面向市场营销和客户服务的数据挖掘与数学建模的集.
高等数学建模系列教材推荐
高等数学建模系列教材推荐高等数学是大学数学课程中的一门重要课程，它为学生提供了数学思维和解决实际问题的能力。
在高校教学中，合适的教材对学生的学习效果有着至关重要的影响。
因此，本文将推荐几本优秀的高等数学建模系列教材，供广大学习者参考。
1. 《高等数学建模与应用》该教材是由清华大学数学系编写的，内容全面、结构合理。
教材注重理论与应用相结合，通过实际问题引入数学知识，培养学生的建模思维能力。
教材从数列与级数开始，逐步引入微积分、方程与不等式、多元函数与偏导数、多重积分等内容，同时涵盖了常微分方程及其应用、概率与统计等知识点。
每个章节都配有大量的习题及答案，供学生巩固所学知识。
2. 《高等数学建模与实践》该教材是由北京大学数学科学学院编写的，注重理论联系实际，培养学生的数学建模能力。
教材内容系统全面，包含了数列、极限、微分、积分、级数、微分方程、向量及其运算等内容。
教材中融入大量经典实际问题，如物体运动、最优化问题、生物模型等，让学生能够直观地感受到数学在实际问题中的应用。
3. 《高等数学建模与案例分析》该教材是由上海交通大学数学系编写的，采用案例教学法，让学生在解决实际问题中学习和应用高等数学知识。
教材内容涵盖数列、极限、微积分、多元函数、微分方程等重要内容，并通过实际案例引入，让学生深入理解和掌握数学的本质。
教材中还特别强调数学思维与逻辑推理的培养，通过分析解决问题的过程，提高学生的数学素养和解决问题的能力。
4. 《高等数学建模与实践教程》该教材是由复旦大学数学系编写的，视角独特，注重理论与实践的结合。
该教材从数学概念的质疑出发，通过建模的方式引入高等数学的各个知识点，使学生能够主动思考和探索数学的应用场景。
教材中还包含了大量的实例和案例分析，让学生真实感受到数学对实际问题的解决能力。
总结起来，以上推荐的高等数学建模系列教材都具有全面系统的内容，结构合理，注重理论与实际问题的结合。
在学习过程中，学生可以根据自身的掌握情况选择适合自己的教材进行学习。
数据分析在市场营销中的应用与价值
数据分析在市场营销中的应用与价值随着科技的快速发展和智能化的深入推进，数据分析在市场营销中的应用和价值日益凸显。
无论是对于企业还是个人，数据分析已经成为一个必不可少的工具。
它可以帮助我们更好地了解顾客，推动销售，提高营销效益，加速商业发展。
一、数据分析的基本概念和方法数据分析是指对收集而来的数据进行统计、图表分析、数学建模以及人工智能等多种手段的分析和处理。
其中，统计分析法是最常用的方法之一，它可以通过描述数据的变异情况来反映出数据分布的情况。
同时，数据可视化技术也是数据分析中不可或缺的一部分，它可以将大量数据以图表等形式进行展示，使得数据的洞察力提升到更高的程度。
二、数据分析在市场营销中的价值1. 了解顾客通过对于顾客的数据挖掘和分析，我们可以清楚地知道顾客的需求、偏好、行为和付款能力等关键信息。
在市场营销中，这些数据可以帮助我们更好地定位目标群体，找到潜在的顾客，从而提高市场份额和销售额。
2. 推动销售通过数据分析，我们可以预测顾客的行为及消费倾向，根据顾客的需求和行为给予个性化的推荐和优惠。
这不仅可以提升消费者的体验，而且可以促进销售。
3. 提高营销效益数据分析可以帮助我们评估市场营销的效果，对之前的市场规划和广告策略进行优化调整。
这样既可以减少不必要的营销费用，又可以提高营销效益，为公司带来更大的利润。
4. 推进商业发展数据分析帮助企业更好地了解市场和顾客，提高产品的竞争力和市场适应能力。
同时，它还可以通过预测未来的市场趋势和对行业的深入了解，为企业决策和战略的制定提供帮助。
三、数据分析案例分析1. 金融行业在金融行业，数据分析广泛应用于风控、信用评估、投资分析等领域。
