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数据挖掘应用实例1【精选】

发布时间:2020-04-19

  数据开采利用实例 IBM的通用数据开采举措论 ? IBM的“通用数据开采举措”(The generic data mining method)将数据开采的全进程概括为7个办法。 ? 1.真切的界说商务题目,并从时间的角度思虑商务题目。 ? 2.确定要应用的数据开采模子。 ? 3.按模子的央求确天命据源并实行数据盘算管事。 ? 4.评估数据质地。 ? 5.依据商务或时间题目的本质,采取一种开采时间或几种开采时间的 组合实行数据开采。 ? 6.明了开采结果并从开采结果中检测新的形式。 ? 7.将开采结果利用到简直生意中,使得贸易利润最大化与企业现象最 佳化。 IBM 的 通 用 数 据 挖 掘 方 法 界说贸易题目 确定要应用的 数据开采模子 数据盘算 评估数据质地 采取开采举措 解说结果 将开采结果应 用于简直生意 Define the Data Define the Data 客户群细隔离采时间正在电 信行业中的利用结果举例 某电信公司使用聚类算法实行客 户群细分的利用案例 ? 正在实行客户细分之前, 开始需求从生意体例或 者筹划阐述体例中抽取 出符合的数据,囊括以 下数据字段。 需求用到的数据字段 用户数据 年事 收入 管事单元 性别 呼唤作为数据 总呼唤时长 管事时刻呼唤时长 邦内长途话费应用时长 邦际长途话费应用时长 夜间呼唤时长 应用的供职类型 应用的语音生意品种数目 应用的数据生意品种数目 打折生意数据数目 应用的点播类数据生意数目 应用免费生意的品种数目 其他类型的数据 应用的资费套餐 付费方法(后付费、预付费……) 网内通话数据 客户级别(钻石、黄金、白银……) 近来半年的话费 应用IBM Intelligent Miner实行客户细分 ? 聚类阐述时,选定 K=9(动作聚类算法的参数), 取得9个分歧的客户群,每个客户群的特性及厉重 统计特征如下外所示。 客户群 编号 0 1 2 3 4 5 6 7 8 客户群名称 占总体客 呼唤 户 的比例 作为 年青并且消费能 力强的客户 真正的转移客户 年青客户 当地客户 晚间客户 应用增值生意的 用户 顽固用户 经济群体 根蒂群体 12.0% 8.5% 7.5% 11.1% 7.8% 9.7% 11.9% 13.6% 18.1% 很频仍 很频仍 中等 频仍 中等 少 中等 少 很少 应用其他 增值生意 的频率 中等 利润的 比例 21.8% 利润比例 除以客户 比例的比 率 1.82 高 13.9% 1.64 高 7.1% 0.95 低 15.0% 1.35 低 6.9% 0.88 高 6.3% 0.65 低 11.1% 0.93 低 9.5% 0.70 低 8.4% 0.46 解说结果-对客户群5的属性实行统计分 析和描摹 ? 客户群5具有如许少少特性: ? 对简直全盘的增值生意感趣味; ? 正在全盘时段内通话时长都很低; ? 呼出电话号码数很少; ? 入网时长较长; ? 年事正在40~50岁之间,为小业主(职业)。 客户群5的特色图

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