商务数据挖掘与应用案例分析共46页文档
商务数据挖掘与应用案例分析
2.1 概述 (2)
业务理解(Business Understanding) 数据理解(Data Understanding) 数据准备(Data Preparation) 建模(Modeling) 评估(Evaluation) 部署(Deployment)
商业数据挖掘案例
2.3 数据理解 （2）
(1) 数据收集
在收集数据之前，需要根据业务问题明确数据挖掘过程需要哪些信息， 哪些变量是必需的，哪些变量与数据挖掘目标不相关，然后根据选择 的标准收集数据，检查是否所有的信息都确实可以利用来实现数据挖 掘的目标。
(2) 数据描述
描述数据主要是熟悉数据，理解数据的内涵，检验数据的“总的”或 者“表面的”特征。例如从商业的角度理解每个变量及其值的含义， 变量的含义是否始终一致，变量是否与具体的数据挖掘目标相关联等。
(1) 业务梳理 (2) 业务描述 (3) 业务特征研究 (4) 业务关联分析
2.3 数据理解 （1）
数据理解阶段是从收集数据开始，通过一些活动的处理， 目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的 内部属性，或是探测引起兴趣的自己去形成隐含信息的假 设。其任务包括：
(1) 数据收集 (2) 数据描述 (3) 数据探索 (4) 数据质量检测
第2章 数据挖掘建模方法
2.1 概述>> 2.2 业务理解>>
2.3 数据理解>>
2.4 数据准备>>
2.5 建模>>
2.6 评估>>2.7 部署>>
2.1 概述 (1)
成功的数据挖掘是让数据有商业价值，数据挖掘分析师需 要知道什么对商业有价值，并且知道为了获得巨大收益如 何整理数据。为了成功运用数据挖掘，对数据挖掘技术层 面的理解至关重要，尤其是应该了解如何将数据变成有用 信息的过程。 本章主要介绍跨行业标准流程CRISP-DM(crossindustry standard process for data mining)。该模型 将一个数据挖掘项目的生命周期分为业务理解、数据理解、 数据准备、建模、评估和部署等6个阶段，这个流程为我们 提供了一个数据挖掘所需步骤的完整概括。
数据挖掘商业案例分析及实现
目录第一部分金融行业应用 (5)1. 前言 (5)1.1 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 (5)1.2 客户流失―挽留有价值的客户 (6)1.3 交叉销售 (6)1.4 欺诈监测 (6)1.5 开发新客户 (7)1.6 降低索赔 (7)1.7 信用风险分析 (7)2. 客户流失 (8)2.1 客户流失需要解决的问题 (8)2.2 客户流失的类型 (9)2.3 如何进行客户流失分析？ (9)2.4 客户流失应用案例 (11)3. 客户细分 (21)3.1 信用风险分析 (21)3.2 客户细分的概念 (21)3.3 客户细分模型 (22)3.4 客户细分模型的基本流程 (23)3.5 细分方法介绍 (25)3.6 客户细分实例 (25)4. 营销响应 (30)4.1 什么是营销响应？ (30)4.2 如何提高营销响应率？ (30)4.3 营销响应应用案例 (32)5. 信用评分 (38)5.1 信用评分背景 (38)5.2 信用评分的概念 (39)5.3 信用评分的方法 (39)5.4 信用评分应用案例 (42)6. 客户满意度研究 (50)6.1 为什么要进行客户满意度研究？ (50)6.2 满意度研究的目标和内容 (50)6.3 满意度研究方法 (51)6.4 结构方程模型在客户满意度测评中的应用 (54)6.5 满意度研究在金融行业中的应用 (55)7. CRISP-DM简介 (57)7.1 数据理解 (58)7.2 数据准备 (58)7.3 建立模型 (58)7.4 模型评估 (59)7.5 部署（发布） (59)8. 数据挖掘经验谈 (60)8.1 采用CRISP-DM方法论 (60)8.2 以终为始 (60)8.3 设定期望值 (60)8.4 限定最初的项目范围 (60)8.5 确保团队合作 (61)8.6 避免陷入数据垃圾 (61)9. 