比如，银行可以通过对于客户行为和资产情况的分析，来预测客户的偿还能力、信用水平等信息，从而为贷款审批和信用评估提供科学的依据。
2. 零售行业在零售行业，数据分析可以协助企业了解顾客的购物习惯、喜好和消费能力等信息。
比如，在购物网站上，数据分析可以帮助企业更好地买卖进货和促销活动的组织。
数学建模各类方法归纳总结
数学建模各类方法归纳总结数学建模是一门应用数学领域的重要学科，它旨在通过数学模型对现实世界中的问题进行分析和解决。
随着科技的不断发展和应用需求的增加，数学建模的方法也日趋多样化和丰富化。
本文将对数学建模的各类方法进行归纳总结，以期帮助读者更好地了解和应用数学建模。
一、经典方法1. 贝叶斯统计模型贝叶斯统计模型是一种基于概率和统计的建模方法。
它通过利用先验知识和已知数据来确定未知数据的后验概率分布，从而进行推理和预测。
贝叶斯统计模型在金融、医药、环境等领域具有广泛应用。
2. 数理统计模型数理统计模型是基于概率统计理论和方法的建模方法。
它通过收集和分析样本数据，构建统计模型，并通过参数估计和假设检验等方法对数据进行推断和预测。
数理统计模型在市场预测、风险评估等领域有着重要的应用。
3. 线性规划模型线性规划模型是一种优化建模方法，它通过线性目标函数和线性约束条件来描述和解决问题。
线性规划模型在供应链管理、运输优化等领域被广泛应用，能够有效地提高资源利用效率和降低成本。
4. 非线性规划模型非线性规划模型是一种对目标函数或约束条件存在非线性关系的问题进行建模和求解的方法。
非线性规划模型在经济学、物理学等领域有着广泛的应用，它能够刻画更为复杂的现实问题。
二、进阶方法1. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元系统进行信息处理的模型。
它通过构建多层神经元之间的连接关系，利用反向传播算法进行训练和学习，实现对复杂数据的建模和预测。
神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 遗传算法模型遗传算法模型是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法。
它通过模拟遗传、交叉和突变等过程，逐步搜索和优化问题的最优解。
遗传算法模型在组合优化、机器学习等领域具有广泛的应用。
3. 蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机模拟和概率统计的建模方法。
它通过生成大量的随机样本，通过对样本进行抽样和分析，模拟系统的运行和行为，从而对问题进行求解和评估。
岗位对应学科段知识
岗位对应学科段知识一、岗位：数据分析师学科段知识：统计学、数学建模、数据挖掘、数据库管理、编程基础统计学：作为数据分析师，掌握统计学知识是必不可少的。
统计学是一门研究数据收集、数据分析和数据解释的学科。
数据分析师需要学会如何收集数据样本，并对数据进行整理和描述统计。
此外，还需要掌握概率论的基础知识，以便在分析过程中进行概率推断。
数学建模：数学建模是数据分析的重要工具。
通过建立数学模型，可以对数据进行预测和分析。
数据分析师需要学会使用数学建模方法，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等，来对数据进行建模和预测。
数据挖掘：数据挖掘是从大规模数据中发现规律、模式和关联的过程。
在数据分析中，数据挖掘技术可以帮助分析师从大量数据中提取有价值的信息。
数据分析师需要掌握数据挖掘的基本概念和常用算法，如关联规则、聚类分析和分类算法等。
数据库管理：数据分析师需要对数据进行有效的管理和存储。
数据库管理是指对大量数据进行组织、存储、管理和维护的过程。
数据分析师需要熟练掌握数据库管理系统（DBMS）的使用，如MySQL、Oracle等，以便对数据进行高效的查询和分析。
