市場(chǎng)營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)分析方法PPT學(xué)習(xí)教案

1、市場(chǎng)營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)分析方法市場(chǎng)營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)分析方法第1頁(yè)/共71頁(yè) 傳統(tǒng)的純粹定性描述方法已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷實(shí)踐的需要，為了體現(xiàn)市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)本身的科學(xué)性和對(duì)企業(yè)實(shí)踐的指導(dǎo)性，數(shù)據(jù)分析理論與方法在市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)中占有越來(lái)越重要的地位。理論上計(jì)量市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)的出現(xiàn)理念上數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷、關(guān)系營(yíng)銷的興起實(shí)務(wù)上數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 探察數(shù)量決策問題的兩個(gè)視角理論上的框架要素實(shí)務(wù)上的業(yè)務(wù)流程第2頁(yè)/共71頁(yè) 核心概念營(yíng)銷觀念營(yíng)銷計(jì)劃營(yíng)銷組織營(yíng)銷控制營(yíng)銷審計(jì)產(chǎn)品策略定價(jià)策略分銷策略促銷策略需求分析市場(chǎng)細(xì)分目標(biāo)市場(chǎng)市場(chǎng)定位基礎(chǔ)理論戰(zhàn)略理論策略理論管理理論第3頁(yè)/共71頁(yè) 產(chǎn)品定位定位圖分析（感知定位圖

2、、偏好定位圖等） 新產(chǎn)品擴(kuò)散與產(chǎn)品生命周期管理巴斯模型（BASS Model）生長(zhǎng)曲線模型（Growth Curve Model） 品牌決策消費(fèi)者品牌選擇模型第4頁(yè)/共71頁(yè)運(yùn)營(yíng)實(shí)施保障計(jì)費(fèi)運(yùn)營(yíng)支撐與就緒客戶關(guān)系管理服務(wù)管理與運(yùn)營(yíng)資源管理與運(yùn)營(yíng)供應(yīng)商/合作伙伴關(guān)系管理(應(yīng)用, 計(jì)算與網(wǎng)絡(luò))企業(yè)管理戰(zhàn)略與企業(yè)規(guī)劃財(cái)務(wù)與資產(chǎn)管理企業(yè)質(zhì)量管理管理,過(guò)程與IT規(guī)劃 & 架構(gòu)股東與外部關(guān)系管理品牌管理,市場(chǎng)研究 &廣告人力資源管理災(zāi)難恢復(fù),安全 &欺詐管理研究與開發(fā),技術(shù)獲取戰(zhàn)略, 基礎(chǔ)設(shè)施 & 產(chǎn)品產(chǎn)品周期管理基礎(chǔ)設(shè)施生命周期管理戰(zhàn)略與承諾營(yíng)銷 & 產(chǎn)品提供管理服務(wù)開發(fā)與管理資源開發(fā)與管理供應(yīng)鏈開發(fā)與

3、管理(應(yīng)用, 計(jì)算與網(wǎng)絡(luò))客戶第5頁(yè)/共71頁(yè) 市場(chǎng)購(gòu)買行為消費(fèi)者購(gòu)買行為模型消費(fèi)者品牌選擇模型 市場(chǎng)需求測(cè)量市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)模型 市場(chǎng)細(xì)分第6頁(yè)/共71頁(yè)客戶生命周期在不同生命周期階段需考慮不同問題如何發(fā)現(xiàn)并獲取潛在客戶？階段A （Acquisition）客戶獲取如何把客戶培養(yǎng)成高價(jià)值客戶？階段B：（Build-up）客戶提升如何使客戶使用新電信產(chǎn)品?如何培養(yǎng)顧客忠誠(chéng)度？階段C：(Climax)客戶成熟如何延長(zhǎng)客戶“生命周期”？階段D：(Decline)客戶衰退如何贏回客戶？階段E：(Exit)客戶離網(wǎng)客戶價(jià)值多種分析主題在不同時(shí)期應(yīng)用客戶獲取市場(chǎng)細(xì)分與產(chǎn)品定位目標(biāo)客戶特征識(shí)別刺激需求提升銷售交