数据挖掘部署策略 (62)9.1 策略1 －快速更新批处理方式 (62)9.2 策略2 －海量数据批处理方式 (63)9.3 策略3－实时封装方式 (64)9.4 策略4－实时定制方式 (65)10. 成功案例 (67)10.1 国外成功案例 (67)10.1.1 Banco Espirito Santo （BES） (67)10.1.2 Bank Financial (67)10.1.3 美国汇丰银行 (68)10.1.4 美国First Union 公司 (69)10.1.5 Achmea公司 (70)10.1.6 标准人寿保险公司 (71)10.2 国内成功案例 (71)10.2.1 中国建设银行风险预警管理项目 (71)10.2.2 光大银行信贷风险管理项目 (72)10.2.3 中国银行信用风险评级管理项目 (72)10.2.4 中国中信银行 (72)10.2.5 部分金融业客户的名单（排名不分先后） (73)第二部分电信行业应用 (74)1. 前言 (74)1.1 数据挖掘的概念 (74)1.2 数据挖掘技术在电信行业客户关系管理的主要应用领域如下: (75)1.3 数据挖掘成功方法论 (75)1.4 商业理解 (76)1.5 数据理解与数据准备 (77)1.6 建立模型 (77)1.7 模型检验 (77)1.8 模型发布与应用 (77)2. 国内数据挖掘应用中存在的问题 (78)2.1 数据质量和完备性 (78)2.2 相应的人员素质 (78)2.3 应用周期 (78)2.4 数据挖掘项目的建议： (78)3. 客户流失 (80)3.1 客户流失需要解决的问题 (80)3.2 电信客户流失的类型 (81)3.3 如何进行客户流失分析？ (81)3.4 案例分析 (83)3.5 商业理解 (83)3.6 数据理解 (83)4. 营销响应 (89)4.1 为什么要进行营销响应分析？ (89)4.2 营销响应 (89)4.3 什么是营销响应？ (90)4.4 如何提高营销响应率？ (90)4.5 案例分析 (92)5. 客户细分 (98)5.1 客户细分的背景 (98)5.2 客户细分的概念 (98)5.3 客户细分模型 (99)5.4 客户细分模型的基本流程 (101)5.5 细分方法介绍 (102)5.6 客户细分实例 (102)6. 客户满意度 (106)6.1 结构方程模型用于客户满意度测评中的应用 (106)6.2 满意度研究在金融行业中的应用 (107)6.3 研究目标 (107)6.4 研究过程 (108)6.5 满意度研究的结果分析 (108)6.6 结论 (109)6.7 客户总体满意度 (109)6.8 各品牌主要商业过程满意度及服务改进策略 (109)6.9 各品牌主要商业过程的具体满意度及改进策略 (110)7. 忠诚度 (112)7.1 忠诚度水平与性质 (112)7.2 离网与蚕食风险 (114)7.3 提升策略 (115)8. CRISP-DM简介 (116)8.1 数据挖掘经验谈 (118)8.2 数据挖掘部署策略 (119)9. 成功案例 (124)9.1 国外成功案例 (124)9.1.1 Southwestern Bell （西南贝尔） (124)9.1.2 CallCounter (124)9.1.3 Rural Cellular Corporatio (127)9.1.4 英国电信公司 (128)9.2 国内成功案例 (130)9.2.1 某省级电信公司 (130)9.2.2 部分国内外电信客户的名单（排名不分先后） (131)第三部分制造行业应用 (133)1. 简介 (133)第一部分金融行业应用1. 前言随着中国加入WTO国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。
商务数据挖掘与应用案例分析
3.2 相似性度量
3.2.1 数据及数据类型 3.2.2 属性之间的相似性度量 3.2.3 对象之间的相似性度量
3.2.1 数据及数据类型 (1)
相关概念
(1) 数据 狭义：数字 广义：数据对象及其属性的集合，其表现形式可以是数字、符号、文字、 图像抑或是计算机代码等等。 (2) 属性 也称为特征、维或字段，是指一个对象的某方面性质或特性。一个对
