這是一個(gè)關(guān)于clementine數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)PPT（部分ppt內(nèi)容已做更新升級(jí)），數(shù)據(jù)挖掘與Clementine使用培訓(xùn),通過(guò)多個(gè)案例來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)挖掘與Clementine使用,共305頁(yè)等內(nèi)容。培訓(xùn)是給新員工或現(xiàn)有員工傳授其完成本職工作所必需的正確思維認(rèn)知、基本知識(shí)和技能的過(guò)程。是一種有組織的知識(shí)傳遞、技能傳遞、標(biāo)準(zhǔn)傳遞、信息傳遞、管理訓(xùn)誡行為。其中以技能傳遞為主，側(cè)重上崗前進(jìn)行。為了達(dá)到統(tǒng)一的科學(xué)技術(shù)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)，通過(guò)目標(biāo)規(guī)劃設(shè)定知識(shí)和信息傳遞、技能熟練演練、作業(yè)達(dá)成評(píng)測(cè)、結(jié)果交流公告等現(xiàn)代信息化的流程，讓員工通過(guò)一定的教育訓(xùn)練技術(shù)手段，達(dá)到預(yù)期的水平，提高目標(biāo)。目前國(guó)內(nèi)培訓(xùn)以技能傳遞為主，時(shí)間在側(cè)重上崗前。

clementine數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)PPT是由紅軟PPT免費(fèi)下載網(wǎng)推薦的一款培訓(xùn)教程PPT類型的PowerPoint.

數(shù)據(jù)挖掘與Clementine使用培訓(xùn)ksZ紅軟基地
北京瑞斯泰得數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)有限公司ksZ紅軟基地
2016/3/31ksZ紅軟基地
一、數(shù)據(jù)挖掘概述ksZ紅軟基地
什么是數(shù)據(jù)挖掘ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)路線和流程ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘方法論——CRISP-DMksZ紅軟基地
為什么進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘？ 商業(yè)觀點(diǎn)ksZ紅軟基地
業(yè)務(wù)中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中卻不能創(chuàng)造價(jià)值ksZ紅軟基地
客戶信息數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
客戶交易行為數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
客戶反饋數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
……ksZ紅軟基地
計(jì)算機(jī)變得越來(lái)越便宜、功能卻越來(lái)越強(qiáng)大ksZ紅軟基地
商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，對(duì)客戶了解越多就意味著機(jī)會(huì)越大ksZ紅軟基地
為什么進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘？ 技術(shù)觀點(diǎn)ksZ紅軟基地
業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)（GB/小時(shí)）ksZ紅軟基地
傳統(tǒng)技術(shù)難以從這些大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的規(guī)律ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘可以幫助我們從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的規(guī)律ksZ紅軟基地
一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷的例子ksZ紅軟基地
一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷的例子ksZ紅軟基地
一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷的例子ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘收益分析ksZ紅軟基地
利潤(rùn)分析圖ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘效果模擬分析ksZ紅軟基地
什么是數(shù)據(jù)挖掘？ksZ紅軟基地
不同的定義ksZ紅軟基地
從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)非平凡的、先前不知道的、有價(jià)值的規(guī)律的過(guò)程ksZ紅軟基地
從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)化（或者半自動(dòng)化）的發(fā)現(xiàn)有價(jià)值規(guī)律的過(guò)程ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的其他名稱ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD- Knowledge discovery in databases ）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)/模式分析ksZ紅軟基地
商業(yè)智能ksZ紅軟基地
人工智能ksZ紅軟基地
……ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的起源ksZ紅軟基地
來(lái)源于機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)庫(kù)ksZ紅軟基地
傳統(tǒng)技術(shù)的局限性ksZ紅軟基地
巨量的數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
高維數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)分布不理想ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)ksZ紅軟基地
海量數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
高維數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)復(fù)雜性ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)所有權(quán)和分布ksZ紅軟基地
隱私問(wèn)題ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘方法論—項(xiàng)目順利實(shí)施的保證ksZ紅軟基地
商業(yè)理解ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)理解ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備ksZ紅軟基地
建立模型ksZ紅軟基地
模型評(píng)估ksZ紅軟基地
結(jié)果發(fā)布ksZ紅軟基地
商業(yè)理解是數(shù)據(jù)挖掘的起點(diǎn)ksZ紅軟基地
商業(yè)理解的內(nèi)容ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘能解決什么樣的商業(yè)問(wèn)題？ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘得到的結(jié)果，是否可以采取相應(yīng)的行動(dòng)以提高利潤(rùn)或降低成本？ksZ紅軟基地
我們期望模型能夠給我們?cè)鯓拥木�確率？ksZ紅軟基地
有那些前提假定？ksZ紅軟基地
約束分析ksZ紅軟基地
時(shí)間約束分析ksZ紅軟基地
資源約束分析ksZ紅軟基地
人力資源ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)資源ksZ紅軟基地
軟件資源ksZ紅軟基地
硬件資源ksZ紅軟基地
制定特定的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)ksZ紅軟基地
制定的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)應(yīng)具有：ksZ紅軟基地
可評(píng)估性（assessable)ksZ紅軟基地
可實(shí)現(xiàn)性（attainable）ksZ紅軟基地
如何給定一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題ksZ紅軟基地
是檢驗(yàn)性數(shù)據(jù)挖掘還是探索性數(shù)據(jù)挖掘？ksZ紅軟基地
確定哪些是可以實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題ksZ紅軟基地
 結(jié)果可測(cè)度性ksZ紅軟基地
 信息（數(shù)據(jù)）的可獲得性ksZ紅軟基地
 評(píng)估和控制其他相關(guān)因素的影響ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系ksZ紅軟基地
使數(shù)據(jù)適合數(shù)據(jù)挖掘ksZ紅軟基地
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)暮喜⒑蛥R總ksZ紅軟基地
一般數(shù)據(jù)挖掘分析都要一個(gè)行×列(記錄×變量）的二維表，必須把從不同數(shù)據(jù)源得到的不同格式的數(shù)據(jù)整合成這樣一張表，要求：ksZ紅軟基地
所有的記錄含有排列順序一致的變量ksZ紅軟基地
所有記錄的變量信息是完整的（理想化狀態(tài)，在現(xiàn)實(shí)中很難達(dá)到）ksZ紅軟基地
檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量ksZ紅軟基地
影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的幾個(gè)主要問(wèn)題ksZ紅軟基地
缺失值ksZ紅軟基地
不合理值ksZ紅軟基地
不同數(shù)據(jù)源的不一致ksZ紅軟基地
異常值ksZ紅軟基地
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞QksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化變換ksZ紅軟基地
生成新的變量ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)的重新編碼ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)降維，從變量角度或者從記錄角度ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘模型的分類ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)描述和匯總(Data description and summarization)ksZ紅軟基地
細(xì)分(Segmentation)ksZ紅軟基地
概念描述(Concept descriptions)ksZ紅軟基地
分類(Classification)ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)(Prediction)ksZ紅軟基地
相關(guān)分析(Dependency analysis)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果——金融ksZ紅軟基地
 問(wèn)題描述：預(yù)測(cè)信用水平是好還是差，銀行據(jù)此決定是否向客戶發(fā)放貸款，發(fā)放多少 ksZ紅軟基地
 結(jié)果描述:(決策樹(shù)）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果——電信ksZ紅軟基地
 問(wèn)題描述：根據(jù)客戶信息，預(yù)測(cè)客戶流失可能性ksZ紅軟基地