4、叉銷售目標(biāo)營(yíng)銷客戶保持生存分析客戶風(fēng)險(xiǎn)客戶挽留第7頁(yè)/共71頁(yè) 細(xì)分是指將一個(gè)大的消費(fèi)群體劃分成一個(gè)個(gè)細(xì)分群的動(dòng)作，同屬于一個(gè)細(xì)分群的消費(fèi)者彼此相似，而隸屬于不同細(xì)分群的消費(fèi)者被視為不同。細(xì)分的目的可以讓管理者從一個(gè)比較高的層次上“鳥瞰”整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，從而可以用不同的方法對(duì)待處于不同細(xì)分群眾的客戶，提供相對(duì)個(gè)性化的服務(wù)。 客戶細(xì)分的目的更好的了解客戶結(jié)構(gòu)改善客戶管理與溝通增加客戶貢獻(xiàn)度 客戶細(xì)分中的數(shù)量方法聚類分析卡方自動(dòng)交互檢測(cè)（CHAID）第8頁(yè)/共71頁(yè)營(yíng)銷策略客戶保持基于獎(jiǎng)賞及高成本事件驅(qū)動(dòng)的保持策略專注的, 區(qū)分優(yōu)先級(jí)的Call center支持客戶獲取刻畫子分群的特征建立跟蹤

5、系統(tǒng)（tracking systems）以從價(jià)值的角度監(jiān)控新來(lái)的客戶交叉銷售對(duì)高價(jià)值客戶進(jìn)行交叉銷售會(huì)產(chǎn)生更大的收益經(jīng)常地, 頭20%的客戶貢獻(xiàn)了將近100% 的整體利潤(rùn). 這些客戶對(duì)CRM策略開發(fā)是至關(guān)重要的。第9頁(yè)/共71頁(yè)中間層代表了客戶的大多數(shù). 他們利潤(rùn)較?。╰hin margins）但容量巨大（high volume）.營(yíng)銷策略定價(jià)與行為改變識(shí)別服務(wù)機(jī)會(huì) 增強(qiáng)可能的定價(jià)結(jié)構(gòu)性定價(jià)以鼓勵(lì)改善收益性的行為交叉銷售利用預(yù)測(cè)模型識(shí)別具有潛在價(jià)值的客戶利用事件營(yíng)銷與關(guān)系營(yíng)銷策略去增加產(chǎn)品的持有量渠道與服務(wù)的效率識(shí)別高成本/低回報(bào)的渠道并重新部署或調(diào)整結(jié)構(gòu)定位高成本業(yè)務(wù)流程以流線化或渠道遷移第

6、10頁(yè)/共71頁(yè)盡管數(shù)量很少 (10% to 20%) 但他們消除了很大一部分的利潤(rùn). 營(yíng)銷策略改變定價(jià)識(shí)別與負(fù)利潤(rùn)相關(guān)的定價(jià)策略與行為, 鼓勵(lì)服務(wù)使用與目標(biāo)定價(jià)以增加或引入由服務(wù)改變而帶來(lái)的可能收入客戶風(fēng)險(xiǎn)避免向具有信用風(fēng)險(xiǎn)的客戶進(jìn)行交叉銷售客戶獲取識(shí)別低價(jià)值客戶并積極地在獲取過(guò)程中避免與這類客戶發(fā)生接觸第11頁(yè)/共71頁(yè) RetirementAgeChildren IndependentWealth AccumulationFirst ChildFirst HomePre-RetirementCareer LaunchIndependenceFinancial DebutEmploymen

7、t ChangeMarriageHigh Value ?High Value ?Low Value ?Low Value ?第12頁(yè)/共71頁(yè) 在大多數(shù)商業(yè)領(lǐng)域中，業(yè)務(wù)發(fā)展的主要指標(biāo)里包括新客戶的獲取能力。新客戶的獲取包括發(fā)現(xiàn)那些對(duì)你的產(chǎn)品不了解的客戶，也包括以前接受你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手服務(wù)的顧客。 客戶獲取中的數(shù)量方法特征識(shí)別（Profiling and Penetration Analysis）響應(yīng)模型（Response Model）第13頁(yè)/共71頁(yè) 隨著行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈和獲得一個(gè)新客戶的開支愈來(lái)愈大，保持原有客戶的工作愈來(lái)愈有價(jià)值。 客戶保持中的數(shù)量方法流失預(yù)測(cè)模型客戶忠誠(chéng)度模型第14頁(yè)/