d canb ( p, q )
i 1
m
pi qi pi qi
Canberra距离或Lance距离可以看成一种相对曼哈顿距离，它克服了 Minkowski距离受量纲影响的缺点 Canberra距离对缺省值是稳健的，当两个坐标都接近0时，Canberra 距离对微小的变化很敏感。
12
3.2.3 对象之间的相似性度量 (2)
(1) 数值属性相似性度量 1)距离度量
(a) 闵可夫斯基(Minkowski )距离
x=1,城市块(曼哈顿)距离 x=2,欧几里得距离 x=∞,切比雪夫(Chebyshev)距离
3.2.3 对象之间的相似性度量 (3)
Minkowski 距离计算例子 Distance Matrix
d ( p, q) n00 n01 n10 n11
对于不对称的二值变量，如果取值1比0重要，那么这样的二值变量就 只有一种状态。例如，属性disease的检测结果是阳性或阴性，这两个 结果的重要性是不一样的，通常将少见而重要的情况用1表示 (如HIV 阳性)，将不重要情况用0表示。这种情况下对象p和q之间的差异程度 评价通常采用Jaccard系数，其定义为：
(2) 稀疏性(Sparsity)
指在某些数据集中，有意义的数据非常少，对象在大部分属性上的取值 为0；非零项不到1%。 文本数据集 (3) 分辨率(Resolution) 不同分辨率下数据的性质不同
数据挖掘技术的实践应用与案例分析
数据挖掘技术的实践应用与案例分析随着社会科技的不断发展，现代社会大量产生了各种各样的数据。
如何从这些数据中获取有用的信息，成为了数据科学家和决策者们需要面临的问题。
在这个领域中一种常用的技术是数据挖掘。
由于大数据的不断涌现，数据挖掘技术在实践中的应用也越来越广泛。
本文将对数据挖掘技术的实践应用和一些数据挖掘案例进行分析。
实践应用在现代社会中，数据挖掘技术被广泛应用于商业、教育、医疗等各个领域。
以下是几个数据挖掘技术的实际应用。
1. 金融领域在金融领域，数据挖掘技术能够帮助银行、保险公司等金融机构减少信用风险，提高客户信誉度和客户体验。
例如，使用数据挖掘技术，银行可以将客户按照不同的资金水平、信用记录和行为分类，从而根据研究结果对客户进行不定期的客户关怀或是定期筛选出高风险客户。
2. 医疗领域在医疗领域中，数据挖掘技术被广泛应用于医学研究、临床诊断、健康管理和生物信息学等领域。
例如，使用数据挖掘技术，可以挖掘出体检和检验数据中与某种疾病相关的风险因素，如血糖、胆固醇、体重、高血压等。
基于这些风险因素，可以为具有潜在风险人群提供定期检查并进行健康管理。
3. 商业领域在商业领域，数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、用户分析、客户反馈等方面。
例如，通过对用户的行为进行数据挖掘，可以推荐适合用户的商品或服务，提高用户满意度和回购率。
又例如，使用数据挖掘技术，可以从大量用户反馈中分析用户满意和不满意的情况，提供关键词识别和性质分类等分析结果，优化商业策略和提高企业形象。
案例分析下面介绍几个数据挖掘案例，从中可以学习到数据挖掘技术在实践中的应用。
1. Netflix推荐系统为了提高用户观看体验，并推广新内容，Netflix引入了一款数据挖掘推荐系统。
该推荐系统使用多种算法，通过对用户行为进行数据挖掘，为用户推荐他们可能喜欢的内容。
该系统的高质量推荐成功地提高了用户满意度，并使Netflix在市场上更有竞争力。
2. 亚马逊商品推荐系统亚马逊的商品推荐系统使用多种数据挖掘算法，利用了亚马逊的巨大数据资源，为用户推荐适合他们的商品，并成功销售它们。
商务数据挖掘与应用案例分析
8/43
2018/11/20
1.2 数据挖掘产生的背景及概念
1.2.1 数据挖掘产生的背景 1.2.2 数据挖掘概念
9/43
2018/11/20
1.2.1 数据挖掘产生的背景
信息的快速增长带来的问题：
(1)信息过量，难以消化； (2)信息真假难以辨识； (3)信息安全难以保证； (4)信息形式不一致，难以统一处理。
3/43Βιβλιοθήκη 2018/11/20超市货架组织
货架的组织会影响商品的销售！
超市商品按什么原则摆放？
尿布与啤酒被摆在一起。为什么？
关联销售!