编程基础：编程是数据分析师必备的技能之一。
数据分析师需要学会使用编程语言来处理和分析数据，如Python、R、SQL等。
编程能力可以帮助分析师进行数据清洗、数据可视化和模型构建等工作。
二、岗位：市场营销专员学科段知识：市场营销、消费者行为、市场调研、营销策划、市场推广市场营销：市场营销是指企业通过研究市场需求，制定合适的营销策略，以实现销售和利润最大化的过程。
市场营销专员需要掌握市场营销的基本理论和方法，了解市场营销的核心概念和原则。
消费者行为：消费者行为研究消费者在购买商品或服务过程中的心理、态度和行为。
市场营销专员需要了解消费者行为的影响因素，如个人因素、社会因素和文化因素等，以便制定针对性的营销策略。
市场调研：市场调研是指通过对市场进行调查和分析，获取市场信息和竞争对手情报的过程。
数学建模书籍推荐
数学建模书籍推荐(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--数学建模资料一、竞赛参考书l、中国大学生数学建模竞赛，李大潜主编，高等教育出版社(1998)．2、大学生数学建模竞赛辅导教材，(一)(二)(三)，叶其孝主编，湖南教育出版社(1993，1997，1998)．3、数学建模教育与国际数学建模竞赛《工科数学》专辑，叶其孝主编，《工科数学》杂志社，1994)．二、国内教材、丛书：1、数学模型，姜启源编，高等教育出版社(1987年第一版，1993年第二版；第一版在 1992年国家教委举办的第二届全国优秀教材评选中获"全国优秀教材奖")．2、数学模型与计算机模拟，江裕钊、辛培情编，电子科技大学出版社，(1989)．3、数学模型选谈(走向数学从书)，华罗庚，王元著，王克译，湖南教育出版社；(1991)．4、数学建模--方法与范例，寿纪麟等编，西安交通大学出版社(1993)．5、数学模型，濮定国、田蔚文主编，东南大学出版社(1994)．6..数学模型，朱思铭、李尚廉编，中山大学出版社，(1995)7、数学模型，陈义华编著，重庆大学出版社，(1995)8、数学模型建模分析，蔡常丰编著，科学出版社，(1995)．9、数学建模竞赛教程，李尚志主编，江苏教育出版社，(1996)．10、数学建模入门，徐全智、杨晋浩编，成都电子科大出版社，(1996).11、数学建模，沈继红、施久玉、高振滨、张晓威编，哈尔滨工程大学出版社，(1996).12、数学模型基础，王树禾编著，中国科学技术大学出版社，(1996).13、数学模型方法，齐欢编著，华中理工大学出版社，(1996)．14、数学建模与实验，南京地区工科院校数学建模与工业数学讨论班编，河海大学出版社，(1996)．15、数学模型与数学建模，刘来福、曾文艺编，北京师范大学出版杜(1997)．16. 数学建模，袁震东、洪渊、林武忠、蒋鲁敏编，华东师范大学出版社.17、数学模型，谭永基，俞文吡编，复旦大学出版社，(1997)．18、数学模型实用教程，费培之、程中瑗层主编，四川大学出版社，(1998)．19、数学建模优秀案例选编(工科数学基地建设丛书)，汪国强主编，华南理工大学出版社，(1998)．20、经济数学模型(第二版)(工科数学基地建设丛书)，洪毅、贺德化、昌志华编著，华南理工大学出版社，(1999)．21、数学模型讲义，雷功炎编，北京大学出版社(1999)．22、数学建模精品案例，朱道元编著，东南大学出版社，(1999)，23、问题解决的数学模型方法，刘来福，曾文艺编著、北京师范大学出版社，(1999)．24、数学建模的理论与实践，吴翔，吴孟达，成礼智编著，国防科技大学出版社， (1999)．25、数学建模案例分析，白其岭主编，海洋出版社，(2000年，北京)．26、数学实验(高等院校选用教材系列)，谢云荪、张志让主编，科学出版社，(2000)．27、数学实验，傅鹏、龚肋、刘琼荪，何中市编，科学出版社，(2000)．三、国外参考书(中译本)：1、数学模型引论， E．A。