 結(jié)果描述:(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果——零售ksZ紅軟基地
問(wèn)題描述：如何決定超市中商品的擺放來(lái)增加銷售額ksZ紅軟基地
結(jié)果描述:(Web圖）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果——制造業(yè)ksZ紅軟基地
 問(wèn)題描述：如何對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分，使產(chǎn)品滿足最有價(jià)值客戶ksZ紅軟基地
 結(jié)果描述:(Koholen聚類）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的典型結(jié)果——政府ksZ紅軟基地
 問(wèn)題描述：如何從眾多申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)或者納稅中發(fā)現(xiàn)欺詐ksZ紅軟基地
 結(jié)果描述:(回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）ksZ紅軟基地
檢驗(yàn)的形式ksZ紅軟基地
方法層面的檢驗(yàn)ksZ紅軟基地
 訓(xùn)練集和檢驗(yàn)集ksZ紅軟基地
 不同方法的互相印證和比較ksZ紅軟基地
 模型準(zhǔn)確性的檢驗(yàn):ksZ紅軟基地
商業(yè)層面上的檢驗(yàn)ksZ紅軟基地
 利潤(rùn)率的檢驗(yàn)ksZ紅軟基地
 模型結(jié)果可操作性的檢驗(yàn)ksZ紅軟基地
 其他檢驗(yàn)ksZ紅軟基地
關(guān)注那些錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘不成功的幾種可能性ksZ紅軟基地
糟糕的數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
組織抵制ksZ紅軟基地
結(jié)果沒(méi)有被有效的發(fā)布ksZ紅軟基地
得到了無(wú)用的結(jié)果ksZ紅軟基地
模型發(fā)布的形式ksZ紅軟基地
書(shū)面報(bào)告ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)庫(kù)更新ksZ紅軟基地
針對(duì)特定主題的應(yīng)用系統(tǒng)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)ksZ紅軟基地
二、Clementine概述ksZ紅軟基地
Clementine在數(shù)據(jù)挖掘中的地位ksZ紅軟基地
Clementine發(fā)展歷史ksZ紅軟基地
Clementine的配置ksZ紅軟基地
Clementine操作基礎(chǔ)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘的一般流程及數(shù)據(jù)挖掘軟件在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的地位ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘方法論——項(xiàng)目順利實(shí)施的保證ksZ紅軟基地
Clementine發(fā)展歷程ksZ紅軟基地
Clementine是ISL (Integral Solutions Limited)公司開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘工具平臺(tái)ksZ紅軟基地
1998年SPSS公司收購(gòu)了ISL公司，對(duì)Clementine產(chǎn)品進(jìn)行重新整合和開(kāi)發(fā)，現(xiàn)在Clementine已經(jīng)成為SPSS公司的又一亮點(diǎn)ksZ紅軟基地
Clementine的軟件構(gòu)成ksZ紅軟基地
Clementine Client;ksZ紅軟基地
Clementine Server;ksZ紅軟基地
Clementine Batch;ksZ紅軟基地
SPSS Data Access Pack;ksZ紅軟基地
Clementine Solution Publisher (Optional)。ksZ紅軟基地
Clementine的兩種運(yùn)行方式ksZ紅軟基地
單機(jī)版運(yùn)行ksZ紅軟基地
以下情況必須使用單機(jī)版運(yùn)行：ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本機(jī)，且不能在網(wǎng)絡(luò)上共享；ksZ紅軟基地
機(jī)器不聯(lián)網(wǎng)；ksZ紅軟基地
無(wú)Clementine Server可供使用。ksZ紅軟基地
以下情況可以使用單機(jī)版運(yùn)行：ksZ紅軟基地
要處理的數(shù)據(jù)量很�。ū热纾盒∮�2M）并且數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在單機(jī)或可到達(dá)局域網(wǎng)處；ksZ紅軟基地
單機(jī)內(nèi)存、硬盤相對(duì)要處理的數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō)足夠大，并且速度也滿足要求。ksZ紅軟基地
Clementine的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)ksZ紅軟基地
Clementine運(yùn)行的兩種方式ksZ紅軟基地
圖形界面方式ksZ紅軟基地
適用操作系統(tǒng)ksZ紅軟基地
Windows系列ksZ紅軟基地
特點(diǎn)：ksZ紅軟基地
圖形化界面ksZ紅軟基地
與客戶直接交互ksZ紅軟基地
適合交互式分析過(guò)程ksZ紅軟基地
Clementine的界面和設(shè)計(jì)思路ksZ紅軟基地
可視化界面ksZ紅軟基地
四個(gè)區(qū)域分別是建模區(qū)、結(jié)點(diǎn)區(qū)、模型描述區(qū)、項(xiàng)目管理區(qū)ksZ紅軟基地
通過(guò)連接結(jié)點(diǎn)構(gòu)成數(shù)據(jù)流建立模型ksZ紅軟基地
Clementine通過(guò)6類結(jié)點(diǎn)的連接完成數(shù)據(jù)挖掘工作，它們是：ksZ紅軟基地
Source(源結(jié)點(diǎn)):Database、Var. Files等ksZ紅軟基地
Record Ops (記錄處理結(jié)點(diǎn)):Select、Sample等`ksZ紅軟基地
Field Ops(字段處理結(jié)點(diǎn)):Type、Filter等ksZ紅軟基地
Graphs(圖形結(jié)點(diǎn)):Plot、Distribute等ksZ紅軟基地
Modeling(模型結(jié)點(diǎn)):Neural Net、C5.0等ksZ紅軟基地
Output(輸出結(jié)點(diǎn)):Table、Matrix等ksZ紅軟基地
Clementine操作基本知識(shí)ksZ紅軟基地
鼠標(biāo)應(yīng)用ksZ紅軟基地
三鍵與雙鍵鼠標(biāo)ksZ紅軟基地
左鍵 選擇節(jié)點(diǎn)或圖標(biāo)置于建模區(qū)ksZ紅軟基地
右鍵 激活浮動(dòng)菜單ksZ紅軟基地
中鍵 連接或斷開(kāi)兩個(gè)節(jié)點(diǎn) ksZ紅軟基地
幫助ksZ紅軟基地
Clementine操作基本知識(shí)ksZ紅軟基地
節(jié)點(diǎn)的增加，以    為例ksZ紅軟基地
Click “Sources”，Click      ，Click “流區(qū)域”ksZ紅軟基地
Click “Sources”，Double Click      ksZ紅軟基地
Click “Sources”，Drag        to “流區(qū)域”ksZ紅軟基地
節(jié)點(diǎn)的刪除ksZ紅軟基地
Click      ， DeleteksZ紅軟基地
Right Click      ，Click “Delete”ksZ紅軟基地
節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)：DragksZ紅軟基地
Clementine操作基本知識(shí)ksZ紅軟基地
節(jié)點(diǎn)的編輯ksZ紅軟基地
Double ClickksZ紅軟基地
Right Click      ，Click “Edit”ksZ紅軟基地
節(jié)點(diǎn)的重命名和解釋ksZ紅軟基地
Right Click      ，Click “Edit”，Click “Annotations”ksZ紅軟基地
Double Click     ，Click “Annotations”ksZ紅軟基地
Right Click      ，Click “Rename and Annotations”ksZ紅軟基地
拷貝、粘貼ksZ紅軟基地
Clementine操作基本知識(shí)ksZ紅軟基地
構(gòu)建流時(shí)節(jié)點(diǎn)的連接ksZ紅軟基地
Highlight       ，Add      to the CanvasksZ紅軟基地
Right Click       ，Click “Connect”，Click ksZ紅軟基地
Drag the middle mutton from        to  ksZ紅軟基地
構(gòu)建流時(shí)節(jié)點(diǎn)連接的刪除ksZ紅軟基地
Right Click       or        ， Click “Disconnect”ksZ紅軟基地
Right Click “Connection”，Click “Delete Connection”ksZ紅軟基地
Double Click         or        ksZ紅軟基地
Clementine操作基本知識(shí)ksZ紅軟基地
流的執(zhí)行ksZ紅軟基地
Highlight “Stream”，ClickksZ紅軟基地
Right Click      ，Click “Execute”ksZ紅軟基地
In the Edit Window of the      ， Click “Execute”ksZ紅軟基地
流的保存ksZ紅軟基地
幫助ksZ紅軟基地
Help MenuksZ紅軟基地
Dialogue WindowksZ紅軟基地
Clementine的優(yōu)化ksZ紅軟基地
包括兩個(gè)方面的優(yōu)化ksZ紅軟基地
結(jié)構(gòu)優(yōu)化ksZ紅軟基地
用戶優(yōu)化ksZ紅軟基地
結(jié)構(gòu)優(yōu)化ksZ紅軟基地
把中間結(jié)果存儲(chǔ)在Server上（盡量使用server版處理）ksZ紅軟基地
從數(shù)據(jù)流上整理考慮的執(zhí)行數(shù)據(jù)流（能一步完成的處理盡量不要分解到多個(gè)執(zhí)行）ksZ紅軟基地
減少數(shù)據(jù)的遷移（數(shù)據(jù)提前進(jìn)行規(guī)劃）ksZ紅軟基地
用戶優(yōu)化ksZ紅軟基地
自動(dòng)優(yōu)化數(shù)據(jù)流：當(dāng)使用這一選項(xiàng)時(shí)，Clementine將重寫(xiě)數(shù)據(jù)流以使效率最高（可以通過(guò)Clementine Server中的sql_rewriting_enabled來(lái)調(diào)整是否可以使用）ksZ紅軟基地
優(yōu)化的SQL生成。使盡可能的操作在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)進(jìn)行。ksZ紅軟基地
優(yōu)化Clementine執(zhí)行。調(diào)整數(shù)據(jù)降維的操作盡可能接近數(shù)據(jù)源完成。ksZ紅軟基地
手動(dòng)優(yōu)化數(shù)據(jù)流ksZ紅軟基地
操作順序：有些操作可以在SQL中完成，有些操作不能在SQL中完成，盡可能把能夠在SQL中完成的一起排在前面ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)類型：盡可能在源節(jié)點(diǎn)處由用戶自定義數(shù)據(jù)類型，而不是Clementine自動(dòng)讀取。ksZ紅軟基地
問(wèn)題的提出ksZ紅軟基地
如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)小靈通信用級(jí)別的判斷系統(tǒng)ksZ紅軟基地
 某電信公司按照某種標(biāo)準(zhǔn)將小靈通客戶信用等級(jí)分為5類，分別是gradeA、gradeB 、gradeC、gradeX、gradeY�，F(xiàn)在希望建立一套系統(tǒng)，能夠使得市場(chǎng)部人員根據(jù)用戶的幾項(xiàng)關(guān)鍵的個(gè)人基本信息判斷該客戶的信用級(jí)別，從而有針對(duì)性地對(duì)其采用不同的市場(chǎng)營(yíng)銷策略。ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)描述ksZ紅軟基地