原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下 班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自 己爱喝的啤酒。这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒 与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析是沃尔玛秘而不宣 的独门武器，购物篮分析可以帮助超市在销售过程中找到具有关联关 系的商品，并以此获得销售收益的增长！
6/43
2018/11/20
智能搜索
Web信息检索，即搜索引擎，是能有效解决通过网络来快 速在用户输入关键词进行查询后 ，返回的是成千上万的相关结果，往往需要用户花费大量 时间浏览与选择，不能满足用户快速获取信息的愿望。因 此大量学者以及研究人员开始研究行业化、个性化、智能 化的第三代搜索引擎。
挖掘 。
15/43
2018/11/20
1.3.1 数据挖掘任务 (2)
(1) 聚类(Clustering)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共性和 差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。聚类可以帮助决定哪 些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。
电子商务中Web数据挖掘技术应用分析
电子商务中Web数据挖掘技术应用分析摘要：随着互联网的普及和电子商务的发展，Web数据挖掘技术已成为电子商务领域的一种重要工具。
本论文通过分析Web数据挖掘技术的应用情况，探讨其在电子商务中的作用和意义。
首先介绍了Web数据挖掘技术的基本概念和方法，然后从数据预处理、数据挖掘算法和数据可视化三个方面分析了Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用。
最后，结合实际案例对Web数据挖掘技术的应用进行了深入探讨，为电子商务的发展提供参考。
关键词：Web数据挖掘；电子商务；数据预处理；数据挖掘算法；数据可视化正文：一、引言随着数字化时代的到来和互联网的快速发展，电子商务已成为现代社会不可或缺的一部分。
电子商务的快速发展使得数据量不断增大，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了电子商务领域必须面对的难题。
Web数据挖掘技术就是一种解决电子商务领域数据挖掘问题的重要工具。
二、Web数据挖掘技术的基本概念和方法1. Web数据挖掘技术的基本概念Web数据挖掘技术是指在Web环境下，通过应用各种数据挖掘方法和技术，在海量的Web数据中发现有价值的信息和规律的过程。
Web数据挖掘技术常常被应用于搜索引擎、社交媒体、网上购物等电子商务领域。
2. Web数据挖掘技术的方法（1）数据预处理数据预处理是Web数据挖掘技术的重要组成部分，它的主要任务是对原始数据进行清洗、转换和集成等处理，以提高数据的质量和可用性。
（2）数据挖掘算法数据挖掘算法是Web数据挖掘技术的核心，通过数据挖掘算法可以从大量的Web数据中挖掘出有用的信息和规律。
数据挖掘算法可以分为监督学习和无监督学习两种。
（3）数据可视化数据可视化是Web数据挖掘技术的重要方面之一，它可以将复杂的数据可视化成易于理解和分析的图形或图像。
在电子商务领域，数据可视化通常被应用于用户行为分析和产品推荐等环节。
三、Web数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 数据预处理在电子商务中的应用数据预处理在电子商务中的应用包括数据清洗、数据转换和数据集成等内容。
数据挖掘技术及其应用案例
数据挖掘技术及其应用案例随着信息技术快速发展，数据成为了当今社会最为宝贵的资源之一。
数据挖掘技术应运而生，成为了帮助人们在庞大的数据当中提取有用信息的有力工具，因其在商业、科学与教育等多个领域中的广泛应用而备受瞩目。
数据挖掘技术概述所谓数据挖掘，是指在海量数据中，通过人工智能的方法，自动通过模型建造、算法设计、结果评价、挖掘目标、方法选择等步骤，识别其中隐藏的知识与规律。
其目的是自动化的发掘出原先茫茫多的数据背后，嵌着的规律性和独特性。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘模型构建、数据挖掘模型评估等几个方面。
数据预处理，指对已有数据进行初步筛选和清洗，以消除数据中的噪音、异常值和缺失值等影响挖掘过程的因素。
数据挖掘模型构建，则是根据预处理后的数据，运用算法、统计模型、人工神经网络等技术，将其变为可供分析的形式。
数据挖掘模型评估，则是对构建的模型进行评估，以保证其正确和可靠。
数据挖掘技术在商业领域的应用案例大数据时代，商业领域是数据挖掘技术的最广泛应用领域之一。
