资料探勘在商业管理与决策分析之实例应用

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1、資料探勘在商業管理與決策分析之實例應用報告人邱昭彰博士資訊管理系/資訊管理研究所元智大學URL:http://www.mis.yzu.edu.tw/faculty/chiu/chiu.htm決策分析品質與效率之提昇資料探勘之原理概念與功能資料探勘之建構方法應用案例介紹電子商務之應用(WebMining/WAPMining)建議與結論引言經營環境經營環境日益挑戰考量:成本、利潤、品質....管理活動整合:業務運作、管理控制、策略規畫資訊密集行業全方位/多角化經營資料--企業寶貴之資產資訊Mining資料倉儲Mining知識(CorporateMemory)(CorporateIntelli

2、gence)Database/DataWarehouseTargetdataCleaneddataTransformeddataPattern/model評鑑資料視覺資料探勘資料轉換與簡化前置處理與清理樣本選取Performancesystem知識發現流程(KnowledgeDiscovery)Knowledge/AdaptedfromIBMCorp./資料探勘之基本概念背景管理資訊超載及結構化不足資訊混亂與誤用管理問題複雜度高即時決策分析日益重視發展目的有效利用蒐集之市場、客戶、供應商、競爭對手及未來趨勢資訊使企業經由有效之方法與技術從歷史資料裡擷取有用的知識資料探勘原理主要方法資料庫

3、、資料視覺、統計學、機器學習等相關技術類神經網路、模糊邏輯、基因演算法、基因規畫、案例庫推理法、規則庫推理、統計迴歸等知識表現決策樹、法則、定量數學公式、黑箱公式等Datamining主要功能與技術功能技術適用領域關聯性(Association)案例庫推理/集合理論/統計菜籃分析時間序列(Sequence)類神經網路/統計利率預測分類(Classification)基因演算/類神經網路/統計/客戶評鑑分類模糊邏輯案例推理/決策樹公式(Modeling)基因規劃/基因演算/迴歸銷售預測群組(Clustering)類神經網路/模糊邏輯/市場區隔基因演算/統計資料探勘應用現況Safeway販賣

4、促銷資訊(e.g.coupon)音樂/電影喜好問卷蒐集FidelityInvestment客戶服務(cross-selling/walletshare)FirstUSABank信用卡資料(汽車房貸)CapitalOne降低貸款風險損失率FirstUnion預測潛在流失客戶預測侵蝕性的物質對皮膚的影響降低產品(藥品或毒品)的發展成本和時間,以及減少動物實驗的需求分析零售商店歷史銷售記錄與位置概述以決定最佳的位置分析提款機設置地點最佳位置DataMining過程了解應用領域建立目標集、選擇目標資料集去除資料雜質、做先置處理減少資料和資料轉換選擇資料探勘的模式(功能)選擇資料探勘的演算法(技術

5、)資料探勘評估第七步驟的結果整理發現的知識實例應用客戶評鑑與分類(NeuroFuzzy)提升郵購回函率(Fuzzy)股市交易最佳化規則之發掘(GA)零售商品與客源群聚相關性分析(Neural/Statistic)民航機重落地分析(RegressionTree)化妝品偏好分析(ClassificationTree)窯燒最佳化控制(Neural/GA)大哥大忠誠客戶與游離客戶之分析及預測(ClassificationTree)股市交易最佳化規則之發掘規則一﹕假如6日RSI小於20且6日BIAS小於-4%時 則買入並持有12日規則二﹕假如6日RSI大於80且6日BIAS大於5%時 則賣出並放空

6、10日提昇DirectMail回函率寄出信函數(寄出成本)回函數節省目標行銷大眾行銷預定目標Segment1(Age43)(42.8%)Segment2(Age42)(24.8%)Segment3(Age52)(20.4%)Segment4(Age26)(11.9%)MarketSegmentationSegmentsize,averageageFigure9.3SegmentationResults:SegmentSizeandAverageAgepopulationSegment3Segmnet1Segmenet4Segment2TargetCategoriesAvg$spent30

7、0020002500150010005000MarketSegmentAnalysisSegmentsv..s.PopulationFigure9.4MarketSegmentationAnalysisSafeway案例面臨之挑戰8milliontransactiondata/week(4TMB)500家店面與600萬客戶市場競爭激烈,傳統手法技術式微(如更低價位,更多據點,多類產品)新的競爭關鍵焦點:掌握客戶需要--哪類客戶買哪些

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