遵循CRISP-DM的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程ksZ紅軟基地
在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中應(yīng)該注意的幾個(gè)問(wèn)題ksZ紅軟基地
商業(yè)經(jīng)驗(yàn)的作用ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)的拆分——訓(xùn)練集與檢驗(yàn)集ksZ紅軟基地
不同模型的印證與比較ksZ紅軟基地
結(jié)果發(fā)布ksZ紅軟基地
信用級(jí)別靜態(tài)列表ksZ紅軟基地
信用級(jí)別寫(xiě)回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)ksZ紅軟基地
實(shí)時(shí)判斷信用級(jí)別的分析應(yīng)用ksZ紅軟基地
三、數(shù)據(jù)理解：數(shù)據(jù)的可視化和報(bào)告ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)組織形式ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)圖形展現(xiàn)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)表格展現(xiàn)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘要求的數(shù)據(jù)格式ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)尺度ksZ紅軟基地
根據(jù)數(shù)據(jù)的不同，可以把變量分為以下一些類型ksZ紅軟基地
定類變量ksZ紅軟基地
例如：客戶編號(hào)、性別、郵編等ksZ紅軟基地
不能比較大小ksZ紅軟基地
定序變量ksZ紅軟基地
產(chǎn)品等級(jí)、信用級(jí)別、客戶收入水平分類等ksZ紅軟基地
可以比較大小、不能進(jìn)行加減運(yùn)算ksZ紅軟基地
定距變量ksZ紅軟基地
出生日期、溫度等ksZ紅軟基地
可以進(jìn)行加減運(yùn)算、不能進(jìn)行乘除運(yùn)算ksZ紅軟基地
定比變量ksZ紅軟基地
收入、長(zhǎng)度等ksZ紅軟基地
可以進(jìn)行乘除運(yùn)算ksZ紅軟基地
各類變量尺度比較ksZ紅軟基地
描述性統(tǒng)計(jì)量ksZ紅軟基地
描述統(tǒng)計(jì)量（summary statistic），也稱匯總統(tǒng)計(jì)量或概括統(tǒng)計(jì)量ksZ紅軟基地
用少量數(shù)字概括大量數(shù)據(jù)的技術(shù)ksZ紅軟基地
離散變量的描述性統(tǒng)計(jì)ksZ紅軟基地
 頻數(shù)ksZ紅軟基地
 累計(jì)頻數(shù)ksZ紅軟基地
 頻率ksZ紅軟基地
 累計(jì)頻率（累計(jì)必須是定序變量）ksZ紅軟基地
連續(xù)變量的描述指標(biāo)ksZ紅軟基地
反映數(shù)據(jù)平均趨勢(shì)和位置的指標(biāo)ksZ紅軟基地
反映數(shù)據(jù)離散趨勢(shì)的指標(biāo)ksZ紅軟基地
反映數(shù)據(jù)分布狀況的指標(biāo)ksZ紅軟基地
反映連續(xù)數(shù)據(jù)平均趨勢(shì)的指標(biāo)ksZ紅軟基地
平均數(shù)ksZ紅軟基地
算術(shù)平均數(shù)ksZ紅軟基地
幾何平均數(shù)ksZ紅軟基地
截尾算術(shù)平均數(shù):比較穩(wěn)健有效地描述平均值ksZ紅軟基地
 中位數(shù)：（代表群體基本的趨勢(shì)，集中的趨勢(shì)）ksZ紅軟基地
 眾數(shù)（多用于離散變量）ksZ紅軟基地
 四分位數(shù)（25%，50%，75%）ksZ紅軟基地
 百分位數(shù)ksZ紅軟基地
平均數(shù)與中位數(shù)的結(jié)合使用ksZ紅軟基地
對(duì)5個(gè)數(shù)值表示的內(nèi)容說(shuō)法有些不同ksZ紅軟基地
反映連續(xù)數(shù)據(jù)離散趨勢(shì)的指標(biāo)ksZ紅軟基地
 極差（全距）range =max-minksZ紅軟基地
 內(nèi)距 50%的差距ksZ紅軟基地
 方差 ：更適合離散趨勢(shì)的描述（趨勢(shì)放大）ksZ紅軟基地
 標(biāo)準(zhǔn)差ksZ紅軟基地
 變異系數(shù)：標(biāo)準(zhǔn)差/均值，值越大，則離散程度越大。ksZ紅軟基地
平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差的應(yīng)用ksZ紅軟基地
 切比雪夫定理ksZ紅軟基地
在任何一個(gè)數(shù)據(jù)集中，至少有(1-1/z2 )的數(shù)據(jù)項(xiàng)與平均數(shù)的距離在z個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)，其中z是任意大于1的值。   ksZ紅軟基地
 切比雪夫定理含義ksZ紅軟基地
1.至少75%的數(shù)據(jù)項(xiàng)與平均數(shù)的距離在2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)；ksZ紅軟基地
2.至少89%的數(shù)據(jù)項(xiàng)與平均數(shù)的距離在3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)；（6西格瑪質(zhì)量管理應(yīng)用）ksZ紅軟基地
3.至少94%的數(shù)據(jù)項(xiàng)與平均數(shù)的距離在4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)。ksZ紅軟基地
連續(xù)變量的經(jīng)驗(yàn)法則ksZ紅軟基地
正態(tài)分布是一種最常用的連續(xù)型分布ksZ紅軟基地
關(guān)于正態(tài)分布的經(jīng)驗(yàn)法則ksZ紅軟基地
1.約68%的數(shù)據(jù)項(xiàng)與平均數(shù)的距離在1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)；ksZ紅軟基地
2.約95%的數(shù)據(jù)項(xiàng)與平均數(shù)的距離在2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)；ksZ紅軟基地
3.幾乎全部數(shù)據(jù)項(xiàng)（99.97%）與平均數(shù)的距離在3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)。ksZ紅軟基地
切比雪夫和經(jīng)驗(yàn)法則的應(yīng)用ksZ紅軟基地
 問(wèn)題ksZ紅軟基地
某單位有100個(gè)人，他們的平均身高是170cm，標(biāo)準(zhǔn)差為5cm，那么有多少人的身高是落在160cm-180cm這個(gè)區(qū)間里的呢？ksZ紅軟基地
 經(jīng)驗(yàn)法則的應(yīng)用ksZ紅軟基地
 根據(jù)切比雪夫定理，該單位至少有75%的人身高在160cm—180cm這個(gè)區(qū)間里ksZ紅軟基地
 根據(jù)正態(tài)分布經(jīng)驗(yàn)法則，該單位大約有95%的人身高在160cm—180cm這個(gè)區(qū)間里ksZ紅軟基地
反映連續(xù)數(shù)據(jù)分布狀況的指標(biāo)ksZ紅軟基地
 偏度ksZ紅軟基地
峰度ksZ紅軟基地
圖形展現(xiàn)數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
圖形技術(shù)的應(yīng)用ksZ紅軟基地
圖形可以用來(lái)直觀的展示數(shù)據(jù)的分布特征和取值情況ksZ紅軟基地
常見(jiàn)的描述離散變量的圖形有ksZ紅軟基地
   條形圖      餅形圖ksZ紅軟基地
常見(jiàn)的描述連續(xù)變量的圖形有ksZ紅軟基地
   直方圖ksZ紅軟基地
常見(jiàn)的描述兩個(gè)離散變量之間關(guān)系的圖形有ksZ紅軟基地
    Web圖        條形圖ksZ紅軟基地
常見(jiàn)的描述兩個(gè)連續(xù)變量之間關(guān)系的圖形有ksZ紅軟基地
   散點(diǎn)圖ksZ紅軟基地
常見(jiàn)的描述一個(gè)離散變量和一個(gè)連續(xù)變量之間關(guān)系的圖形是ksZ紅軟基地
   條形圖ksZ紅軟基地
通過(guò)圖形可以表現(xiàn)多個(gè)變量之間的關(guān)系ksZ紅軟基地
Chapter 2ksZ紅軟基地
Clementine  簡(jiǎn)介ksZ紅軟基地
Chapter 2  Clementine 簡(jiǎn)介ksZ紅軟基地
目的：ksZ紅軟基地
初步了解Clementine軟件ksZ紅軟基地
內(nèi)容：ksZ紅軟基地
2.1 SPSS Clementine C/SksZ紅軟基地
2.2 SPSS Clementine 面板ksZ紅軟基地
2.3 SPSS Clementine 可視化程序使用基礎(chǔ)ksZ紅軟基地
節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
SPSS file 節(jié)點(diǎn) ksZ紅軟基地
Table 節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
2.1 Clementine C/SksZ紅軟基地
啟動(dòng)：ksZ紅軟基地
Start..Programs..Clementine 8.1 …ksZ紅軟基地
Clementine and Clementine ServerksZ紅軟基地
Tools…Server LoginksZ紅軟基地
2.2 Clementine 面板ksZ紅軟基地
第二講：數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單準(zhǔn)備與理解ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備之讀入數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)理解之?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)理解之?dāng)?shù)據(jù)分布ksZ紅軟基地
Chapter 3ksZ紅軟基地
讀取數(shù)據(jù)文件ksZ紅軟基地
Chapter 3 讀取數(shù)據(jù)文件ksZ紅軟基地
目的ksZ紅軟基地
掌握Clementine如何讀取文本格式數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
了解Clementine可以讀取的數(shù)據(jù)格式ksZ紅軟基地
掌握Clementine中的字段類型和方向ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Smallsamplecomma.comksZ紅軟基地
Chapter 3 讀取數(shù)據(jù)文件ksZ紅軟基地
內(nèi)容及節(jié)點(diǎn)：ksZ紅軟基地
3.1 Clementine可以讀取的數(shù)據(jù)格式ksZ紅軟基地
3.2 讀取文本數(shù)據(jù)與查看數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
3.3 讀取SPSS數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
3.4 讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)（專用spss配置的鏈接）ksZ紅軟基地
3.5 Clementine中的字段類型ksZ紅軟基地
3.6 Clementine中的字段方向ksZ紅軟基地
3.7 保存Clementine流ksZ紅軟基地
3.1 Clementine可以讀取的數(shù)據(jù)格式ksZ紅軟基地
文本格式數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
SPSS/SAS數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Excel，Access，dBase，F(xiàn)oxpro，Oracle，SQL Server，DB2等數(shù)據(jù)庫(kù)（每次只能讀一個(gè)表）ksZ紅軟基地
用戶輸入數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
3.2 讀取文本數(shù)據(jù)與查看數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
3.2 讀取文本數(shù)據(jù)與查看數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