其中，最常应用的是数据分析和市场研究。
既然大数据可以告诉我们顾客需求，在很大程度上影响我们的战略决策，那么，在经营业务时，运用数据挖掘技术是有巨大好处的，下面我们来看看数据挖掘技术在商业领域中的主要应用案例。
首先，数据挖掘技术可以用于帮助企业发现新的业务机会。
通过应用数据挖掘技术，企业可以获取信息关于顾客的定位、不同群体的购买记录、时间、地点、素质等信息，从而获取商业线索。
这种方式为企业在新市场上提供了竞争优势。
其次，数据挖掘技术在价格优化方面也是很有用的。
通过分析顾客等级、使用模型并建立模型来确定定价策略。
因此，在能获取大量数据的情况下，企业就可以精确地确定产品价格和服务范围。
例如，某家公司就运用数据挖掘技术将大量顾客购买记录制成图表并比对，精确识别出顾客购买的行为数据点，再用这个数据点来推出顾客的购买标准，推动计算机系统制定最优定价策略。
数据挖掘商业案例分析及实现
目录第一部分金融行业应用 (8)1.前言 (8)1.1客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 (8)1.2客户流失―挽留有价值的客户 (9)1.3交叉销售 (9)1.4欺诈监测 (9)1.5开发新客户 (10)1.6降低索赔 (10)1.7信用风险分析 (10)2.客户流失 (11)2.1客户流失需要解决的问题 (11)2.2客户流失的类型 (12)2.3如何进行客户流失分析？ (12)2.4客户流失应用案例 (14)3.客户细分 (24)3.1信用风险分析 (24)3.2客户细分的概念 (24)3.3客户细分模型 (25)3.4客户细分模型的基本流程 (26)3.5细分方法介绍 (28)3.6客户细分实例 (29)4.营销响应 (33)4.1什么是营销响应？ (33)4.2如何提高营销响应率？ (34)4.3营销响应应用案例 (35)5.信用评分 (42)5.1信用评分背景 (42)5.2信用评分的概念 (43)5.3信用评分的方法 (43)5.4信用评分应用案例 (46)6.客户满意度研究 (55)6.1为什么要进行客户满意度研究？ (55)6.2满意度研究的目标和内容 (55)6.3满意度研究方法 (56)6.4结构方程模型在客户满意度测评中的应用 (59)6.5满意度研究在金融行业中的应用 (60)7.CRISP-DM简介 (62)7.1数据理解 (63)7.2数据准备 (63)7.3建立模型 (63)7.4模型评估 (64)7.5部署（发布） (64)8.数据挖掘经验谈 (65)8.1采用CRISP-DM方法论 (65)8.2以终为始 (65)8.3设定期望值 (65)8.4限定最初的项目范围 (66)8.5确保团队合作 (66)8.6避免陷入数据垃圾 (66)9.数据挖掘部署策略 (67)9.1策略1－快速更新批处理方式 (67)9.2策略2－海量数据批处理方式 (68)9.3策略3－实时封装方式 (69)9.4策略4－实时定制方式 (70)10.成功案例 (72)10.1国外成功案例 (72)10.1.1Banco Espirito Santo (BES) (72)10.1.2Bank Financial (72)10.1.3美国汇丰银行 (73)10.1.4美国First Union公司 (74)10.1.5Achmea公司 (75)10.1.6标准人寿保险公司 (76)10.2国内成功案例 (76)10.2.1中国建设银行风险预警管理项目 (76)10.2.2光大银行信贷风险管理项目 (77)10.2.3中国银行信用风险评级管理项目 (77)10.2.4中国中信银行 (77)10.2.5部分金融业客户的名单（排名不分先后） (78)第二部分电信行业应用 (80)1.前言 (80)1.1数据挖掘的概念 (80)1.2数据挖掘技术在电信行业客户关系管理的主要应用领域如下: (81)1.3数据挖掘成功方法论 (82)1.4商业理解 (82)1.5数据理解与数据准备 (83)1.6建立模型 (83)1.7模型检验 (83)1.8模型发布与应用 (83)2.国内数据挖掘应用中存在的问题 (84)2.1数据质量和完备性 (84)2.2相应的人员素质 (84)2.3应用周期 (84)2.4数据挖掘项目的建议： (85)3.客户流失 (86)3.1客户流失需要解决的问题 (86)3.2电信客户流失的类型 (87)3.3如何进行客户流失分析？ (87)3.4案例分析 (89)3.5商业理解 (89)3.6数据理解 (89)4.营销响应 (95)4.1为什么要进行营销响应分析？ (95)4.2营销响应 (95)4.3什么是营销响应？ (96)4.4如何提高营销响应率？ (96)4.5案例分析 (98)5.客户细分 (105)5.1客户细分的背景 (105)5.2客户细分的概念 (105)5.3客户细分模型 (106)5.4客户细分模型的基本流程 (108)5.5细分方法介绍 (109)5.6客户细分实例 (109)6.