8、共71頁(yè) 交叉營(yíng)銷是指你向現(xiàn)有的客戶提供新的產(chǎn)品和服務(wù)的營(yíng)銷過(guò)程。公司與其客戶之間的商業(yè)關(guān)系是一種持續(xù)的不斷發(fā)展的關(guān)系，在這種關(guān)系建立起來(lái)以后，可以有很多種方法來(lái)不斷改善這種關(guān)系。雙方的目標(biāo)是達(dá)到雙贏的結(jié)果，客戶獲益是由于他們得到了更好更貼切的服務(wù)質(zhì)量，商家則因?yàn)樵黾愉N售量獲利。 交叉銷售中的數(shù)量方法購(gòu)買傾向預(yù)測(cè)產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析第15頁(yè)/共71頁(yè)客戶流失 客戶流失預(yù)警分品牌、高/中/低價(jià)值、主動(dòng)/被動(dòng)構(gòu)建模型分類預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘模型客戶挽留流程設(shè)計(jì) 彩鈴客戶流失預(yù)警分主動(dòng)/捆綁構(gòu)建模型分類預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘模型客戶挽留流程設(shè)計(jì) 競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手流失預(yù)警聯(lián)通用戶流失預(yù)測(cè)客戶挽留流程設(shè)計(jì)第16頁(yè)/共71頁(yè)交叉銷售與提升

9、銷售 購(gòu)買傾向預(yù)測(cè)彩鈴預(yù)測(cè)模型彩信預(yù)測(cè)模型WAP預(yù)測(cè)模型 購(gòu)物藍(lán)分析產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析營(yíng)銷方案關(guān)聯(lián)分析 提升銷售價(jià)值提升預(yù)測(cè)模型第17頁(yè)/共71頁(yè)營(yíng)銷案預(yù)演營(yíng)銷預(yù)演是為了支持業(yè)務(wù)人員制訂新的資費(fèi)營(yíng)銷方案，然后對(duì)該方案在歷史數(shù)據(jù)上做相應(yīng)的測(cè)算，從而根據(jù)測(cè)算結(jié)果來(lái)指導(dǎo)下一步工作。第18頁(yè)/共71頁(yè)需求名稱：需求名稱：營(yíng)銷活動(dòng)管理（CMP）提出時(shí)間：提出時(shí)間：2006-01-01需求提出部門：需求提出部門：市場(chǎng)部需求內(nèi)容描述：需求內(nèi)容描述：營(yíng)銷活動(dòng)管理。通過(guò)系統(tǒng)分析定位目標(biāo)營(yíng)銷的客戶群，并自動(dòng)生成客戶群信息進(jìn)行管理，通過(guò)實(shí)時(shí)跟蹤客戶的營(yíng)銷情況進(jìn)行營(yíng)銷策略的調(diào)整，并監(jiān)控渠道銷售信息。同時(shí)營(yíng)銷活動(dòng)完成以后進(jìn)行

10、營(yíng)銷活動(dòng)的評(píng)估。需求時(shí)間計(jì)劃：需求時(shí)間計(jì)劃：計(jì)劃06年7月前完成東莞、佛山地市的推廣。需求數(shù)據(jù)要求：需求數(shù)據(jù)要求：目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐需求優(yōu)先級(jí)別：需求優(yōu)先級(jí)別：高需求實(shí)施難度：需求實(shí)施難度：較高要求配合部門：要求配合部門：業(yè)務(wù)支撐中心、客戶服務(wù)部其他說(shuō)明：其他說(shuō)明：全省推廣需求，劉鵬負(fù)責(zé)需求分析和定位：需求分析和定位：屬于05年的需求，已經(jīng)納入日常維護(hù)，今年需要推廣。根據(jù)省公司的統(tǒng)一規(guī)劃安排。省公司時(shí)間規(guī)劃：1.2006年上半年完成省、市二級(jí)規(guī)劃，東莞和佛山推廣2.2006年上半年完成三個(gè)事件營(yíng)銷第19頁(yè)/共71頁(yè)需求名稱：需求名稱：KPI預(yù)測(cè)模型提出時(shí)間：提出時(shí)間：2006-02-23需求提出