3.2 讀取文本數(shù)據(jù)與查看數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
3.2 讀取文本數(shù)據(jù)與查看數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
3.2 讀取文本數(shù)據(jù)與查看數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
3.3 讀取SPSS數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
變量標(biāo)簽ksZ紅軟基地
值標(biāo)簽ksZ紅軟基地
3.4 讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
ODBC設(shè)置ksZ紅軟基地
3.5 Clementine中的字段類型ksZ紅軟基地
離散型ksZ紅軟基地
二分   eg：sex：m/fksZ紅軟基地
多分   eg：等級(jí)：好/中/差ksZ紅軟基地
離散   eg：ksZ紅軟基地
連續(xù)型ksZ紅軟基地
整數(shù)    ksZ紅軟基地
實(shí)數(shù)ksZ紅軟基地
日期、時(shí)間ksZ紅軟基地
其它ksZ紅軟基地
3.6 Clementine中的字段方向ksZ紅軟基地
3.7 讀取其它格式的數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
SasksZ紅軟基地
Fixed text file：同一字段在各行的同一列ksZ紅軟基地
Chapter 4ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)理解之?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量ksZ紅軟基地
Chapter 4 數(shù)據(jù)理解之?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量ksZ紅軟基地
目的：ksZ紅軟基地
掌握如何應(yīng)用Clementine發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性ksZ紅軟基地
熟悉用于數(shù)據(jù)質(zhì)量分析的幾個(gè)節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
內(nèi)容：ksZ紅軟基地
4.1 數(shù)據(jù)理解ksZ紅軟基地
4.2 缺失值定義ksZ紅軟基地
4.3 Quality節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
4.4 Distribution節(jié)點(diǎn)----初步理解字符型字段的分布ksZ紅軟基地
4.5 Histogram/Statistics節(jié)點(diǎn)----初步理解數(shù)值型字段的分布ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)：ksZ紅軟基地
Smallsamplemissing.txtksZ紅軟基地
Risk.txtksZ紅軟基地
4.1 數(shù)據(jù)理解ksZ紅軟基地
在數(shù)據(jù)挖掘之前，理解數(shù)據(jù)的取值范圍及數(shù)值分布是非常重要的ksZ紅軟基地
Histogram/StatisticsksZ紅軟基地
DistributionksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，挖掘結(jié)果準(zhǔn)確性越高ksZ紅軟基地
QualityksZ紅軟基地
4.2 缺失值定義ksZ紅軟基地
Missing values are values in the data set that are unknown， uncollected， or incorrectly entered. They are invalid for their fields.ksZ紅軟基地
缺失值的定義：type節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
系統(tǒng)默認(rèn)缺失值----onksZ紅軟基地
Null----數(shù)值型字段----空值----“”----“$Null”ksZ紅軟基地
Empty String ----字符型字段----空值----“”ksZ紅軟基地
White Space ----字符型字段----空值以及空格值----“”或“       ”----包括Empty StringksZ紅軟基地
指定缺失值----Blank ValueksZ紅軟基地
系統(tǒng)默認(rèn)缺失值ksZ紅軟基地
指定特殊缺失值----“99”ksZ紅軟基地
缺失值的檢查：quality節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
4.2 缺失值定義ksZ紅軟基地
4.2 缺失值定義ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)缺失情況ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)量的大小ksZ紅軟基地
包含缺失值的字段的數(shù)量ksZ紅軟基地
缺失值的數(shù)量ksZ紅軟基地
缺失值的處理方法ksZ紅軟基地
忽略含缺失值的字段ksZ紅軟基地
忽略含缺失值的記錄ksZ紅軟基地
默認(rèn)值代替缺失值ksZ紅軟基地
根據(jù)一定規(guī)則填充缺失值ksZ紅軟基地
4.3 Quality節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
查看缺失值情況ksZ紅軟基地
查看各類型缺失值的分布情況ksZ紅軟基地
Blank Value的指定ksZ紅軟基地
4.3 Quality節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
Quality結(jié)果ksZ紅軟基地
4.4 Distribution節(jié)點(diǎn)----初步理解字符型字段的分布ksZ紅軟基地
單個(gè)字段的值分布ksZ紅軟基地
例：人群中各種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)人數(shù)及百分比ksZ紅軟基地
與其它分類字段合并ksZ紅軟基地
例：分性別顯示各種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)人數(shù)及百分比ksZ紅軟基地
例：各種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中男性女性各占比例ksZ紅軟基地
4.5 Histogram/Statistics節(jié)點(diǎn)----初步理解數(shù)值型字段的分布ksZ紅軟基地
單個(gè)字段的值分布ksZ紅軟基地
例：人群收入水平ksZ紅軟基地
與其它分類字段合并ksZ紅軟基地
例：顯示各種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的收入水平ksZ紅軟基地
例：顯示各收入水平的各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)比例ksZ紅軟基地
Chapter 5ksZ紅軟基地
簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)整理ksZ紅軟基地
Chapter 5 簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)整理ksZ紅軟基地
目的：ksZ紅軟基地
掌握Clementine中的數(shù)據(jù)整理技術(shù)ksZ紅軟基地
熟悉用于數(shù)據(jù)整理的幾個(gè)節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
5.1 Clem語(yǔ)言簡(jiǎn)介ksZ紅軟基地
5.2 Select節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
5.3 Filter節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
5.4 Derive節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
5.5 自動(dòng)生成操作節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Risk.txtksZ紅軟基地
SmallSampleMissing.txtksZ紅軟基地
5.1 Clem語(yǔ)言簡(jiǎn)介ksZ紅軟基地
Clementine Language of Expression ManipulationksZ紅軟基地
應(yīng)用節(jié)點(diǎn)：Derive導(dǎo)出， Select選擇， Filter過(guò)濾ksZ紅軟基地
構(gòu)建材料：函數(shù)、符號(hào)、數(shù)字、字段ksZ紅軟基地
記錄敏感：對(duì)每條記錄返回值（整數(shù)、實(shí)數(shù)、布爾值、字符值、日期、時(shí)間）或評(píng)估是否滿足條件ksZ紅軟基地
兩種表達(dá)式：條件表達(dá)式與計(jì)算表達(dá)式ksZ紅軟基地
5.2 Select節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
用于根據(jù)一定條件選擇或丟棄某些記錄ksZ紅軟基地
CLEM構(gòu)建ksZ紅軟基地
5.3 Filter節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
對(duì)某些字段進(jìn)行重命名或丟棄某些無(wú)意義的字段ksZ紅軟基地
無(wú)意義字段ksZ紅軟基地
缺失值占大比例ksZ紅軟基地
所有記錄有相同值ksZ紅軟基地
中間過(guò)程生成的中間變量ksZ紅軟基地
5.4 Derive節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
根據(jù)原有字段值生成新字段值ksZ紅軟基地
按公式生成字段ksZ紅軟基地
生成二分型字段ksZ紅軟基地
生成多分型字段ksZ紅軟基地
對(duì)所有記錄按同樣標(biāo)準(zhǔn)生成新字段ksZ紅軟基地
對(duì)不同記錄按不同標(biāo)準(zhǔn)生成新字段ksZ紅軟基地
對(duì)多個(gè)字段進(jìn)行同一轉(zhuǎn)換ksZ紅軟基地
5.4 Derive節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
5.5 自動(dòng)生成操作節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
自動(dòng)生成“Select”ksZ紅軟基地
自動(dòng)生成“Filter”ksZ紅軟基地
第三講主要內(nèi)容ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)理解之?dāng)?shù)據(jù)關(guān)系探測(cè)ksZ紅軟基地
基本建模方法簡(jiǎn)要介紹ksZ紅軟基地
Chapter 6ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)理解之ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)間簡(jiǎn)單關(guān)系ksZ紅軟基地
Chapter 6 數(shù)據(jù)理解之?dāng)?shù)據(jù)間簡(jiǎn)單關(guān)系ksZ紅軟基地
目的：ksZ紅軟基地
掌握如何理解字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
熟悉用于字段關(guān)系理解的幾個(gè)節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
6.1 Matrix節(jié)點(diǎn)----研究字符型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
6.2  Web節(jié)點(diǎn)----研究字符型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
6.3 Statistics節(jié)點(diǎn)----研究連續(xù)型字段間線性相關(guān)關(guān)系ksZ紅軟基地
6.4 Plot節(jié)點(diǎn)----研究連續(xù)型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
6.5 Histogram節(jié)點(diǎn)----研究連續(xù)型字段與字符型字段的關(guān)系ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Risk.txt ksZ紅軟基地