客户满意度 (113)6.1结构方程模型用于客户满意度测评中的应用 (113)6.2满意度研究在金融行业中的应用 (114)6.3研究目标 (114)6.4研究过程 (115)6.5满意度研究的结果分析 (115)6.6结论 (116)6.7客户总体满意度 (116)6.8各品牌主要商业过程满意度及服务改进策略 (117)6.9各品牌主要商业过程的具体满意度及改进策略 (117)7.忠诚度 (119)7.1忠诚度水平与性质 (119)7.2离网与蚕食风险 (121)7.3提升策略 (122)8.CRISP-DM简介 (123)8.1数据挖掘经验谈 (125)8.2数据挖掘部署策略 (126)9.成功案例 (131)9.1国外成功案例 (131)9.1.1Southwestern Bell（西南贝尔） (131)9.1.2CallCounter (131)9.1.3Rural Cellular Corporatio (134)9.1.4英国电信公司 (135)9.2国内成功案例 (137)9.2.1某省级电信公司 (137)9.2.2部分国内外电信客户的名单（排名不分先后） (139)第三部分制造行业应用 (141)1.简介 (141)第一部分金融行业应用1.前言随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。
电子商务领域数据挖掘技术的研究与应用
电子商务领域数据挖掘技术的研究与应用电子商务是21世纪最具发展潜力的领域之一，数据挖掘技术在电子商务中的应用已成为越来越多企业关注的课题。
本文将介绍电子商务领域数据挖掘技术的研究现状、应用案例和未来发展方向。
一、研究现状1.1 数据挖掘技术的定义数据挖掘技术是指通过计算机技术从大量数据中发现隐藏的、未知的、有价值的知识和规律的过程。
它可以应用于商业、医疗、金融等领域，其中电子商务是应用最广泛的领域之一。
1.2 数据挖掘技术在电子商务中的应用数据挖掘技术在电子商务中应用广泛，包括：预测销售趋势、客户个性化推荐、商品分类、用户行为分析、售后服务优化等等。
以下是几个典型的案例：（1）亚马逊的个性化推荐亚马逊是全球最大的网络零售商之一，它通过对客户的浏览历史、购买记录和评价等数据进行挖掘，实现了个性化推荐的功能。
这种推荐方式可以提高客户购买意愿、增加销售额。
（2）淘宝的商品分类淘宝作为中国最大的电子商务平台，通过对店铺和商品的标题、描述和标签等数据进行挖掘，实现了自动分类和搜索的功能。
这种分类方式可以提高用户查询效率、增加购买可能性。
（3）京东的售后服务京东作为中国第二大电子商务平台，通过对用户的售后服务申请和评价等数据进行挖掘，实现了售后服务的自动化处理和改进。
这种服务方式可以提高用户满意度、增强品牌信誉。
1.3 数据挖掘技术的研究难点在电子商务领域，数据挖掘技术的研究难点主要包括以下几个方面：（1）数据获取和清洗由于电子商务领域的数据量庞大且来源复杂，如何有效获取和清洗数据是影响挖掘结果的关键因素。
（2）数据处理和建模电子商务领域的数据种类多样，结构复杂，如何进行数据处理和建模，如何选择合适的挖掘算法是挑战之一。
（3）隐私和安全电子商务领域的数据涉及用户隐私和商业机密等，如何保护数据安全和隐私，同时又保证挖掘效果是一大难题。
二、应用案例2.1 电子商务销售预测电子商务销售预测是指根据历史销售数据和市场环境等因素，预测未来销售趋势和量。
电商经济形态背景下的数据挖掘、大数据分析技术及实用案例PPT课件
和新闻公告近似，但会确认对 企业战略和战术有影响的事件
包括主要的战略新闻和影响因 素，以高度浓缩的形式报告
汇总主要的战略问题，并包括 支持汇总的详尽分析
关于某一确认情况或问题的一 到两页长度的报告。汇总主要 的支持性分析，并提供相应行 动的建议
情报工作中可能出现的问题——
工作重点不明确：
确定 需求
搜集 情报
识别 筛选
研究 整理
沟通 说服
提供 传播
最佳分配 5%
10%
30%
15% 20%
20%
实际使用 5%
5%
20%
50% 5%
25%
14
效果
报告种类
新闻公告
竞争对手简介
战略影响 工作表 每月情报简报 形势 分析 特别情报汇总
描述
包括来源于内部和外部的战略 及战术方面的信息。包括：已 印刷出版或未印刷出版的信息
营销研究人员
83%
对竞争对手产品的分析
81%
公司的年度报告
77%
会议、贸易展会
74%
分销商
70%
供应商
65%
如何应用情报的？——
• 谁在用？ • 为什么用？ • 谁没有用情报？为什么？ • 在什么情况下用？ • 通过什么方式？ • 使用者是如何获得情报的？ • 他们获得情报的意愿如何？
效果
13
效果
23
美国梅隆银行（Bank of NewYork Mellon）
梅隆银行设定争取20万新户头的目标， 为此计划向1000万可能得顾客邮寄邀请函。
利用数据挖掘产生了3000个最可能得顾 客模式，对这些数据进行进一步分析后再加以 精选，产生了更小的数目。而这个更小的数据 会产生12%的回报率。