高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目高教社杯全国大学生数学建模竞赛已经成为了我国大学生数学建模领域一项极具影响力的赛事之一。
作为一项旨在提高大学生数学建模能力和创新能力的比赛，其题目的设计非常关键。
从2009年开始，高教社杯全国大学生数学建模竞赛就引入了“数学、建模和计算机”三个方面相结合来设置竞赛题目，旨在充分体现创新性、实际性和时代性。
每年的竞赛题目独具特色，既注重基础，又注重应用，给参赛选手提供了一个广泛展示科技创新成果的舞台，极大地推动了我国大学生数学建模水平的提升。
以下是近几年高教社杯全国大学生数学建模竞赛的题目：2019年：多元时空数据的融合与应用该题目要求选手用数据分析和模型建模技术进行多元时空数据融合，制作出能应用于数据分析、可视化和预测等领域的模型。
该题目考验选手的计算机应用能力和数据处理能力。
2018年：海洋环境与生态建设该题目需要选手从海洋生态、环境污染、资源利用、气候变化等方面出发，结合数学模型和计算机技术，探究关键问题。
选手要能积极运用大数据技术，分析丰富的海洋数据，并针对不同海洋问题给出行之有效的数学和计算模型。
2017年：共享单车智能管理与优化该题目以共享单车为研究对象，要求选手分析共享单车智能管理的效能，探究如何在现有的单车停放、调度、维修等方面研究出更优的管理模式，实现精准的数量分配和智能的管理系统。
以上三个题目从不同的角度出发，分别涉及了数据分析、海洋环境、共享单车等多个领域。
它们都融合了计算机技术和数学建模思想，是一道技术与创新相结合的精彩之作。
总体而言，高教社杯全国大学生数学建模竞赛的题目设计体现了需求实际、具有挑战性和创新性等特点，能够有效地提高大学生的数学建模和创新能力。
同时，它也为推进我国大学生数学建模水平的提升做出了重大贡献。
相信未来会有更多具有前瞻性和实践性的竞赛题目出现，让更多大学生通过数学建模实现梦想。
数学建模中的知识发现与数据挖掘
存精 、去伪存真的技术。从数据库中发 抽取 隐含 的 、以前未知 的 、具有 潜在 ５ ％ 在 一 个 月内 能够 看 到 该 ＤＶＤ？ 如 ０ 现 知识 （ Ｄ 及其 核心 技 术 一数据 采 掘 应用价值 的信息的过程 。数据挖 掘是 果 要 求 保证 在 三 个 月 内 至 少 ９ ％ 的 会 ＫＤ ） ５ （ ＤＭ） 便应运 而生 了。 ＫＤＤ最核心的部分。数据挖掘与传统 员能 够 看 到该 ＤＶＤ呢 ？ 知识发现 （ Ｄ Ｋ Ｄ）是从数据中发现 有 用知 识的 整个过 程 ；数据 开采 （ Ｍ ） Ｄ
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知识发现与数据挖掘
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ分析工具不同的是数据挖掘使用的是基 于 发 现 的 方 法 ， 运 用 模 式 匹 配和 其 它
算 法 决 定 数 据 之 间的 重 要 联 系 。 数据挖掘算法的好坏将直接影 响到 所 发 现 知 识 的 好 坏 。 它 是 一 个 反 复 的 过 程 ， 通 常 包 含 多 个 相 互 联 系 的 步
速度迅速增长。展现在人们面前的 已不 算 法 （ 汇 总 、 分 类 、 回 归 、聚 类 下 次 租 赁 。 如 局限于本部 门，本单位和本行业的庞大 等 ）用于 搜索 数 据 中的 模式 。 １ ．通过问卷调查 ｌ０ ０ ０个会 员，得 数据库 ，而是浩瀚无垠的信息海洋 ， 数 ⑦数据挖掘 ：搜索或产生一个特定 到 了愿 意观 看这些 Ｄ Ｄ的人 数 （ ｌ Ｖ 表 给 据洪水正向人们滚滚涌来。当数据量极 的 感兴 趣 的 模式 或 一 个特 定 的数 据集 。