11、部門：需求提出部門：東莞公司需求內(nèi)容描述：需求內(nèi)容描述：KPI指標(biāo)中的收入指標(biāo)作為核心指標(biāo)，規(guī)劃和預(yù)測(cè)十分重要。而收入受營(yíng)銷政策與執(zhí)行的影響較大，傳統(tǒng)的歷史曲線預(yù)測(cè)方法與手段不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)當(dāng)期及下期的收入。實(shí)現(xiàn)邏輯：將當(dāng)期營(yíng)收款細(xì)拆為“當(dāng)期收入”（如購(gòu)卡收入、補(bǔ)換卡收入、后付費(fèi)收入等）與“分期劃扣收入”（充值卡收入、營(yíng)銷活動(dòng)預(yù)存款收入等）兩個(gè)部分?！爱?dāng)期收入”非常穩(wěn)定，只受季節(jié)因素影響，“分期劃扣收入” 結(jié)合號(hào)碼級(jí)數(shù)據(jù)的消費(fèi)ARPU可以較為方便地預(yù)演推算。 推廣過(guò)去，針對(duì)KPI指標(biāo)的重要指標(biāo)（如收入、業(yè)務(wù)量等）都可以進(jìn)行規(guī)劃和預(yù)測(cè)，有效的幫助各部門制定相關(guān)的政策策略。需求時(shí)間計(jì)劃：需求時(shí)間計(jì)劃：

12、無(wú)需求數(shù)據(jù)要求：需求數(shù)據(jù)要求：目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐。需求優(yōu)先級(jí)別：需求優(yōu)先級(jí)別：需求級(jí)別待定。需求實(shí)施難度：需求實(shí)施難度：高要求配合部門：要求配合部門：業(yè)務(wù)支撐中心、市場(chǎng)部其他說(shuō)明：其他說(shuō)明：區(qū)域接口人負(fù)責(zé)（劉鵬）需求分析和定位：需求分析和定位：需求可行，可以通過(guò)邏輯回歸構(gòu)建模型實(shí)現(xiàn)，具體的建設(shè)方案需要與相關(guān)人員進(jìn)行細(xì)化和確認(rèn)。第20頁(yè)/共71頁(yè)需求名稱：需求名稱：個(gè)人客戶分群提出時(shí)間：提出時(shí)間：2006-02-23需求提出部門：需求提出部門：佛山公司需求內(nèi)容描述：需求內(nèi)容描述：每個(gè)人作為消費(fèi)者其對(duì)同一種產(chǎn)品的具體功能需求和關(guān)注點(diǎn)是不同的，因此作為為用戶服務(wù)的企業(yè)，必須盡可能的考慮這些差異，發(fā)現(xiàn)這

13、些存在于客戶整體內(nèi)部的具有不同特征或消費(fèi)習(xí)慣的客戶群體，然后再根據(jù)每個(gè)群體的特征執(zhí)行針對(duì)性的管理或營(yíng)銷策略。將這個(gè)把客戶分成不同群體的過(guò)程稱之為“客戶分群”。 通過(guò)對(duì)客戶合理的類別劃分，并對(duì)當(dāng)前客戶以及預(yù)期的客戶群作區(qū)段分析，判斷不同區(qū)段的突出特點(diǎn)，對(duì)客戶總體構(gòu)成有準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)，對(duì)客戶的服務(wù)和營(yíng)銷更具針對(duì)性。對(duì)客戶分群可以達(dá)到如下目標(biāo)：了解客戶的總體構(gòu)成了解各種客戶價(jià)值的客戶群體特征了解流失客戶的客戶群體特征了解使用各種套餐的客戶群體特征了解各消費(fèi)等級(jí)的客戶群體特征需求時(shí)間計(jì)劃：需求時(shí)間計(jì)劃：無(wú)需求數(shù)據(jù)要求：需求數(shù)據(jù)要求：目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐。需求優(yōu)先級(jí)別：需求優(yōu)先級(jí)別：中等需求實(shí)施難度：需求實(shí)施難

