衡量的回复和（或）达成交易的一个互动的系统，是无店铺销售的一种方式。
根据其所采用媒体的不同，直复营销可分为目录营销、直邮营销、电话营销、电视营销、网络营销、名址数据库营销、一对一营销、个性化营销、关系营销、忠诚度营销等多种形式。
6、直复营销“40-30-20-10”规则：直复营销活动的成功40%取决于接受信息客户群的选取，即要向正确的客户发送信息；30%取决于向选定的客户提供适当的优惠措施（诱因）；20%取决于广告的创造力，即文字艺术效果、版面设计等；10%取决于所选择的媒介：邮件、电话、传真、网络、电视、电台、报刊杂志等。
RFM分类方法及模型
RFM顾客分类方法及模型Recency：理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。
如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。
Frenquency：消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。
我们可以说最常购买的顾客，忠诚度相对高于其它顾客。
Monetary：消费金额的意义不言而喻。
一、RFM分类：（参考：Arthur Hughes 顾客五等分模型）1、查询出一年时间内（以查询时间向前推一年计算）所有VIP顾客的最近一次购买时间；2、将靠前（离查询时间最近）20％标记为5，前20％－40％，标记为4，前40％－60％，标记为3，前60％－80％，标记为2，前80％－100％，标记为1。
依次类推，将此项上所有顾客分成5－1五等分；3、查询出在一年内所有VIP顾客的消费频次及购买金额，已同样的方法划出5等并进行5－1的标记；4、将R、F、M三项对应到单个顾客，最终每个顾客将出现一个由三个数字组成的数组；5、将每个顾客对应的三位数相加，作为顾客价值的得分，进行标记。
二、顾客价值及流失监控模型1、顾客价值模型理论上来说，同等的资源投入的情况下，一名超优质顾客的回报将会是优质顾客的5倍，可以推出，在资源有限的前提下，满足顾客的顺序应该也是自上而下的： 1） 要求系统对每个顾客进行评分并归类2） 评分及归类以分店为单位（按照三月内消费次数最高分店计算，如果出现两店消费次数一样算为老店顾客）2、 流失顾客监控模型1 2 3 4 5MR1 2 3 4 5由图可以看出，只有在右下象限的顾客是最需要重点关注并对其进行挽留的，顾客流失项目主要是对此类顾客进行：1）要求系统能自动对各分店此类顾客进行自动标记；R ≥3且M ≥3 ：高价值忠诚 R ＜3且M ≥3 ：高价值流失R ＜3且M ＜3 ：低价值流失 R ≥3且M ＜3 ：低价值忠诚 2）自动显示此类顾客数量及占比情况； 3）能够批量查询此类顾客单个基本资料； 4）查询结果可以导出。
数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究报告
工学博士学位论文数据挖技术与关联规则挖18法研究毛国君工业大学2003年4月单位代码:10005分类号：TP311学号：B200007009密级：工业大学工学博士学位抡文題目:数据挖損技术庁关联規IM挖損算法研究英文题目：DATA MINING TECHNIQUES AND ALGORITHMS FORMINING ASSOCIATION RULES研究生xx： Of ______________________________________ 专i：计算机应用枝术研究方向：人工智能与知识工程导师xx： _____________ 职緘_________________________论文报告授交日期：2003. 4 ____________________ 学位授予日期：授予单位名称和地北：工业大学（市XX区平乐园100号）_____________________________摘要数抵挖掘是致力于数播分析和理解、蝎示数抵内部珞藏知识的技术，它成为未来信息技术应用的重要目标之一。
经il十几年的努力，数抵挖掘产生了许多新概念和方法。
特别是最近几年，一些基本榔念和方法趙于清晰，它的研究正向着更深入的方向发展。