Chapter 6 數(shù)據(jù)理解之?dāng)?shù)據(jù)間簡(jiǎn)單關(guān)系ksZ紅軟基地
解決問(wèn)題ksZ紅軟基地
風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)是否與收入有關(guān)ksZ紅軟基地
風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)是否與性別有關(guān)ksZ紅軟基地
如果一個(gè)人的信用卡數(shù)量較多，是否意味著它欺詐的可能性也大ksZ紅軟基地
6.1 Matrix節(jié)點(diǎn)----研究字符型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
解決問(wèn)題ksZ紅軟基地
月付款的人是否比周付款的人風(fēng)險(xiǎn)程度更高ksZ紅軟基地
男性是否比女性風(fēng)險(xiǎn)程序更高ksZ紅軟基地
Matrix節(jié)點(diǎn)：ksZ紅軟基地
交叉表（列聯(lián)表）來(lái)顯示字符型數(shù)據(jù)間關(guān)系ksZ紅軟基地
行字段與列字段的選擇ksZ紅軟基地
顯示百分比ksZ紅軟基地
6.1 Matrix節(jié)點(diǎn)----研究字符型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
6.2  Web節(jié)點(diǎn)----研究字符型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
例：婚姻狀態(tài)、抵押貸款等是否與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)有關(guān)ksZ紅軟基地
幾個(gè)小概念：ksZ紅軟基地
人數(shù)ksZ紅軟基地
總數(shù)百分比ksZ紅軟基地
大類百分比ksZ紅軟基地
小類百分比ksZ紅軟基地
強(qiáng)、中、弱相關(guān)關(guān)系ksZ紅軟基地
結(jié)果解讀ksZ紅軟基地
6.2  Web節(jié)點(diǎn)----研究字符型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
6.3 Statistics節(jié)點(diǎn)----研究連續(xù)型字段間線性相關(guān)關(guān)系ksZ紅軟基地
例：收入是否隨年齡呈線性增長(zhǎng)ksZ紅軟基地
Statistics節(jié)點(diǎn)設(shè)置ksZ紅軟基地
結(jié)果解讀ksZ紅軟基地
注意：ksZ紅軟基地
線性相關(guān)關(guān)系而非相關(guān)關(guān)系(線形相關(guān)是相關(guān)關(guān)系的一種，其他相關(guān)關(guān)系最終需要轉(zhuǎn)化為線形相關(guān)來(lái)研究)ksZ紅軟基地
6.3 Statistics節(jié)點(diǎn)----研究連續(xù)型字段間線性相關(guān)關(guān)系ksZ紅軟基地
6.4 Plot節(jié)點(diǎn)----研究連續(xù)型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
例：顯示孩子數(shù)目與貸款數(shù)目的關(guān)系ksZ紅軟基地
用點(diǎn)的大小來(lái)反映其代表記錄的多少ksZ紅軟基地
用點(diǎn)的密度來(lái)反映其代表記錄的多少ksZ紅軟基地
用不同顏色的點(diǎn)來(lái)反映不同類別的記錄ksZ紅軟基地
6.4 Plot節(jié)點(diǎn)----研究連續(xù)型字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
6.5 Histogram節(jié)點(diǎn)----研究連續(xù)型字段與字符型字段的關(guān)系ksZ紅軟基地
例：不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的人的收入情況ksZ紅軟基地
顯示某收入水平的各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)人數(shù)ksZ紅軟基地
顯示某收入水平----各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)在該收入水平所占的比例ksZ紅軟基地
表格展現(xiàn)數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
表格的元素構(gòu)成ksZ紅軟基地
表格類型在SPSS里實(shí)現(xiàn)ksZ紅軟基地
堆疊表(Stacking)ksZ紅軟基地
嵌套表(Nesting)ksZ紅軟基地
交叉表(Crosstabulation)ksZ紅軟基地
分層表(Layers)ksZ紅軟基地
堆疊表ksZ紅軟基地
嵌套表ksZ紅軟基地
交叉表ksZ紅軟基地
分層表ksZ紅軟基地
把層去掉以后的效果ksZ紅軟基地
樞軸表技術(shù)（Pivot Tables）ksZ紅軟基地
Clementine表格ksZ紅軟基地
Chapter 7ksZ紅軟基地
建模技術(shù)概覽ksZ紅軟基地
Chapter 7 Clementine中的建模技術(shù)ksZ紅軟基地
目的：ksZ紅軟基地
了解Clementine中提供的各種建模技術(shù)ksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
7.1 Clementine提供的模型技術(shù)ksZ紅軟基地
7.2 Neural Networks（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）ksZ紅軟基地
7.3 規(guī)則歸納模型ksZ紅軟基地
7.4 統(tǒng)計(jì)模型ksZ紅軟基地
7.5 聚類模型ksZ紅軟基地
7.6 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型ksZ紅軟基地
7.7 Sequence模型ksZ紅軟基地
7.8 總述ksZ紅軟基地
7.1 Clementine提供的模型技術(shù)ksZ紅軟基地
幾種技術(shù)：預(yù)測(cè)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)技術(shù)：ksZ紅軟基地
InputsOutputksZ紅軟基地
六種方法：ksZ紅軟基地
Neural NetworksksZ紅軟基地
規(guī)則歸納：C5.0，C&RTksZ紅軟基地
與時(shí)間或順序有關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則：Sequence(Capri)ksZ紅軟基地
統(tǒng)計(jì)學(xué)：回歸、Logistic回歸ksZ紅軟基地
7.1 Clementine提供的模型技術(shù)ksZ紅軟基地
聚類技術(shù)ksZ紅軟基地
無(wú)OutputksZ紅軟基地
無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)ksZ紅軟基地
三種方法：ksZ紅軟基地
KohonenksZ紅軟基地
統(tǒng)計(jì)學(xué)：K-means、TwoStepksZ紅軟基地
關(guān)聯(lián)規(guī)則ksZ紅軟基地
Both Input and OutputksZ紅軟基地
三種方法ksZ紅軟基地
GRI，AprioriksZ紅軟基地
Sequence (Capri)ksZ紅軟基地
7.2 Neural NetworksksZ紅軟基地
模仿人腦ksZ紅軟基地
Input/Output可以是Num，也可以是SymbolicksZ紅軟基地
MLP與RBFNksZ紅軟基地
劣勢(shì)：黑匣子ksZ紅軟基地
7.3 規(guī)則歸納模型ksZ紅軟基地
是決策樹(shù)算法ksZ紅軟基地
與Neural Net相比的優(yōu)勢(shì)ksZ紅軟基地
結(jié)果好解釋ksZ紅軟基地
自動(dòng)刪除無(wú)意義的Input字段ksZ紅軟基地
主要是根據(jù)結(jié)果變量值對(duì)數(shù)據(jù)按Input進(jìn)行細(xì)分ksZ紅軟基地
有兩種結(jié)果形式：決策樹(shù)形式或規(guī)則集形式ksZ紅軟基地
7.4 統(tǒng)計(jì)模型之線性回歸ksZ紅軟基地
統(tǒng)計(jì)模型與Neural Net相比：ksZ紅軟基地
嚴(yán)格的假設(shè)（如誤差正態(tài)分布）ksZ紅軟基地
用簡(jiǎn)單方程表達(dá)模型，便于解釋ksZ紅軟基地
可自動(dòng)選擇字段ksZ紅軟基地
無(wú)法捕捉Inputs字段間的交互作用ksZ紅軟基地
統(tǒng)計(jì)模型：ksZ紅軟基地
線性回歸ksZ紅軟基地
Logistic回歸ksZ紅軟基地
主成分分析ksZ紅軟基地
7.4 統(tǒng)計(jì)模型之回歸ksZ紅軟基地
線性回歸：ksZ紅軟基地
方程：Y=a+b1x1+b2x2+         +bnxnksZ紅軟基地
原理：尋找使誤差平方和最小的系數(shù)ksZ紅軟基地
Output字段----Numeric輸出必須是連續(xù)型ksZ紅軟基地
Input字段----Numeric/SymbolicksZ紅軟基地
Logistic回歸：ksZ紅軟基地
方程ksZ紅軟基地
原理：尋找使誤差平方和最小的系數(shù)ksZ紅軟基地
回歸系數(shù)隨結(jié)果值而改變，與NN，RI相比，不適合復(fù)雜數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Output字段----Symbolic輸出必須是離散性ksZ紅軟基地
Input字段----Numeric/SymbolicksZ紅軟基地
7.4 統(tǒng)計(jì)模型之主成分分析ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)降維技術(shù)：ksZ紅軟基地
用少量不相關(guān)數(shù)據(jù)（主成分）來(lái)代替大量相關(guān)數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)）作分析ksZ紅軟基地
主成分是原始數(shù)據(jù)的線性組合ksZ紅軟基地
更可能與統(tǒng)計(jì)分析方法合并使用（相對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)），尤其是在多個(gè)等級(jí)分類字段ksZ紅軟基地
可用于預(yù)測(cè)模型或聚類分析之前ksZ紅軟基地
7.5 聚類模型ksZ紅軟基地
發(fā)現(xiàn)有相似值記錄的群體ksZ紅軟基地
多用于市場(chǎng)（細(xì)分客戶）和其它商業(yè)應(yīng)用ksZ紅軟基地
與主成分分析相似，多用于預(yù)測(cè)模型之前ksZ紅軟基地
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（無(wú)output）ksZ紅軟基地
三種聚類分析方法：ksZ紅軟基地
KohonenksZ紅軟基地
K-meansksZ紅軟基地
TwoStepksZ紅軟基地
7.5 聚類模型ksZ紅軟基地
Kohonen聚類ksZ紅軟基地
是一種實(shí)施無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法ksZ紅軟基地
一維或二維網(wǎng)格，各神經(jīng)元相互連接ksZ紅軟基地
K-means聚類ksZ紅軟基地
又稱為快速聚類，（速度快，適合大量數(shù)據(jù)）ksZ紅軟基地
用戶指定類別數(shù)ksZ紅軟基地
與記錄順序有關(guān)（小數(shù)據(jù)量與記錄順序無(wú)關(guān)，大數(shù)據(jù)需要先執(zhí)行一定程序找出數(shù)據(jù)各類別中心）ksZ紅軟基地
TwoStep聚類ksZ紅軟基地
用戶指定范圍，模型根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)選擇類數(shù)ksZ紅軟基地
消耗機(jī)器資源少ksZ紅軟基地
能給出一個(gè)較好的結(jié)果ksZ紅軟基地
7.6 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型ksZ紅軟基地
尋找數(shù)據(jù)中一起發(fā)生的事情ksZ紅軟基地
與Web相似，但以極快的速度發(fā)掘更復(fù)雜的模式ksZ紅軟基地
與規(guī)則歸納不同之處ksZ紅軟基地
每個(gè)規(guī)則的Output字段可能各不相同ksZ紅軟基地
規(guī)則可用于查看，但非預(yù)測(cè)ksZ紅軟基地
可生成同一output字段的規(guī)則，用于預(yù)測(cè)ksZ紅軟基地
與規(guī)則歸納相比，運(yùn)行較慢，可增加限制條件從而提高速度ksZ紅軟基地
兩種算法：Apriori，GRI（廣義規(guī)則探測(cè)）ksZ紅軟基地