14、度：中等要求配合部門：要求配合部門：業(yè)務(wù)支撐中心、市場(chǎng)部、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中心其他說(shuō)明：其他說(shuō)明：區(qū)域接口人負(fù)責(zé)（劉敏）需求分析和定位：需求分析和定位：需求可行。客戶分類/聚類是根據(jù)一個(gè)或多個(gè)客戶屬性組合把所有客戶劃分成不同的類，同類內(nèi)的客戶具有最大的相似性，異類間的客戶具有最大的差異性。通過(guò)對(duì)客戶合理的類別劃分，并對(duì)當(dāng)前客戶以及預(yù)期的客戶群作區(qū)段分析，判斷不同區(qū)段的突出特點(diǎn)，對(duì)客戶總體構(gòu)成有準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)，對(duì)客戶的服務(wù)和營(yíng)銷更具針對(duì)性。對(duì)于各種業(yè)務(wù)（新業(yè)務(wù)）可以單獨(dú)進(jìn)行客戶的細(xì)分，也可按照各種業(yè)務(wù)的綜合指標(biāo)進(jìn)行客戶細(xì)分，使市場(chǎng)營(yíng)銷更具針對(duì)性。第21頁(yè)/共71頁(yè)需求名稱：需求名稱：個(gè)人客戶價(jià)值評(píng)估提出時(shí)間

15、：提出時(shí)間：2006-02-23需求提出部門：需求提出部門：市場(chǎng)部需求內(nèi)容描述：需求內(nèi)容描述：有區(qū)別的看待個(gè)人客戶的差異性，觀察其價(jià)值特征變化，綜合考慮成本，用戶成長(zhǎng)度，客戶消費(fèi)等因素，通過(guò)建模量化個(gè)人客戶對(duì)公司的貢獻(xiàn)和價(jià)值?？蛻魞r(jià)值包括客戶貢獻(xiàn)與客戶成本兩個(gè)側(cè)面，對(duì)于前者，客戶的帳單金額已是很好的衡量指標(biāo)，但是也需要綜合考慮其他指標(biāo)（如新業(yè)務(wù)使用情況、長(zhǎng)途或者漫游比例等）；而對(duì)于后者，由于利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分?jǐn)偦蛘呋顒?dòng)單位成本進(jìn)行直接計(jì)算還需時(shí)日（等待財(cái)務(wù)部的成本分?jǐn)偣ぷ魍瓿桑?，故?dāng)前階段是處理貢獻(xiàn)類相關(guān)指標(biāo)以供用戶直觀考察。需求時(shí)間計(jì)劃：需求時(shí)間計(jì)劃：06年3月廣州數(shù)據(jù)集市試點(diǎn)需求數(shù)據(jù)要求：

16、需求數(shù)據(jù)要求：目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐需求優(yōu)先級(jí)別：需求優(yōu)先級(jí)別：高需求實(shí)施難度：需求實(shí)施難度：高要求配合部門：要求配合部門：業(yè)務(wù)支撐中心、財(cái)務(wù)部其他說(shuō)明：其他說(shuō)明：負(fù)責(zé)人待定需求分析和定位：需求分析和定位：個(gè)人客戶價(jià)值如果考慮成本分?jǐn)?，需要等?cái)務(wù)部開展的成本分?jǐn)偼瓿珊蟛拍芸紤]到地市的實(shí)施。第22頁(yè)/共71頁(yè)需求名稱：需求名稱：新產(chǎn)品生命周期分析提出時(shí)間：提出時(shí)間：2006-02-23需求提出部門：需求提出部門：數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中心需求內(nèi)容描述：需求內(nèi)容描述：目前地市沒有明確和急需的需求，只是有個(gè)這樣的概念和初步的想法。省公司想法是作為一個(gè)科研項(xiàng)目來(lái)研究和分析，希望能研究一些成果幫助市公司的市場(chǎng)分析和營(yíng)銷策略