像其它新技术的发展历程一样，数抵挖掘技术也必须经ills念提出、概念接受、广泛研究和探索、逐步应用和大量应用等阶段。
从目前的现状看，大部分学者沃为数掘挖掘的研究仍然处于广泛研究和探索阶貝，迫切需要在基础理论、应用模式、系貌构架以及挖掘算法和挖掘语言等方面ttftfii］新。
关联观IM挖掘是数掘挖掘中成果颇丰而且比较活跌的研究分支，留给研究者的是更深入的课题。
面对大型数播库，关联规则挖掘需耍在挖掘效率、可用性、精确性等方面得到提升。
因此，需耍探索新的挖掘理论和模型；需要利用用户的约束等聚焦挖掘目标；需耍对一些传统的算法alia进；也需要研究新的更有效的算法等。
鉴于目前数播挖掘技术和关联规则挖掘研究的现状和发展范势，在各类基金的支持下,我们选择了这一课題开展相关工作。
Dm是什么-名词解释
DM1.Direct MailDM是英文Direct mail 的缩写，意为快讯商品广告，通常由8开或16开广告纸正反面彩色印刷而成，通常采取邮寄、定点派发、选择性派送到消费者住处等多种方式广为宣传，是超市最重要的促销方式之一。
美国直邮及直销协会（DM/MA）对DM的定义如下："对广告主所选定的对象，将印就的印刷品，用邮寄的方法传达广告主所要传达的信息的一种手段。
"DM除了用邮寄以外，还可以借助于其他媒介，如传真、杂志、电视、电话、电子邮件及直销网络、柜台散发、专人送达、来函索取、随商品包装发出等。
DM与其他媒介的最大区别在于：DM可以直接将广告信息传送给真正的受众，而其他广告媒体形式只能将广告信息笼统地传递给所有受众，而不管受众是否是广告信息的真正受众。
DM广告的形式信件| 海报| 图表| 产品目录| 折页| 名片| 订货单| 日历| 挂历| 明信片| 宣传册| 折价券| 家庭杂志| 传单| 请柬| 销售手册| 公司指南| 立体卡片| 小包装实物DM广告的特点针对性：由于DM广告直接将广告信息传递给真正的受众，具有强烈的选择性和针对性，其他媒介只能将广告信息笼统地传递给所有受众，而不管受众是否是广告信息的目标对象。
广告持续时间长：一个30秒的电视广告，它的信息在30秒后荡然无存。
DM广告则明显不同，在受传者作出最后决定之前，可以反复翻阅直邮广告信息，并以此做为参照物来详尽了解产品的各项性能指标，直到最后做出购买或舍弃决定。
具有较强的灵活性：不同于报纸杂志广告，DM广告的广告主可以根据自身具体情况来任意选择版面大小并自行确定广告信息的长短及选择全色或单色的印刷形式，广告主只考虑邮政部门的有关规定及广告主自身广告预算规模的大小。
除此之外，广告主可以随心所欲地制作出各种各样的DM广告。
能产生良好的广告效应：DM广告是由广告主直接寄送给个人的，故而广告主在付诸实际行动之前，可以参照人口统计因素和地理区域因素选择受传对象以保证最大限度地使广告讯息为受传对象所接受。
全球30m地表覆盖产品Global Landcover datset 30-2010数据说明
全球30米地表覆盖数据（GlobeLand30）产品说明国家基础地理信息中心二○一四年五月目录1.项目简介 (1)2. 分类影像和参考资料 (1)2.1 分类影像 (1)2.2 辅助数据 (4)3.类型定义与赋值 (7)3.1类型定义 (7)3.2类型赋值 (8)4分类技术指标 (9)5. 分类策略与方法 (10)5.1分类策略 (10)5.2分类方法 (11)6. GlobeLand30产品 (12)6.1 参考坐标系 (12)6.2 数据分幅 (13)6.3数据组成及格式 (13)6.4文件命名与组织 (15)7. 精度自评估 (16)7.1抽样方案 (16)7.2 自评估精度 (16)8. 致谢 (18)附录：全球地表覆盖数据产品元数据表结构 (19)i1.概述地表覆盖是指地球表面各种物质类型及其自然属性与特征的综合体，其空间分布反映着人类社会经济活动过程，决定着地表的水热和物质平衡，其变化直接影响到生物地球化学循环，改变着陆地－大气的水分、能量和碳循环，甚至影响气候变化。
科学准确地测定全球地表覆盖的空间分布与动态变化，对于全球变化研究，如地球系统的能量平衡、碳循环及其它生物地球化学循环、气候变化等，有着十分重要的意义。