大学生毕业论文范文分析大数据技术在市场营销中的应用
大学生毕业论文范文分析大数据技术在市场营销中的应用随着信息技术的迅速发展，大数据技术已经成为了当前各行各业的热门话题之一。
市场营销作为一个重要的商业活动，在大数据技术的助力下也发生了巨大的变化。
本文将围绕大数据技术在市场营销中的应用进行分析，探讨其对市场营销的意义和作用。
一、大数据技术在市场营销中的重要性大数据技术利用计算机科学、数学建模和数据挖掘等方法来处理和分析海量的、异构的、高维度的数据，为市场营销提供了全新的视角和思路。
传统的市场营销依靠经验和直觉来制定策略和决策，但是这种方式往往是片面的、局限的。
大数据技术的出现，使得市场营销在定位、推广、销售等方面具有了更大的科学性和针对性。
通过对海量的数据进行分析，企业能够更多地了解消费者需求、预测市场趋势、提供个性化的产品和服务，从而实现更精准的营销。
二、大数据技术在市场营销中的应用案例1. 消费者行为分析大数据技术可以通过消费者的线上行为数据，对其进行深入分析并建立行为模型。
通过分析消费者在网上浏览、搜索、购买等行为，可以准确地了解消费者的兴趣偏好、购物习惯和消费能力等，从而为企业制定更精准的广告推送策略，提高广告的点击率和转化率。
2. 市场趋势预测大数据技术可以通过对历史数据和市场数据的分析，准确地预测市场的走向和趋势。
通过分析历史销售数据、竞争对手的市场份额以及消费者的评价等信息，可以及时发现市场的变化和消费者的需求，帮助企业预测产品的需求量、市场容量以及新产品的潜在机会。
3. 个性化推荐大数据技术可以根据消费者的购物历史、兴趣偏好等信息，为其提供个性化的推荐服务。
通过分析消费者的购物行为和购买记录，可以为其推荐与其兴趣相关的商品和服务，提高购物体验和满意度，从而增加销售额和客户忠诚度。
4. 客户细分和定位利用大数据技术可以对消费者进行精细化的划分和定位。
通过对消费者的基本信息、消费行为等数据进行分析，可以将消费者按照性别、年龄、地域、消费能力等维度进行分类，并对不同类别的消费者制定相应的营销策略和服务，提高市场营销的效果和效率。
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发现再销售的机会：
哪些特征的人群有可 能在未来几个月内从 拨号升级到宽带？
客户价值评估模型(Customer Evaluator Model)
多方位地定量评估客户 的价值，并根据许多特 征属性预测特定客户群 组的价值 客户价值的趋势预测模 型 网页访问信息的数据挖 掘 对特定群组的客户做时 间序列分析，以便了解 该群组客户对公司的收 入贡献度 建立收入模型，预测公 司下一年度的销售收入
• •
交叉销售模型（Cross Seller Model）
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预测现有客户新的购买趋向 与组合购买模式 贴近用户体验，通过给现有 客户提供主动式超值服务， 提高公司的营销效率 可以根据预测的购买趋向与 组合模式，更加科学地设计 商场布局、网页设计、促销 方式与对象 实际问题：
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如果一个客户已经购 买产品A与D，他最可 能下一步购买什么： 拨号、ISDN、专线、 VPN、全球漫游、宽带 ？
业务问题2－交叉销售(Cross/Up Sales)
业务背景：
ABC公司是一家全球性电信公司，经营长话、市 话、无线、数据等多项业务。每年销售收入320亿 ，客户数达2000万。
业务目标：
细分客户群，以便将产品和服务以套餐的方式销 售给客户，提高销售收入和利润
如何用Affinium Model做
Unica的企业营销综合分析与管理方案