17、。需求時(shí)間計(jì)劃：需求時(shí)間計(jì)劃：根據(jù)省公司的統(tǒng)一規(guī)劃安排。需求數(shù)據(jù)要求：需求數(shù)據(jù)要求：目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐需求優(yōu)先級(jí)別：需求優(yōu)先級(jí)別：高需求實(shí)施難度：需求實(shí)施難度：高要求配合部門：要求配合部門：業(yè)務(wù)支撐中心、市場(chǎng)部其他說(shuō)明：其他說(shuō)明：試點(diǎn)科研項(xiàng)目，鄧逸斌、劉鵬負(fù)責(zé)需求分析和定位：需求分析和定位：題目比較難，優(yōu)先級(jí)別比較高，先按照省公司的思路和計(jì)劃安排走。初步思路進(jìn)行兩個(gè)方面的研究：1.現(xiàn)有新業(yè)務(wù)產(chǎn)品的生命周期曲線研究 本研究的內(nèi)容主要包括構(gòu)建產(chǎn)品生命周期曲線預(yù)測(cè)模型并基于相關(guān)產(chǎn)品展開數(shù)據(jù)實(shí)證研究，同時(shí)對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行有效的業(yè)務(wù)解釋并形成合理的政策建議。2.新業(yè)務(wù)產(chǎn)品生命周期變遷之關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的研究 本

18、研究的內(nèi)容主要包括分析并總結(jié)產(chǎn)品生命周期變遷過(guò)程中對(duì)階段性轉(zhuǎn)折點(diǎn)具有前瞻警示作用的業(yè)務(wù)指標(biāo)，并在此基礎(chǔ)之上構(gòu)建切實(shí)可行的關(guān)鍵指標(biāo)體系第23頁(yè)/共71頁(yè)第24頁(yè)/共71頁(yè) 數(shù)量分析是對(duì)事物的數(shù)量特征、數(shù)量關(guān)系與數(shù)量變化的分析。 數(shù)量分析的類型按照分析的目的 探索性數(shù)據(jù)分析 描述性數(shù)據(jù)分析 解釋性數(shù)據(jù)分析按照問題的本質(zhì) 確定性分析 不確定性分析第25頁(yè)/共71頁(yè) 數(shù)量模型是對(duì)現(xiàn)實(shí)問題的描述和模仿 模型是為認(rèn)識(shí)目的或?qū)嵺`目的而建立的 典型的模型化過(guò)程準(zhǔn)備假設(shè)確定數(shù)學(xué)關(guān)系求解分析檢驗(yàn)應(yīng)用第26頁(yè)/共71頁(yè)nE.F.Codd的數(shù)據(jù)分析模型絕對(duì)模型（Categorical Model）：依據(jù)預(yù)定義路徑尋找

19、原因，如查詢解釋模型（Exegetical Model）：依據(jù)多層次路徑尋找原因，如多維分析思考模型（Contemplative Model）：參數(shù)化路徑，如場(chǎng)景分析公式模型（Formulaic Model）：模型化路徑，如數(shù)據(jù)挖掘ReportingAd Hoc QueriesPredictive ModelingWhat happened ?Why did it happen ?What will happen ?ROI應(yīng)用復(fù)雜性Stage 3Stage 2Stage 1Human DiscoveryMachine-assisted Discovery第27頁(yè)/共71頁(yè) 數(shù)量分析是對(duì)事物的數(shù)

20、量特征、數(shù)量關(guān)系與數(shù)量變化的分析。 數(shù)量分析的類型按照分析的目的 探索性數(shù)據(jù)分析 描述性數(shù)據(jù)分析 解釋性數(shù)據(jù)分析按照問題的本質(zhì) 確定性分析 不確定性分析第28頁(yè)/共71頁(yè) 名義尺度 有序尺度 間隔尺度 比例尺度第29頁(yè)/共71頁(yè) 截面數(shù)據(jù)（Cross-section Data） 時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time-series Data） 面板數(shù)據(jù)（Panel Data）第30頁(yè)/共71頁(yè) 截面數(shù)據(jù)（Cross-section Data） 時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time-series Data） 面板數(shù)據(jù)（Panel Data）第31頁(yè)/共71頁(yè) 數(shù)據(jù)分類分析聚類分析判別分析 數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)分析主成分分析因子分析 數(shù)據(jù)