为了有效地支撑全球变化研究和地球系统模式发展，科技部在2010年启动了 863计划“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”重点科研项目。
项目由国家基础地理信息中心牵头，来自测绘局、中科院、教育部、农业部、林业局等7个部门的18家单位共同参与。
2013年底， 2010基准年的30米全球地表覆盖遥感制图数据产品（GlobeLand30-2010）研制完成。
该数据覆盖南北纬80度的陆地范围，包括耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪等10种地表覆盖类型。
本手册是对GlobeLand30-2010产品进行简要介绍的材料，包括所用的分类影像、参考资料、影像处理方法、分类方法、数据产品组织和精度评估情况等，供国内外学者和相关人员参考使用。
埃森哲大数据分析的方法ppt课件
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
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物流供应链-什么是第四方物流？(组图)
1第四方物流1.1第四方物流的概念及背景1996年第四方物流由埃森哲公司提出，他们给第四方物流的定义如下：“第四方物流供应商是一个供应链的集成商，它对公司内部和具有互补性的服务供应商所拥有的不同资源、能力和技术进行整合和管理，提供一整套供应链解决方案。
”第四方物流主要是对制造企业或分销企业的供应链进行监控，在解决企业物流的基础上，整合社会资源，解决物流信息充分共享、社会物流资源充分利用的问题。
第三方物流作为专业化的物流的一种形式，因其能提供良好的物流服务而在国内外得到了蓬勃发展，并且得到了各行业的广泛认可，但随着企业管理和服务能力的不断延伸，特别是企业经营面IIf的业务内容越来越复杂，活动越来越细，客观上要求企业在物流管理上不仅仅是针对某项活动戴某几项活动进行有效的运作和管理，而是能有机地整合各种物流活动和相应的业务以及信息，从事全方位、系统化的管理，第三方物流提供商在综合技术、集成技术、战略和全球扩展能力上存在局限性，不得不转而求助于咨询公司、集成技术提供商等物流服务提供商，由其评佑、设计、制汀及运作全面的供应链集成方案，由此形成了第四方物流。
1.2第四方物流的特点第四方物流具有策划、实施和监督供应链管理的能力，其核心思想是企业集中于其核心能力的发展，把在销售、运作和供应链管理上的责任移交给第四方物流。
第四方物流在现实的运作过程中，表现出来的功能特点如下：首先，第四方物流提供一整套完善的供应链解决方案;体现再造、供应链过程协作和供应链过程再设计的功能;实施流程一体化、系统集成和运作交接，执行、承担多个供应链职能和流程的运作。
其次，第西方物流提供商充分利用一批服务提供商的能力，包括B2B、IT供应商、合同物流供应商、呼叫中心和电信增值服务商等，再加上客户的能力和第四方物流提供商自身的能力，提供一个全方位的供应链解决方案，来满足公司所面临的广泛而复杂的需求。
2分布式数据挖掘数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、趋势和模式的过程，通过数据挖掘可以用来发现隐藏在数据中的知识，可以充分利用已拥有的数据。
AMOS中文图解
SEM 的 AMOS 实现——以 CSI 为例
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
©2007 RUAN Jing
Email:ruanjing@