客户管理 寻找与确定潜 在用户 客户分析 发掘交叉销售 机会 分析与 优化工具 品牌管理 媒体管理 促销活动管理 PR 管理 市场调查
分析工具 建立预测模型 数据发现 优化营销活动
战略计划与资源管理
战略计划与资源管 理 预算与计划 长期营销活动的 规划 资源优化配置
Unica产品成功案例（3）
Scotia Bank，加拿大最国际化的银行。
背景：1100多分支，2100ATMs，4呼叫中心 Unica访问6周后被该用户选用。
目标：更多好储户，更多存款，更多好客户；降低促销 成本，优化促销设计与实施。
使用Unica产品后的结果：
对70个客户群组设计了多渠道促销，基本没有 使用IT人手 节约年促销费用350万加元，缩短促销周期40% 将促销相应率从7％提高到25％
Wells Fargo：通过优化促销，降低了客户流失率，每月 为公司增收1000万美元。
业务问题1－减少客户流失（Churn）
业务背景：
1. 统计资料表明，电信行业的客户每年流失率在 25％－50％
2. 在客户保持方面每增加5％，会带来75％的利润 增长！
安达信咨询（Anderson Consulting）研究表明：对 于客户数为100万的电信公司，若减少5％的客 户流失率，则将直接带来380万美元的利润！
市场细分模型(Segmenter/Profiler Model)
细致的分析客户的群组模式 ，确认刻划这些模式的可定 义的属性 可以有针对性地改善或推出 新的产品与服务
可以预先发现某个将要或正 在流失的客户群，及时采取 措施
动态地跟踪市场现状与趋势 ，使营销活动更准确高效 实际问题：
… 依据所选模型为数据评分…
… 产生 SAS 或 C 代码…
… 设定阈值… 完成!
Unica产品成功案例（1）
GE Financial Assurance （通用电气的一个部门） 分析Call Center收集的客户信息
项目竞争者：Siebel, Exchange, E.piphany, SAS / Intrinsic
Affinium Model四大类模型
响应模型
–
比如可预测客户对某个 产品或服务的认知度， 交叉销售模型 客户流失或兴趣迁移等 –比如预测现有客户的新的 。 购买趋向，或组合购买模 客户价值评估模型 式。 – 客户的忠诚度评估， –帮助制定产品系列或套件 。 – 利润贡献度评估，
–
消费的宽紧度。
市场细分与客户分组模型
网络使用信息 客户基本信息 客户帐单信息
360° Customer View
客户价值评估( Value Model)
流失可能性(Response Model)
价值
高 低 低
目标客户
客户细分和特征(Segmentor)
高
流失
非商业用户
提供手机升级或费率折扣
对于商业用户
提供奖励点数
评估 ROI 报告效果
Affinium Model
——面向市场营销和客户服务的数据 挖掘与数学建模的集成应用软件
引子
要充分发挥客户信息渠道的优势，通过对客户 信息的细分加工和提炼，使之变成真正的企业财 富。
Unica 公司简介
• • • • • • •
公司于 1992由几个资深营销分析顾问创建 公司的服务与产品聚焦在提供量化的营销分析方法与软件 ，以帮助客户优化其营销活动，科学地细分用户需求，科 学地设计、计划与评估促销活动。 已有260多个公司使用了Unica的软件 每年增长100% ，被权威机构（德勤科技）评为全美发展 最快的500家新兴公司（第137位） 2002年被Intelligent Enterprise评为12家最有影响力的软件 商之一。 公司总部设在美国麻省林肯地区 负责欧洲与亚太区的分部设在 London 与 Singapore
客户/产品信息 客户基本信息 客户帐单信息
360° Customer View
产品分类评估 ( Cross-Sell Model)