21、相關(guān)分析回歸分析典型相關(guān)分析 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析時(shí)間序列預(yù)測(cè)第32頁(yè)/共71頁(yè)DataInformationKnowledgeWisdomn存在太多數(shù)據(jù)挖掘的定義，但基本上有這樣一種描述結(jié)構(gòu)To find / discover / extract / dredge / harvest 、Interesting / novel / useful / implicit / actable / meaningful 、Information / knowledge / patterns / trends / rules / anomalies 、In massive data / large data s

22、et / large database / data warehouse 、Data + contextInformation + rulesKnowledge + experience第33頁(yè)/共71頁(yè)n數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的根本原因。只見樹木，不見森林（Drowning in data but starving for information）計(jì)算復(fù)雜度數(shù)據(jù)管理問題數(shù)據(jù)類型的多樣性處理大容量數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)區(qū)別于其他數(shù)據(jù)分析方法的唯一標(biāo)志嗎？第34頁(yè)/共71頁(yè)n從處理數(shù)據(jù)的角度看、數(shù)據(jù)規(guī)模不同數(shù)據(jù)來(lái)源不同：觀測(cè)數(shù)據(jù)（Secondary Analysis） VS 試驗(yàn)數(shù)據(jù)（

23、Primary Analysis）數(shù)據(jù)類型不同（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）n從分析思想的角度看更關(guān)注實(shí)證性分析（Empirical Analysis）而非探索性分析（Exploratory Analysis）更關(guān)注模型（Model）而非算法（Algorithm）n但二者具有相當(dāng)密切的聯(lián)系從數(shù)據(jù)分析的角度，統(tǒng)計(jì)學(xué)現(xiàn)在是且仍將是數(shù)據(jù)挖掘最重要的技術(shù)支撐和思想源泉更加深入的滲透和交叉（如探索性數(shù)據(jù)分析，EDA）數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的探索性分析 !第35頁(yè)/共71頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)其它學(xué)科信息科學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)可視化人工智能科學(xué)計(jì)算第36頁(yè)/共71頁(yè)- “from data mining

24、 to knowledge discovery in database”. U. fayyad, G.P.Shapiro and P.Smyth (1996)第37頁(yè)/共71頁(yè)第38頁(yè)/共71頁(yè)第39頁(yè)/共71頁(yè)第40頁(yè)/共71頁(yè)第41頁(yè)/共71頁(yè)第42頁(yè)/共71頁(yè)第43頁(yè)/共71頁(yè)第44頁(yè)/共71頁(yè)n令最小支持度為50%, 最小置信度為50%, 則有A C (50%, 66.6%)C A (50%, 100%)顧客購(gòu)買尿布顧客購(gòu)買兩者顧客購(gòu)買啤酒第45頁(yè)/共71頁(yè)第46頁(yè)/共71頁(yè)第47頁(yè)/共71頁(yè)第48頁(yè)/共71頁(yè)訓(xùn)練集分類學(xué)習(xí)訓(xùn)練集分類器IF rank = professorOR yea

25、rs 6THEN tenured = yesJef is YES!第49頁(yè)/共71頁(yè)第50頁(yè)/共71頁(yè)age?overcaststudent?credit rating?noyesfairexcellent40nonoyesyesyes30.40第51頁(yè)/共71頁(yè)第52頁(yè)/共71頁(yè))|(|),(222jzizjyiyjxixjidA1A2B1xyz第53頁(yè)/共71頁(yè)第54頁(yè)/共71頁(yè)第55頁(yè)/共71頁(yè)數(shù)據(jù)分析軟件的種類 按照分析模式統(tǒng)計(jì)分析軟件數(shù)據(jù)挖掘軟件OLAP軟件科學(xué)計(jì)算軟件 按照分析范圍通用分析軟件專用分析軟件 按照分析規(guī)模企業(yè)級(jí)分析軟件桌面級(jí)分析軟件第56頁(yè)/共71頁(yè) 功能全面，系統(tǒng)地