Structure RELationship）。与其他多元统计方法相比，结构方程模型具有以下几 个显著的特点： 第一，隐变量可以通过一个或多个显变量进行测量。在结构方程模型中，不 可观测的隐变量往往是通过可以观测的显变量来综合测量的， 可以理解为隐变量 可以从可测度的若干个方面来考察。 隐变量是事先可以根据研究目的确定下来的 研究对象的特征， 研究人员只要根据相关理论找出这些特征可以从哪些方面进行 测度或反映即可， 该过程是一个自上而下的研究过程； 而我们常见的因子分析中， 通过可观测的显变量我们同样也可以提取出变量之间的共同信息作为因子来对 研究对象进行分析， 但是通过因子分析提取的因子事先是不确定的，其所对应的 显变量也不是根据现有相关理论得来的， 而是通过数理上的特征根或方差贡献率 大小进行判断的，该过程是一个自下而上的过程。 第二，根据可观测的显变量可以计算出不可观测的隐变量之间的相互关系。 回归分析主要研究的是显变量之间的关系，对于隐变量而言，通常是通过设计若 干显变量去间接测量隐变量， 进而根据结构方程模型的具体计算方法产出隐变量 的所谓观测值，然后再将计算出来的隐变量作为显变量去进行回归分析。 第三，结构方程模型允许自变量和因变量含测量误差。对于一些诸如态度、 行为、感知等隐变量往往含有误差，也不能简单地用单一指标来测量，在结构方 程模型中则允许这些自变量和因变量均含测量误差来进行测度， 并可以通过显变 量与隐变量之间的测量方程排除这些误差。 第四， 结构方程模型可以同时估计隐变量与显变量的关系及隐变量之间的关 系。 隐变量与其对应的显变量之间的关系可以称之为因子结构，主要衡量了各个 显变量对它们共同反映的隐变量的影响； 隐变量之间的关系也可称之为因子关系， 主要考察经过显变量计算出来的隐变量之间的相互关系， 这种关系包括相关关系 和因果关系。 第五， 结构方程模型既可以用图形也可以用数学模型进行描述。用来表示结 构方程模型的图形称作路径图， 标示有变量之间相互影响程度大小的路径图即为 路径系数图；此外结构方程模型还可以用方程组来表示。 本文档主要从结构方程模型的设定、模型求解方法、模型拟合以及模型修正 等方面来介绍结构方程模型的基本方法，通过实际的顾客满意度（CSI）测评案
数据挖掘的方法分类
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
① 分类。
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
① 回归分析。
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
① 聚类。
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
① 关联规则。
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
系统分析师复习重点
系统分析师复习重点一、综合知识 (2)（一）面向对象技术 (2)（二）网络与安全信息化 (3)（三）知识产权与标准化 (6)（四）计算机系统与配置 (7)（五）软件工程 (11)（六）信息化基础知识 (17)（七）数据库系统 (19)（八）操作系统 (20)（九）经济、管理与数学知识 (22)（十）多媒体技术 (24)（十一）计算机网络技术 (25)二、案例分析 (28)（一）系统分析常用工具 (28)（二）系统分析与建模(需求分析、系统建模、系统开发方法) (28)（三）系统设计与维护(系统测试、系统运行) (31)（四）系统开发项目管理(质量管理、成本管理、进度管理、组织管理) (32)（五）网络与信息化建设(网络规划、电子政务、电子商务) (35)（六）数据库系统及其管理(备份、恢复与容灾、性能分析) (38)（七）中间件 (43)（八）数据仓库 (44)（九）数据挖掘 (45)（十）RUP（统一开发过程） (45)（十一）敏捷方法 (46)（十二）O/R映射(O BJECT/R ELATION) (47)（十三）软件架构 (47)（十四）面向服务体系架构(SOA) (49)（十五）S TRUTS+S PRING+H IBERNATE开源框架 (50)（十六）软件成熟度模型(CMM) (50)（十七）软件产品线 (51)（十八）RIA富互联网应用 (52)（十九）AJAX技术 (53)（二十）M ASHUP (53)（二十一）数据联邦 (54)（二十二）云计算、P2P对等网络计算、网格计算、普适计算 (55)（二十三）电子政务信息共享整合 (60)（二十四）分区技术...................................................................................... 错误!未定义书签。