7.7 Sequence模型ksZ紅軟基地
與關(guān)聯(lián)規(guī)則不同之處在于尋找與時(shí)間/順序有關(guān)的規(guī)則ksZ紅軟基地
應(yīng)用領(lǐng)域：零售、網(wǎng)絡(luò)日志、過(guò)程改進(jìn)ksZ紅軟基地
用于字符型字段，數(shù)值被當(dāng)作是字符ksZ紅軟基地
用CARMA算法ksZ紅軟基地
7.8 綜述ksZ紅軟基地
如果要預(yù)測(cè)某個(gè)字段----有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)和其中一種統(tǒng)計(jì)方法（依結(jié)果字段而定）ksZ紅軟基地
如果想發(fā)現(xiàn)有相似行為（許多字段）的個(gè)體----聚類ksZ紅軟基地
關(guān)聯(lián)規(guī)則不能直接用于預(yù)測(cè)，但它是一種用于理解數(shù)據(jù)內(nèi)模式的有用工具ksZ紅軟基地
如果對(duì)順序、時(shí)間有興趣，可用Sequence算法ksZ紅軟基地
7.8 綜述ksZ紅軟基地
如果想進(jìn)一步選擇具體的預(yù)測(cè)技術(shù)，依賴于目的字段，output字段與input字段間關(guān)系ksZ紅軟基地
有一定經(jīng)驗(yàn)規(guī)律，但不是規(guī)則ksZ紅軟基地
Clementine的優(yōu)勢(shì)之處在于建模的簡(jiǎn)單ksZ紅軟基地
Clementine只能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)存在的關(guān)系，如果數(shù)據(jù)本身不相關(guān)聯(lián)，不可能提取出一個(gè)模型ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)迭代、重復(fù)的過(guò)程ksZ紅軟基地
第四講：預(yù)測(cè)建模技術(shù)ksZ紅軟基地
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型技術(shù)ksZ紅軟基地
決策樹(shù)模型技術(shù)ksZ紅軟基地
回歸分析技術(shù)ksZ紅軟基地
模型間評(píng)估技術(shù)ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)的重要性ksZ紅軟基地
   在當(dāng)今充滿競(jìng)爭(zhēng)的社會(huì)里，一個(gè)企業(yè)如果能準(zhǔn)確地預(yù)知其未來(lái)，那么其生存機(jī)會(huì)將大大增加，預(yù)測(cè)科學(xué)就是處理對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)等問(wèn)題的學(xué)科。ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)相關(guān)注意事項(xiàng)ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)對(duì)象所在的環(huán)境常常處于動(dòng)態(tài)變化之中，一些不可知事件會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果造成很大影響;ksZ紅軟基地
被用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)常常是不穩(wěn)定、不確定和不完全的，由其來(lái)源和收集的方式所決定;ksZ紅軟基地
不同的時(shí)間區(qū)域常常需要不同的預(yù)測(cè)方法，形式上難以統(tǒng)一;ksZ紅軟基地
因?yàn)椴煌�的預(yù)測(cè)方法在復(fù)雜性、數(shù)據(jù)要求以及準(zhǔn)確程度上均不同，因此選擇一個(gè)合適的預(yù)測(cè)方法是很困難的。ksZ紅軟基地
Chapter 8ksZ紅軟基地
Neural NetworksksZ紅軟基地
Chpater 8 Neural NetworksksZ紅軟基地
目的：ksZ紅軟基地
掌握如何在Clementine中進(jìn)行Neural Network 模型的構(gòu)建和解讀ksZ紅軟基地
掌握Neural Network節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)：Risktrain.txtksZ紅軟基地
Chpater 8 Neural NetworksksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
8.1 Neural Net節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
8.2 構(gòu)建Neural NetworkksZ紅軟基地
8.3 模型管理區(qū)介紹ksZ紅軟基地
8.4 結(jié)果查看和結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
8.5 模型預(yù)測(cè)值生成ksZ紅軟基地
8.6 模型評(píng)價(jià)ksZ紅軟基地
8.7 理解預(yù)測(cè)原因ksZ紅軟基地
8.8 模型總結(jié)ksZ紅軟基地
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)技術(shù)ksZ紅軟基地
8.1 Neural Net節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
字段方向----Type節(jié)點(diǎn)或表ksZ紅軟基地
In----X字段----自變量字段ksZ紅軟基地
Out----Y字段----結(jié)果字段----聚類、主成分分析除外ksZ紅軟基地
Both----自變量和結(jié)果字段----關(guān)聯(lián)規(guī)則或順序算法ksZ紅軟基地
None----不用字段ksZ紅軟基地
ID----typeless----NoneksZ紅軟基地
五種Neural Net方法，默認(rèn)QuickksZ紅軟基地
過(guò)度訓(xùn)練（長(zhǎng)時(shí)間接觸同一個(gè)數(shù)據(jù)源，并用同樣特征去描述其他數(shù)據(jù)集，結(jié)果往往錯(cuò)誤）ksZ紅軟基地
停止規(guī)則（避免過(guò)度訓(xùn)練）ksZ紅軟基地
字段的相對(duì)重要性分析ksZ紅軟基地
避免過(guò)度訓(xùn)練問(wèn)題選擇測(cè)試集錯(cuò)誤較低，或者兩集錯(cuò)誤交叉點(diǎn)ksZ紅軟基地
8.2 構(gòu)建Neural NetworkksZ紅軟基地
例：用age、sex、income等來(lái)預(yù)測(cè)客戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)ksZ紅軟基地
8.3 模型管理區(qū)介紹ksZ紅軟基地
瀏覽模型結(jié)果ksZ紅軟基地
導(dǎo)出模型代碼ksZ紅軟基地
將模型載入數(shù)據(jù)流ksZ紅軟基地
將模型導(dǎo)入項(xiàng)目管理區(qū)ksZ紅軟基地
保存、清除、裝載模型管理區(qū)ksZ紅軟基地
8.4 結(jié)果查看和結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
結(jié)果的瀏覽：Right click generated “model” ksZ紅軟基地
模型準(zhǔn)確性ksZ紅軟基地
輸入字段或?qū)?span style="display:none">ksZ紅軟基地
輸出字段或?qū)?span style="display:none">ksZ紅軟基地
各輸入字段的相對(duì)重要性ksZ紅軟基地
8.5 模型預(yù)測(cè)值生成ksZ紅軟基地
8.6 模型評(píng)價(jià)----預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較ksZ紅軟基地
利用Matrix比較，通常關(guān)注的不是整體，例如欠費(fèi)用戶群而不是整個(gè)用戶群。ksZ紅軟基地
8.6 模型評(píng)價(jià)ksZ紅軟基地
Evaluation Node----評(píng)估比較模型，以選擇最優(yōu)模型ksZ紅軟基地
Evaluation 的原理：將數(shù)據(jù)按預(yù)測(cè)值和置信度從高到低排序，將數(shù)據(jù)拆分為多個(gè)集合，每集合包含相同的記錄數(shù)，然后作圖。ksZ紅軟基地
關(guān)注值：flag變量的真值，set變量的第一個(gè)值ksZ紅軟基地
五種圖形：收益圖、功效圖、響應(yīng)圖、投資回報(bào)圖、利潤(rùn)圖ksZ紅軟基地
8.6 模型評(píng)價(jià)ksZ紅軟基地
8.7 理解預(yù)測(cè)原因ksZ紅軟基地
Web節(jié)點(diǎn)--Symbolic Input & Symbolic Output ksZ紅軟基地
Distribuiton節(jié)點(diǎn)—Symbolic Input & Symbolic Output ksZ紅軟基地
Histogram節(jié)點(diǎn)--Numeric Input & Symbolic Output ksZ紅軟基地
8.8 模型總結(jié)ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)中最重要因素是婚姻狀態(tài)和收入ksZ紅軟基地
離異、單身、鰥寡人士可能是壞客戶ksZ紅軟基地
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，高收入人群是好客戶，但這一點(diǎn)并不與實(shí)際相符，如此預(yù)測(cè)，可能會(huì)給銀行帶來(lái)?yè)p失ksZ紅軟基地
題外話：可用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，利用分析節(jié)點(diǎn)、評(píng)估節(jié)點(diǎn)、Matrix節(jié)點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估ksZ紅軟基地
Chapter 9ksZ紅軟基地
規(guī)則歸納模型ksZ紅軟基地
決策樹(shù)技術(shù)ksZ紅軟基地
Chapter 9 規(guī)則歸納模型ksZ紅軟基地
目的：ksZ紅軟基地
掌握如何在Clementine中進(jìn)行規(guī)則歸納模型的構(gòu)建和解讀ksZ紅軟基地
掌握C5.0節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Risktrain.txtksZ紅軟基地
Chapter 9 規(guī)則歸納模型ksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
9.1 C5.0、C&RT介紹ksZ紅軟基地
9.2 構(gòu)建C5.0模型ksZ紅軟基地
9.3 C5.0 決策樹(shù)型結(jié)果瀏覽和解釋ksZ紅軟基地
9.4 C5.0 規(guī)則集型結(jié)果瀏覽和解釋ksZ紅軟基地
9.5 模型預(yù)測(cè)值生成ksZ紅軟基地
9.6 模型評(píng)價(jià)ksZ紅軟基地
9.7 模型總結(jié)ksZ紅軟基地
9.1 C5.0、C&RT介紹ksZ紅軟基地
C5.0與C&RT的相似之處：構(gòu)建決策樹(shù)，按照自變量與結(jié)果變量的關(guān)系將數(shù)據(jù)拆分成各子群ksZ紅軟基地
C5.0與C&RT的不同之處：ksZ紅軟基地
9.2 構(gòu)建C5.0模型ksZ紅軟基地
模型的準(zhǔn)確性與一般性ksZ紅軟基地
模型的驗(yàn)證方法ksZ紅軟基地
交叉驗(yàn)證（分散數(shù)據(jù)集，不斷用新數(shù)據(jù)去驗(yàn)證）ksZ紅軟基地
模型結(jié)果字段值的減少（輸入變量最終并非全部進(jìn)入模型）ksZ紅軟基地
建立多個(gè)模型：ksZ紅軟基地
耗時(shí)長(zhǎng)ksZ紅軟基地
難以解釋結(jié)果ksZ紅軟基地
9.2 構(gòu)建C5.0模型ksZ紅軟基地
9.3 C5.0 決策樹(shù)型結(jié)果瀏覽和解釋ksZ紅軟基地
結(jié)果：ksZ紅軟基地
決策樹(shù)、模型形式ksZ紅軟基地
可分支的子根ksZ紅軟基地
眾數(shù)ksZ紅軟基地
顯示例數(shù)與置信度ksZ紅軟基地
繼承性ksZ紅軟基地
9.4 C5.0 規(guī)則集型結(jié)果瀏覽和解釋ksZ紅軟基地
9.5 模型預(yù)測(cè)值生成ksZ紅軟基地
9.6 模型評(píng)價(jià)----預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較ksZ紅軟基地
利用Matrix來(lái)比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值ksZ紅軟基地
9.6 模型評(píng)價(jià)----不同值的收益圖ksZ紅軟基地