26、集成了多種成熟的數(shù)據(jù)分析方法 有完善的數(shù)據(jù)定義、操作和管理功能 方便地生成各種統(tǒng)計(jì)圖形和統(tǒng)計(jì)表格 使用方式簡(jiǎn)單、靈活，有完備的聯(lián)機(jī)幫助功能 軟件開放性好，能方便地和其他軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)交換第57頁(yè)/共71頁(yè) 弄清分析的目的 正確收集待處理和分析的數(shù)據(jù)(目的、影響因素的剔除） 弄清分析方法的概念、含義和適用范圍。無(wú)需記憶公式 選擇一種或幾種分析方法來(lái)探索性地分析數(shù)據(jù) 讀懂計(jì)算機(jī)分析的數(shù)據(jù)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，得出結(jié)論第58頁(yè)/共71頁(yè) SAS (Statistical Analysis System)是一個(gè)模塊化、集成化的大型應(yīng)用軟件系統(tǒng)；目前國(guó)際上最流行的一種大型統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)；統(tǒng)計(jì)分析的標(biāo)準(zhǔn)軟件 SAS

27、系統(tǒng)主要完成以數(shù)據(jù)為中心的四大任務(wù)：數(shù)據(jù)訪問；數(shù)據(jù)管理；數(shù)據(jù)呈現(xiàn)；數(shù)據(jù)分析。 它由數(shù)十個(gè)專用模塊構(gòu)成，SAS/STAT（統(tǒng)計(jì)分析）；SAS/ETS（經(jīng)濟(jì)計(jì)量與時(shí)間序列分析）；SAS/QC（質(zhì)量控制管理）；SAS/OR（運(yùn)籌學(xué)）；SAS/IML（矩陣運(yùn)算）；SAS/GRAPH（繪圖）等第59頁(yè)/共71頁(yè) SPSS（Statistical Package for the Social Science）社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包是世界是著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件之一。 SPSS for Windows是一個(gè)組合式軟件包，它集數(shù)據(jù)整理、分析功能于一身。用戶可以根據(jù)實(shí)際需要和計(jì)算機(jī)的功能選擇模塊，以降低對(duì)系統(tǒng)硬盤容量的

28、要求，有利于該軟件的推廣應(yīng)用。 SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類，每類中又分好幾個(gè)統(tǒng)計(jì)過(guò)程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計(jì)、Logistic回歸、Probit回歸、加權(quán)估計(jì)、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個(gè)統(tǒng)計(jì)過(guò)程，而且每個(gè)過(guò)程中又允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)。SPSS也有專門的繪圖系統(tǒng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形。第60頁(yè)/共71頁(yè)第61頁(yè)/共71頁(yè)第62頁(yè)/共71頁(yè)第63頁(yè)/共71頁(yè)2005 R

29、evenue by Business UnitTeradata Data WarehouseRetail SolutionsFinancial Solutions Worldwide Customer ServicesSystemedia第64頁(yè)/共71頁(yè)50% of Top Global Retailers 60% of Top Most Admired Global Companies 90% of Top Global Telco Firms60% of Top Global Airlines50% of the Top Transportation Logistic FirmsFORT

30、UNE Global Rankings, July 2005Top Ten Ranking in Fortune 500第65頁(yè)/共71頁(yè)RetailFinancial TravelCommunications InsuranceManufacturing/SourcingUnion Bank of Norway第66頁(yè)/共71頁(yè)Technology ROI Awards Harrahs - Grand Prize Winner State of Iowa - Winner, Public SectorTDWI Best Practices Award Enterprise Data Ware

31、house: Union Pacific Government & Non-profit: State of MichiganWorld Class Solution Awards Jefferson County Public Schools, winner- Data Management category; GCN Agency Awards US Air Force Knowledge Systems, Material Systems Group/Enterprise Systems DivisionNCDM Database Excellence Award Fubon Finan

32、cial Holding Company (Taiwan) - Silver AwardCIO Magazine Enterprise Value Awards Continental Airlines, Winner - Transportation Ace Hardware, Winner - Retail/WholesaleIntelligent Enterprise Editors Choice Awards Teradata named one of Intelligent Enterprise Dozen Most Influential CompaniesDM Review 100 Teradata - industry leader in business i