（二十五）物联网 . (62)一、综合知识（一）面向对象技术1.JacksonBooch 和UML2.类：是一组具有相同属性、操作、、关系、和语义的对象描述接口：是描述类或构件的一个服务的操作构件：是遵从一组接口规范且付诸实现的物理的、可替换的软件模块包：用于把元素组织成组节点：运行时的物理对象，代表一个计算机资源，通常至少有存储空间和执行能力3.4.UML5.传统的程序流程图与UML活动图区别在于：程序流程图明确指定了每个活动的先后程序，而活动图仅描述了活动和必要的工作程序。
2018年经济师考试初级商业预习考点数据挖掘
2018年经济师考试初级商业预习考点数据挖掘数据挖掘(DataMining，DM)就是按企业的既定目标对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的或验证已知的商业规律，且进一步将其模式化的数据处理方法。
它的最大特点就是能够建立预测模型，预知未来的发展，使企业在规划时具有科学决策依据。
现在'大型数据库管理系统都具有建立数据仓库的功能，并在数据库、数据仓库的基础上进行数据挖掘。
数据挖掘具有以下主要功能：(1)分类和预测。
分类是从大量数据中找出不同类别对象的特征，从而对新加人对象进行自动分类。
如银行会按客户的信用程度分类，数据挖掘能找出各类客户的数据特征，以后就能快速判断一个新客户的信用类别。
分类数据挖掘还可用于预测，如预测可能流失，投奔竞争对手的客户。
(2)聚类分析。
聚类是根据数据特征对数据对象进行自动归类。
“聚类”与“分类”的不同在于“分类”预先知道应该分成哪几类，而“聚类”在操作之前并不知道数据可以分成哪些类别。
如通过聚类分析可以将网购客户划分成互不相交的客户群，以便为不同的客户群推荐不同的目标商品。
(3)关联分析。
关联分析是在大量数据中找出有关联的数据，或者找出同时发生的事件。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
如在超市的交易数据中发现哪些商品可能会被同时购买，从而寻找哪些商品捕绑销售能够有更多的受众。
(4)离群点分析。
数据库中可能包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致，这些数据对象是离群点。
大部分数据挖掘方法将离群点视为噪声或异常而丢弃，然而，在一些应用中(如欺骗检测)，罕见的事件可能比正常出现的事件更有价值。
如检测一个给定账号的付费情况相比，其购买数额特别大、超出正常付费的数据对象可用来发现信用卡欺骗性使用。
管理分析速赢方案
项目建设方案 – 配销差（5/8）
配销差影响因素分析
海大集团管理分析
财务
配销差
营销
采购
日报
2013-03-20
华南大区
XX工厂
单吨实际生产配销差（元/吨）
发生值 比标准值%
12.51 68%
虾蟹料
本月累计
12.5 上月配销差
0.6 销价影响
0.9 折扣影响
净价影响
材料成本影响
原料耗用变化
图
单位：元/吨
……
理
企业级共性系统
事业部个性系统
埃森哲 © 2013版权所有
2
手工平台
手工录入平台
目录
❖ 财务分析 ❖ 配销差分析 ❖ 营销分析 ❖ 采购分析
埃森哲 © 2013版权所有
3
项目建设方案 – 财务（1/3）
财务绩效总览
海大集团管理分析
财务
配销差
营销
2013-03
集团/大区
采购 工厂
2012.03 2012.04 2012.05 2012.06 2012.07 2012.08 2012.09 2012.1 2012.11 2012.12 2013.01 2013.02 2013.03
海大集团管理分析
财务
配销差
营销
采购
日报
2013-03-20
华南大区
XX工厂
虾蟹料
本月累计
单吨实际生产配销差（元/吨）
发生值
12.51
0.9
-0.5
0.6
比标准值%
68%
12.5
13.5
上月配玉销差米价格变销化价（影元响/吨） 折扣影响
CIM模型层级分类表