9.7 模型總結(jié)ksZ紅軟基地
C5.0使模型可以不用Web、Histogram等即可有效地理解模型ksZ紅軟基地
與Neural Net不同，沒(méi)有Sensitivity Analysis，但同樣可以辨別字段的重要性ksZ紅軟基地
決策樹(shù)的優(yōu)點(diǎn) ksZ紅軟基地
可以生成可以理解的規(guī)則ksZ紅軟基地
計(jì)算量相對(duì)來(lái)說(shuō)不是很大ksZ紅軟基地
可以處理連續(xù)和種類字段ksZ紅軟基地
決策樹(shù)可以清晰的顯示哪些字段比較重要ksZ紅軟基地
決策樹(shù)的缺點(diǎn)ksZ紅軟基地
對(duì)連續(xù)性的字段比較難預(yù)測(cè)ksZ紅軟基地
對(duì)有時(shí)間順序的數(shù)據(jù)，需要很多預(yù)處理的工作ksZ紅軟基地
當(dāng)類別太多時(shí)，錯(cuò)誤可能就會(huì)增加的比較快（對(duì)分類變量重新劃分，二分或者數(shù)據(jù)降維，spss聚類分析法）ksZ紅軟基地
一般的算法分類的時(shí)候，只是根據(jù)一個(gè)字段來(lái)分類（假設(shè)各字段間相關(guān)度不是很高）ksZ紅軟基地
Chapter 10ksZ紅軟基地
模型比較ksZ紅軟基地
Chpater 10 模型比較ksZ紅軟基地
目的ksZ紅軟基地
掌握如何利用Analysis節(jié)點(diǎn)進(jìn)行模型的評(píng)估ksZ紅軟基地
掌握如何利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集比較不同模型ksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
10.1 Analysis節(jié)點(diǎn)用于比較模型ksZ紅軟基地
10.2 Evaluation節(jié)點(diǎn)用于比較模型ksZ紅軟基地
10.3 利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型比較ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Risktrain.txtksZ紅軟基地
Riskvalidation.txtksZ紅軟基地
10.1 Analysis節(jié)點(diǎn)用于比較模型ksZ紅軟基地
10.1 Analysis節(jié)點(diǎn)用于比較模型ksZ紅軟基地
評(píng)估多個(gè)模型ksZ紅軟基地
評(píng)估各模型結(jié)果的一致性ksZ紅軟基地
10.2 Evaluation節(jié)點(diǎn)用于比較模型ksZ紅軟基地
10.2 Evaluation節(jié)點(diǎn)用于比較模型ksZ紅軟基地
評(píng)估多個(gè)模型ksZ紅軟基地
評(píng)估各模型結(jié)果的一致性ksZ紅軟基地
10.3 利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型比較ksZ紅軟基地
第五講主要內(nèi)容ksZ紅軟基地
聚類分析模型技術(shù)ksZ紅軟基地
關(guān)聯(lián)規(guī)則模型技術(shù)ksZ紅軟基地
序列探測(cè)模型技術(shù)ksZ紅軟基地
Chapter 11ksZ紅軟基地
Kohonen NetworksksZ紅軟基地
Chpater 11   Kohonen NetworksksZ紅軟基地
目的ksZ紅軟基地
掌握Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立、結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
掌握Kohonen節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
11.1 Kohonen節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
11.2 構(gòu)建Kohonen NetworksksZ紅軟基地
11.3 結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
11.4 為每條記錄產(chǎn)生類別字段ksZ紅軟基地
11.5 結(jié)果理解ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Shopping.txtksZ紅軟基地
Kohonen網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)ksZ紅軟基地
11.1 Kohonen節(jié)點(diǎn)介紹ksZ紅軟基地
聚類分析ksZ紅軟基地
發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的總體結(jié)構(gòu)及相互關(guān)系ksZ紅軟基地
類間差別，類內(nèi)相似ksZ紅軟基地
11.2 構(gòu)建Kohonen NetworksksZ紅軟基地
Kohonen節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
字段方向設(shè)置：ksZ紅軟基地
購(gòu)買產(chǎn)品與否----InksZ紅軟基地
其它----None / Out / BothksZ紅軟基地
反饋圖：紅色越深，記錄越多ksZ紅軟基地
指定類別數(shù)：長(zhǎng)*寬ksZ紅軟基地
11.3 結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
Kohonen結(jié)果ksZ紅軟基地
X-軸ksZ紅軟基地
Y-軸ksZ紅軟基地
11.4 為每條記錄產(chǎn)生類別字段ksZ紅軟基地
＄KX----KohonenksZ紅軟基地
＄KY----KohonenksZ紅軟基地
Cluster=＄KX----Kohonen><＄KY----KohonenksZ紅軟基地
11.5 結(jié)果理解ksZ紅軟基地
各Cluster人群多少----條圖ksZ紅軟基地
各Cluster人群的一般特征ksZ紅軟基地
年齡----條圖ksZ紅軟基地
性別----條圖ksZ紅軟基地
購(gòu)買產(chǎn)品----Web圖ksZ紅軟基地
孩子ksZ紅軟基地
婚姻狀態(tài)ksZ紅軟基地
工作狀態(tài)ksZ紅軟基地
各Cluster人群總述ksZ紅軟基地
各種聚類方法比較ksZ紅軟基地
聚類分析之我見(jiàn)ksZ紅軟基地
聚類分析的優(yōu)勢(shì)在于：它能夠在我們對(duì)數(shù)據(jù)了解很少時(shí)，提供一種了解數(shù)據(jù)的方法。發(fā)現(xiàn)個(gè)體與變量間的綜合關(guān)系。ksZ紅軟基地
例如：根據(jù)各省市的各種經(jīng)濟(jì)指數(shù)將所有的省市分為幾個(gè)等級(jí)。ksZ紅軟基地
例如：根據(jù)各種指數(shù)的取值范圍，將模式相近的指數(shù)的聚為一類。ksZ紅軟基地
聚類分析的缺陷在于：各類之間均值等可能有差別，但每個(gè)個(gè)體劃歸哪類更多地依賴于數(shù)字，解釋起來(lái)比較困難。ksZ紅軟基地
Chapter 12ksZ紅軟基地
關(guān)聯(lián)規(guī)則ksZ紅軟基地
Chpater 12 關(guān)聯(lián)規(guī)則ksZ紅軟基地
目的ksZ紅軟基地
掌握關(guān)聯(lián)規(guī)則在Clementine中的建立、結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
掌握Apriori節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
無(wú)監(jiān)督的探索性模型ksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
12.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則簡(jiǎn)介ksZ紅軟基地
12.2 Apriori節(jié)點(diǎn)及結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
12.3 產(chǎn)生特定結(jié)果的規(guī)則集ksZ紅軟基地
12.4 特定結(jié)果規(guī)則集應(yīng)用于各記錄ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Shopping.txtksZ紅軟基地
12.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則簡(jiǎn)介ksZ紅軟基地
解決問(wèn)題考慮的是關(guān)聯(lián)，得到的是規(guī)則，處理變量之間的相關(guān)，而非客戶之間）ksZ紅軟基地
買香煙的人是否傾向于也買巧克力或啤酒ksZ紅軟基地
高血脂的人是否也常伴有高血壓ksZ紅軟基地
買車險(xiǎn)的人是否也傾向于買房險(xiǎn)ksZ紅軟基地
節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
GRI----Numeric字段可作為輸入字段，可用于連續(xù)型變量ksZ紅軟基地
Apriori----只接受Symbolic字段（只能用字符型輸入）作為輸入字段ksZ紅軟基地
特殊之處：產(chǎn)生的模型不能直接加入數(shù)據(jù)流ksZ紅軟基地
12.2 Apriori節(jié)點(diǎn)及結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
Apriori節(jié)點(diǎn)設(shè)置ksZ紅軟基地
字段類型及方向：無(wú)主次先后之分ksZ紅軟基地
Content1----flag----bothksZ紅軟基地
Content2----flag----bothksZ紅軟基地
Content3----flag----bothksZ紅軟基地
Contentn----flag----bothksZ紅軟基地
結(jié)果：ksZ紅軟基地
有多少人購(gòu)買了香煙？占總?cè)藬?shù)的百分比ksZ紅軟基地
其中，有多少人購(gòu)買了巧克力？占多少百分比ksZ紅軟基地
12.2 Apriori節(jié)點(diǎn)及結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
12.3 產(chǎn)生特定結(jié)果的規(guī)則集ksZ紅軟基地
Generate menuksZ紅軟基地
Rule setksZ紅軟基地
ViewksZ紅軟基地
12.4 特定結(jié)果規(guī)則集應(yīng)用于各記錄ksZ紅軟基地
Chapter 13ksZ紅軟基地
序列檢測(cè)ksZ紅軟基地
Chpater 13 序列檢測(cè)ksZ紅軟基地
目的ksZ紅軟基地
掌握Clementine如何對(duì)與時(shí)間序列有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模ksZ紅軟基地
熟悉Sequence節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
也會(huì)存在規(guī)則的重復(fù)ksZ紅軟基地
內(nèi)容ksZ紅軟基地
13.1 序列檢測(cè)簡(jiǎn)介ksZ紅軟基地
13.2 序列檢測(cè)所要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)ksZ紅軟基地
13.3 序列檢測(cè)模型ksZ紅軟基地
13.4 Sequence節(jié)點(diǎn)及結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
13.5 Sequence結(jié)果用于各條數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
Telrepair.txtksZ紅軟基地
13.1 序列檢測(cè)簡(jiǎn)介ksZ紅軟基地
解決的問(wèn)題：與順序有關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則ksZ紅軟基地
Antecedent1Antecedent2 ConsequentksZ紅軟基地
可用節(jié)點(diǎn)：Sequence、CapriksZ紅軟基地
13.2 序列檢測(cè)所要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1ksZ紅軟基地
一個(gè)客戶一次購(gòu)買多個(gè)產(chǎn)品算一條記錄ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2ksZ紅軟基地
一個(gè)客戶一次購(gòu)買多個(gè)產(chǎn)品算多條記錄ksZ紅軟基地
13.3 序列檢測(cè)模型ksZ紅軟基地
Sequence與Capri二者各有優(yōu)勢(shì)ksZ紅軟基地
二者使用不同的算法ksZ紅軟基地
