数据挖掘商业案例分析及实现

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1、目录第一部分金融行业应用51.前言51.1客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险51.2客户流失―挽留有价值的客户61.3交叉销售61.4欺诈监测61.5开发新客户71.6降低索赔71.7信用风险分析72.客户流失82.1客户流失需要解决的问题82.2客户流失的类型92.3如何进行客户流失分析？92.4客户流失应用案例113.客户细分213.1信用风险分析213.2客户细分的概念213.3客户细分模型223.4客户细分模型的基本流程233.5细分方法介绍253.6客户细分实例254.营销响应304.1什么是营销响应？304.2如何提高营销响应率？304.3营销响应应用案例32

2、5.信用评分385.1信用评分背景385.2信用评分的概念395.3信用评分的方法395.4信用评分应用案例426.客户满意度研究506.1为什么要进行客户满意度研究？506.2满意度研究的目标和内容506.3满意度研究方法516.4结构方程模型在客户满意度测评中的应用546.5满意度研究在金融行业中的应用557.CRISP-DM简介577.1数据理解587.2数据准备587.3建立模型587.4模型评估591387.5部署（发布）598.数据挖掘经验谈608.1采用CRISP-DM方法论608.2以终为始608.3设定期望值608.4限定最初的项目范围608.5确保团队合作618.6

3、避免陷入数据垃圾619.数据挖掘部署策略629.1策略1－快速更新批处理方式629.2策略2－海量数据批处理方式639.3策略3－实时封装方式649.4策略4－实时定制方式6510.成功案例6710.1国外成功案例6710.1.1BancoEspiritoSanto(BES)6710.1.2BankFinancial6710.1.3美国汇丰银行6810.1.4美国FirstUnion公司6910.1.5Achmea公司7010.1.6标准人寿保险公司7110.2国内成功案例7110.2.1中国建设银行风险预警管理项目7110.2.2光大银行信贷风险管理项目7210.2.3中国银行信用风

4、险评级管理项目7210.2.4中国中信银行7210.2.5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741.前言741.1数据挖掘的概念741.2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:751.3数据挖掘成功方法论751.4商业理解761.5数据理解与数据准备771.6建立模型771.7模型检验771.8模型发布与应用772.国内数据挖掘应用中存在的问题782.1数据质量和完备性782.2相应的人员素质782.3应用周期782.4数据挖掘项目的建议：783.客户流失803.1客户流失需要解决的问题801383.2电信客户流失的类型813.3如何进行客户流

5、失分析？813.4案例分析833.5商业理解833.6数据理解834.营销响应894.1为什么要进行营销响应分析？894.2营销响应894.3什么是营销响应？904.4如何提高营销响应率？904.5案例分析925.客户细分985.1客户细分的背景985.2客户细分的概念985.3客户细分模型995.4客户细分模型的基本流程1015.5细分方法介绍1025.6客户细分实例1026.客户满意度1066.1结构方程模型用于客户满意度测评中的应用1066.2满意度研究在金融行业中的应用1076.3研究目标1076.4研究过程1086.5满意度研究的结果分析1086.6结论1096.7客户总体满

6、意度1096.8各品牌主要商业过程满意度及服务改进策略1096.9各品牌主要商业过程的具体满意度及改进策略1107.忠诚度1127.1忠诚度水平与性质1127.2离网与蚕食风险1147.3提升策略1158.CRISP-DM简介1168.1数据挖掘经验谈1188.2数据挖掘部署策略1199.成功案例1249.1国外成功案例1249.1.1SouthwesternBell（西南贝尔）1249.1.2CallCounter1249.1.3RuralCellularCorporatio1279.1.4英国电信公司1289.2国内成功案例1309.2.1某省级电信公司1309.2.2部分国内外电

7、信客户的名单（排名不分先后）131138第三部分制造行业应用1331.简介133138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。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离