CIM模型层级分类表简介一、物理层物理层是CIM模型中最基础的层级，描述了底层硬件和设备。
该层级包括以下分类：1. 服务器：描述服务器设备，包括物理服务器和虚拟服务器。
2. 存储：描述存储设备，如磁盘阵列和网络存储器。
3. 网络设备：描述网络设备，如交换机、路由器和防火墙。
二、平台层平台层是CIM模型中介于物理层和逻辑层之间的层级，描述了软件和操作系统。
该层级包括以下分类：1. 操作系统：描述不同类型的操作系统，如Windows、Linux和Mac OS。
2. 虚拟化：描述虚拟化技术，如虚拟机和。
3. 应用程序：描述常见的应用程序，如数据库、Web服务器和邮件服务器。
三、逻辑层逻辑层是CIM模型中较高级的层级，描述了系统中的逻辑组件和功能。
该层级包括以下分类：1. 业务服务：描述基于业务需求的服务，如客户关系管理和物流管理。
2. 应用服务：描述系统的应用服务，如身份验证和授权。
3. 数据服务：描述数据的存储和处理方式，如数据库和数据仓库。
四、业务层业务层是CIM模型中最高级的层级，描述了组织的业务流程和目标。
该层级包括以下分类：1. 业务过程：描述组织中的不同业务流程，如销售流程和采购流程。
2. 业务规则：描述组织中的业务规则和约束，如价格计算规则和审批规则。
3. 业务目标：描述组织的业务目标和战略规划。
总结本文档为CIM模型中的层级分类表，详细介绍了CIM模型中的物理层、平台层、逻辑层和业务层的分类。
通过理解这些层级和分类，可以更好地理解和应用CIM模型来描述和管理信息技术基础设施。
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0.30
0.2
C
男性 纽约
0.55
0.70
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
City
群1：纽约
7
群2：台北
指导性分群2
目标变量（分群指导变量）：是否订阅了《化妆师》杂志
城市
纽约 台北
目标变量=1 （订阅过《化妆师》）
55% 45%
性别 女性 男性
编码
性别
城市
编码后的 编码后的
性别
城市
1
0.8
A
女性 纽约
10
行为和价值是最能反映客户态度和需求的两个维度
态度决定行为 行为决定价值 关系体验决定满意度 交易关系、客户待遇及产
品满意度决定态度
品牌体验
品牌效应
客户
满意
需求/态度
行为
品牌依附度
关系
$价值$
基于产品种类
的参与 客户态度驱动了客户价值
11
预测模型定义
预测模型是通过对过去数据学习来判断未来某种行为或计量的数学模型，模型目标可 以是逻辑型或连续性变量，模型可以简单的用数学公式Y=F(X)来描述预测模型（X是 n元向量）。每个客户都将通过模型计算获得一个预测值作为业务决策依据之一。
0.90
0.55
0.6
Gender
0.4
B
男性 台北
0.10
0.45
0.2
C
男性 纽约
0.10
0.55
0
0
0.2
群1：女性
8
群2：男性
目标变量=1 90% 10%
1
A
2
BC
0.4
0.6
0.8
1
City
无指导性分群
城市 纽约 台北
随意编码 0 1
性别 女性 男性
编码
性别
城市
编码后 的
编码后 的城市
1C
揭示蕴含于历史数据中的规律 无指导的学习
1
对未来事件的预测 有指导的学习
电信行业中最常用的两种数据挖掘模型是客户分群和预测模型
客户分群模型
• 指导性分群 • 无指导分群
263
145
110
90
70
50
28 128 228 290 360 580 982 1039
预测模型模型
• 回归 • 决策树 • 神经元
15 37349977 O
XX街XX号
16 34506819 P
XX街XX号
17 31663661 Q
XX街XX号
得到模型计 分，选出相 似性高的客 户（红色格 子）
预测模型的建立方法
模型建立
应用1-4月份客户数据和6月份离网数据建立离网预测模型
1月
2月
3月
4月
5月
6月
客户数据
离网数据
模型验证
应用2-5月份客户数据和7月份离网数据进行离网预测模型检验
群1 群3
4
群2 群4
指导性分群定义