产品价值评估 ( Valuer Model)
客户细分和特征( Segmentor Model)
向目标客户有针对性地 发送广告
评估 ROI 报告效果
为Call Center建立一套 业务支持系统
– –
按照已有客户的消费数据对客户按一定属性分 组。 确定细分市场的定义属性。
响应模型（Response Model）
• •
确定对某一特定的服务 与产品最可能感兴趣的 消费群体 可以将客户的一些行为 习惯等因素加入建模过 程 具有至关重要的持续学 习与改进功能 有一个好的模型可以提 高营销相应率来降低营 销成本，提高销售收入
客户要求1.5周后开始用模型指导第一次促销活动。 客户选择Unica的原因是：
UDI Data 架构
与Siebel系统集成很方便 实施时间短
集成的分析平台。
Meta咨询公司的资深Consultant说：“比Siebel的分 析模块与Siebel的Call Center系统集成得还好，还方 便。”
目标用户是谁?
业务部门用户和统计分析人员! 业务部门用户
统计分析人员
• • •
完全向导式操作
只须将精力集中于分 析
• • •
可以自己建立模型 用宏功能操作数据和 创建变量 自动化
整个过程自动化
特性概括
• • • • • • • •
产生、评价数以百计的模型: linear and logistic regressions, back propagation neural networks, CHAID and CART, Naï ve Bayes and K-mean with leader clustering 宏编程语言 数据预处理和清理工具 提供对变量、模型、结果的多角度详细报告 处理过程自动化 – sampling, preprocessing, normalization, cross-validation 优化营销活动 – 以获得更大的利润
业务问题1－减少客户流失（Churn）
电信领域客户流失分类：
1. 无法避免的流失：死亡等 2. 被迫流失：欠费、被盗等 3. 自愿流失：对价格和服务不满意等
我们要针对上面第三类的流失采取措施！
业务问题1－少客户流失（Churn）
关注高价值客户－将直接带来巨大的收益！
如何用Affinium Model做
Gartner 的行业竞争分析象限 ——客户关系优化软件供应商
一些有代表性的行业用户
银行 保险与医药 零售业 电讯业 B-to-B 网络公司
宾馆与旅游业
出版业
Affinium Model简介
面向市场营销的数据挖掘与数学建模的集成应用软件
获得多项行业奖的成熟软件 导引式使用界面，方便易用 适应各个层面的数据挖掘与建 模的用户 生成的模型可以以C或SAS程序 形式输出
浏览数据
… 浏览电子表格...
… 很容易发现 不一致性...
准备模型用的数据
… 替换...
… 或创建新的变量...
准备模型用的数据
… 选择变量和 分析深度...
建立模型
… 点击，生成模型...
评估模型
… 评估 多个 模型...
应用模型和结果
… 为了得到最大利润，应该邮寄给多少人?….
应用模型和结果
用模型为客户打分, 并输出运行模型（RTM）
产生C或SAS代码
业务好处
• •
所有得到的优化模型都可以集成到业务系统环 境中 分析人员只须关心结果，而不是构造模型的过 程：
– 增加人员工作效率 – 减少开支
定义业务问题
从选择 市场营销 问题开始...
Response Modeler – 预测行为模式 Cross Seller – 确定产品相关性 Segmenter – 分析客户的特征 Valuator – 评估客户价值
构建分析用的数据库
… 连接数据源... - native Oracle, DB2 - ODBC - flat files
Unica产品成功案例（4）
ABN AMRO Bank，欧洲第八大、世界第十七大银行。