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2、库建立、市场定位、生命周期、分析技术等方面各不相同，成功的基础必须是基于对数据挖掘与商业规律良好结合的环境，建立自己的挖掘平台。,数据挖掘环境建构,数据挖掘是企业的组成部分。 数据挖掘是企业的核心竞争力。 数据挖掘是企业以顾客为导向的市场策略。 数据挖掘是建立在客户为中心的数据仓库。,数据挖掘环境关键因素,选择一个有效领导，宣传数据挖掘，保证高层关注； 建立多学科合作，参与并在一起工作的团队，职责分明； 从一开始就让各部分参与，他们是最终成功的决定者； 从一开始让信息部门参与，他们能够存取和接触数据，获得硬件、软件和网络支持； 利用示范项目是挖掘的开始，可以展示能力； 数据挖掘是转换商业决策从
3、产品到客户的变革开始；,数据挖掘成功要素,由一人专职负责：此人有着良好的沟通和成功记录，理解数据挖掘的各种可能情况，建立团队确保执行层的兴趣。 团队由各个学科人员组成：技术组和商业组，8-12人。 各个单位和部门一开始就参加进来。 信息技术部门一开始也要参与进来。 示范项目可以展示数据挖掘的能力 强有力的软件供应商和丰富经验的顾问。,数据挖掘解决方案,Preprocessed Data,Data,Translated Data,Patterns/ Models,Results,Preprocessing,Analysis,Input,Output,数据挖掘解决方案,主要数据挖掘技术,分类Cla
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7、的方法论,有时候我们并不关心模型如何运作，只是个黑盒子，我们只关心可能的最优结果。,有时候需要使用模型能够得到与数据相关的重要信息。我们也需要了解模型运作的细节，这也只是个半透明的盒子。,语义层设计,业务数据库,商业理解体系的核心语义层,数据源,终端用户,商业元语,查询面板,数据源,数据挖掘不能作的事情,如何定义要数据挖掘的商业问题 隐含解决企业问题的有用数据 识别数据质量，搜集初始数据 精加工并整合数据，使其满足挖掘建模要求 数据变换，使得数据库仅包含建模输入变量 根据模型制订行动计划，并付诸实施 评价行动结构，反馈信息输入数据库，进一步挖掘,计算机及数据处理软件、统计软件的发展 使得我们做
8、数据挖掘和统计分析成为简单而可能的事情。,分析工具和软件,WORD EXECL PowerPoint Access Microsoft Visio SmartDraw PCEDIT EpiData SPSS Enter Station & Builder,SPSS for Windows 8.0-11.5 AnswerTree 3.0 Decision Time and What If Clementine 7.0-7.2 SAS 6.12-8.2 Lisrel 8.53 / Amos4.0-5.0 Network Analysis,学科领域,行业知识 计算机 数据库 统计学 市场营销 市场研究 社会学 心理学 广告学 消费者行为学,本讲稿仅供内部培训使用！,