指导性分群是在一定的目标变量（或称指导性变量）将客户划分到具有相同行为、价值和 社会属性等的不同组别的分析性工具
群1 群3
5
群2 群4
指导性分群和无指导分群的主要区别——问题
客户 A B C
性别 女性 男性 男性
城市 纽约 台北 纽约
您会怎样将这三个客户进行客户 分群呢？
12
运用已经有 目标行为的 客户的共同 特征，按照 相似程度， 给其他客户 打分
目标客户列表
编号 电话号码
姓名 住址
1 85486643 A
XX街XX号
2 97645756 B
XX街XX号
3 59801486 C
XX街XX号
4 21957216 D
XX街XX号
5 59114637 E
XX街XX号
6 96272059 F
▪ 所有的客户都应该包含在分群模型当中 ▪ 单个的客户和客户群必须一一对应
2月
3月
4月
5月
应用3-6月份客户数据预测9月离网客户
3月
4月
5月
6月
7月
8月
13
挽留行动
子目录
模型的分类与适用范围 模型的评价标准与方法 案例
14
分群模型评估标准
互斥性和穷尽性原则 (Mutually exclusive & Collectively exhaustive)
场合
分群维度
公司组织/ 人员
产业（SIC） 公司大小
关键购买 因素
需要
人人口口统统计计
客户价值 态度/意向
ARPU
盈利能力 与收入相配比的服务
成本
年龄 性别 职业 收入 生活方式 家庭状况
活动/行为
MOU 使用年限 安装时间 持有产品的种类 趋势
一般购买态度 购买心理因素
最最常常见见的的客户战分略群分维群度 维度
子目录
模型的分类与适用范围 模型的评价标准与方法 案例
0
数据挖掘模型按照功能划分主要分为描述性模型和预测性模型两类
技术相关：
无指导性分群
关联规则 （购物篮）
我们的客户是 什么样子的？ 他们需要什么
？
如何选取最好的针 对性客户交互方式 ，以保证利润最大
化？
描述性模型 数据挖掘 预测性模型
技术相关： 指导性分群 逻辑回归 线性回归 非线性回归 决策树 神经网络
7%-8% 6%-7% 5%-6% 4%-5% 3%-4% 2%-3% 1%-2% 0%-1%
2
电信业数据挖掘模型主要适用范围
交叉销售
客户分群模型
交易 行为
预测模型
信用 风险
流失倾向 交易价值 响应倾向 客户信用管理
生命周期价值
向上销售
账单催收管理
主动 新客户获取
客户挽留
3
无指导性分群定义
无指导性分群是将客户划分到具有相同行为、价值和社会属性等的不同组别的分析性工具
性别
A
女性 纽约
0
0
Gender
B
男性 台北
1
C
男性 纽约
1
1
A
0 0
0 群1: ?
群 2: ?
9
随意编码 0 1
B
1 City
客户分群常见维度
确定分群维
度
产品与服务的效果认
可
品牌的认知
感觉认知
财务制约 竞争对手
制约性
本地，地区，国家和国际 地点
竞争者的地点和客户服务
地理因素
什么时间 什么地点 如何购买
电信行业中最为广泛使用的预测模型通常是二元逻辑变量预测模型，如客户离网挽留 模型、营销活动相应模型等
Y=F(X)
400 350 300 250 200 150 100
50 0 0
25
50
75
100
黄色格子为 过去表现出 目标行为的 客户；白色 格子为过去 没有目标行 为的客户
寻找已经有 目标行为的 客户的共同 特征
6
指导性分群1
目标变量（分群指导变量）：是否订阅了《纽约客》杂志
城市
纽约 台北
目标变量=1 （订阅过《纽约客》）
70% 30%
性别 女性 男性
目标变量=1 45% 55%
编码
性别
城市
编码后的 编码后的
性别
城市
1 0.8
2
1
A
女性 纽约
0.45
0.70
0.6
B
C
A 0.4
Gender
B
男性 台北
0.55
XX街XX号
7 60095245 G
XX街XX号
8 57252087 H
XX街XX号
9 54408928 I
XX街XX号
10 51565770 J
XX街XX号
11 48722611 K
XX街XX号
12 45879453 L
XX街XX号
13 43036294 M
XX街XX号
14 40193136 N
XX街XX号