均可指定順序檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)ksZ紅軟基地
對(duì)于“A1””A2””C”，Capri可以不包含下列ksZ紅軟基地
“A1””A2”ksZ紅軟基地
”A2””C”ksZ紅軟基地
“A1””C”ksZ紅軟基地
13.4 Sequence節(jié)點(diǎn)及結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
Sequence節(jié)點(diǎn)設(shè)置：ksZ紅軟基地
字段類型及方向ksZ紅軟基地
ID field----Numeric/Symbolic----AnyksZ紅軟基地
Time field----Range----InksZ紅軟基地
Content fields----Set----In/out/both----多個(gè)一致ksZ紅軟基地
13.4 Sequence節(jié)點(diǎn)及結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
結(jié)果：ksZ紅軟基地
在先買了A1 ，又買了A2 的客戶中，60%的人后來(lái)買 了C；ksZ紅軟基地
12%的客戶（48例）是先買了A1 ，又買了A2 ，最后又買了CksZ紅軟基地
可對(duì)規(guī)則進(jìn)行重新排序ksZ紅軟基地
13.4 Sequence節(jié)點(diǎn)及結(jié)果解釋ksZ紅軟基地
13.5 Sequence結(jié)果用于各條數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
總結(jié)ksZ紅軟基地
業(yè)務(wù)問(wèn)題是關(guān)鍵ksZ紅軟基地
歷史數(shù)據(jù)是支撐ksZ紅軟基地
業(yè)務(wù)思路、數(shù)據(jù)分析思路的轉(zhuǎn)變ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)分析的常態(tài)與技巧ksZ紅軟基地
如何使用數(shù)據(jù)分析應(yīng)用結(jié)果是業(yè)務(wù)思路的延伸ksZ紅軟基地
方法永遠(yuǎn)是方法，工具永遠(yuǎn)是工具ksZ紅軟基地
五、 Clementine組合模型技巧ksZ紅軟基地
1.離散變量預(yù)測(cè)問(wèn)題;ksZ紅軟基地
2.離散變量模型的檢驗(yàn)；ksZ紅軟基地
3.組合模型概述；ksZ紅軟基地
4.二值預(yù)測(cè)問(wèn)題的組合模型。ksZ紅軟基地
Clementine中提供的模型概述ksZ紅軟基地
離散變量預(yù)測(cè)問(wèn)題是最重要的一類問(wèn)題ksZ紅軟基地
離散變量預(yù)測(cè)問(wèn)題也就是分類問(wèn)題ksZ紅軟基地
在Clementine（8.1）中有很多模型可以做分類問(wèn)題ksZ紅軟基地
Neural NetksZ紅軟基地
C5.0ksZ紅軟基地
C&RTksZ紅軟基地
LogisticksZ紅軟基地
連續(xù)變量預(yù)測(cè)問(wèn)題可以通過(guò)某種形式轉(zhuǎn)化為離散變量預(yù)測(cè)問(wèn)題ksZ紅軟基地
多值變量問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為兩值預(yù)測(cè)問(wèn)題ksZ紅軟基地
離散值預(yù)測(cè)模型的幾個(gè)重要檢驗(yàn)指標(biāo)ksZ紅軟基地
1.準(zhǔn)確率ksZ紅軟基地
2.命中率ksZ紅軟基地
3.覆蓋率ksZ紅軟基地
離散值預(yù)測(cè)模型的幾個(gè)重要檢驗(yàn)圖形ksZ紅軟基地
1.收益圖（Gains）ksZ紅軟基地
2.響應(yīng)圖（Response）ksZ紅軟基地
3.功效圖（Lift）ksZ紅軟基地
4.利潤(rùn)圖（Profit）ksZ紅軟基地
5.投資回報(bào)圖（ROI）ksZ紅軟基地
離散值預(yù)測(cè)模型的幾個(gè)重要檢驗(yàn)圖形ksZ紅軟基地
什么是組合模型ksZ紅軟基地
在數(shù)據(jù)挖掘模型中，每種模型都有各自的優(yōu)點(diǎn)和缺陷，為了更好的利用模型的優(yōu)點(diǎn)，在Clementine中可以把不同模型通過(guò)一定的方式組合在一起以解決特定的問(wèn)題ksZ紅軟基地
為了提高模型的精確度，我們可以把多個(gè)模型通過(guò)某種方式組合在一起ksZ紅軟基地
組合模型類型ksZ紅軟基地
為了提高模型的可解釋性，可以應(yīng)用C5.0對(duì)預(yù)測(cè)或者聚類結(jié)果進(jìn)行解釋ksZ紅軟基地
為了得到各指標(biāo)對(duì)模型影響的重要程度，可以應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)指標(biāo)重要性進(jìn)行分析ksZ紅軟基地
可以通過(guò)模型的特定組合提高模型的準(zhǔn)確性——下面以數(shù)據(jù)挖掘模型中最常用的二值預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)明組合模型如何能夠提供模型的準(zhǔn)確性ksZ紅軟基地
二值預(yù)測(cè)是數(shù)據(jù)挖掘中重要問(wèn)題ksZ紅軟基地
二值預(yù)測(cè)問(wèn)題是個(gè)非常常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題ksZ紅軟基地
   流失、客戶獲得、欠費(fèi)、欺詐……ksZ紅軟基地
多值預(yù)測(cè)可以轉(zhuǎn)化為二值預(yù)測(cè)問(wèn)題ksZ紅軟基地
連續(xù)預(yù)測(cè)問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為多值預(yù)測(cè)問(wèn)題ksZ紅軟基地
二值預(yù)測(cè)結(jié)果的可能表達(dá)方式ksZ紅軟基地
T or F，我們稱為預(yù)測(cè)值；ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)值為T，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為P；或者預(yù)測(cè)值為F，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為P；ksZ紅軟基地
T的概率為p，稱為預(yù)測(cè)評(píng)分(scoring)。ksZ紅軟基地
和置信度區(qū)分ksZ紅軟基地
例：以預(yù)測(cè)流失為例ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)客戶A流失；ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)客戶B不流失，把握程度為0.8；ksZ紅軟基地
預(yù)測(cè)客戶C的流失概率為0.792。ksZ紅軟基地
多值（set）問(wèn)題向二值問(wèn)題的轉(zhuǎn)化（flag）ksZ紅軟基地
多值集合變量向幾個(gè)二值變量的轉(zhuǎn)化（設(shè)為標(biāo)志）ksZ紅軟基地
連續(xù)預(yù)測(cè)問(wèn)題向多值預(yù)測(cè)問(wèn)題的轉(zhuǎn)化ksZ紅軟基地
從C&RT算法想到的……用分級(jí)節(jié)點(diǎn)ksZ紅軟基地
二值預(yù)測(cè)的結(jié)果表述ksZ紅軟基地
T or FksZ紅軟基地
評(píng)分(scoring)ksZ紅軟基地
   T－>1.0ksZ紅軟基地
   F－>0.0ksZ紅軟基地
二值預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)ksZ紅軟基地
（1）總體準(zhǔn)確率ksZ紅軟基地
（2）命中率ksZ紅軟基地
（3）覆蓋率ksZ紅軟基地
Clementine中預(yù)測(cè)二值問(wèn)題ksZ紅軟基地
由預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)把握程度向預(yù)測(cè)評(píng)分的轉(zhuǎn)化ksZ紅軟基地
練習(xí)1ksZ紅軟基地
對(duì)數(shù)據(jù)集data1.csv建立二值預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)深圳電信/組合模型）ksZ紅軟基地
應(yīng)用C5.0模型得出預(yù)測(cè)模型，對(duì)模型的準(zhǔn)確率（總體準(zhǔn)確率、命中率、覆蓋率）作出描述；ksZ紅軟基地
應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立預(yù)測(cè)模型，練習(xí)把離散問(wèn)題連續(xù)化的方法；(提示：flag->range，T->1.0)ksZ紅軟基地
應(yīng)用C5.0模型建立scoring型的預(yù)測(cè)模型（ 提示：$C，$CC的組合）ksZ紅軟基地
組合模型解決二值預(yù)測(cè)的幾種思路ksZ紅軟基地
投票法(Voting)——少數(shù)服從多數(shù)，小概率服從大概率原則，主要目的在于提高命中率ksZ紅軟基地
修正法——根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果比較調(diào)整預(yù)測(cè)（多個(gè)訓(xùn)練集，一個(gè)檢驗(yàn)集）ksZ紅軟基地
投票法之一——多個(gè)模型一致ksZ紅軟基地
對(duì)于同一問(wèn)題建立不同模型，會(huì)得出不同的結(jié)果，多個(gè)模型同時(shí)預(yù)測(cè)同一結(jié)果時(shí)，往往這個(gè)結(jié)果更加可信ksZ紅軟基地
方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：ksZ紅軟基地
   優(yōu)點(diǎn)：提高模型預(yù)測(cè)精度ksZ紅軟基地
   缺點(diǎn)：會(huì)有一些記錄沒(méi)有預(yù)測(cè)結(jié)果ksZ紅軟基地
投票法之二——建立奇數(shù)個(gè)模型ksZ紅軟基地
建立奇數(shù)個(gè)預(yù)測(cè)模型ksZ紅軟基地
遵循少數(shù)服從多數(shù)原則ksZ紅軟基地
Derive node (type: Conditional)ksZ紅軟基地
If ‘$N-Outcome’ == ‘$C-Outcome’ or ‘$N-Outcome’ == ‘$R-Outcome’then ‘$N-Outcome’else ‘$C-Outcome’ksZ紅軟基地
帶$的變量需要加引號(hào)ksZ紅軟基地
投票法之三——更高把握程度原則ksZ紅軟基地
應(yīng)用那些具有更多把握程度的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)ksZ紅軟基地
 If   ‘$CC-Outcome’ > ‘$NC-Outcome’ksZ紅軟基地
             Then  ‘$C-Outcome’ksZ紅軟基地
              Else  ‘$N-Outcome’ksZ紅軟基地
投票法之四——根據(jù)把握程度匯總進(jìn)行投票ksZ紅軟基地
建立不同模型的評(píng)分（scoring）模型ksZ紅軟基地
對(duì)不同模型得到評(píng)分（score）進(jìn)行平均ksZ紅軟基地
轉(zhuǎn)化為二值預(yù)測(cè)問(wèn)題ksZ紅軟基地
       Converting : If all_score>0.5 then ‘T’ else ‘F’ksZ紅軟基地
       Converting the confidence back                       If all_score > 0.5                       Then (all_score – 0.5) * 2                        Else (0.5 - all_score) * 2ksZ紅軟基地
練習(xí)2ksZ紅軟基地
應(yīng)用data2分別應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、C5.0模型和C&RT模型建立二值預(yù)測(cè)模型，再按照以上4中思路建立預(yù)測(cè)模型。對(duì)于test數(shù)據(jù)完成下表：ksZ紅軟基地
修正法之一——模型堆疊(stacking)ksZ紅軟基地
把模型的預(yù)測(cè)輸出作為另外模型的輸入ksZ紅軟基地
修正法之二——找出錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的規(guī)律（error modelling）ksZ紅軟基地
對(duì)于一個(gè)預(yù)測(cè)模型，我們能夠發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的規(guī)律嗎？ksZ紅軟基地
挑出那些錯(cuò)誤的，建立模型（常常需要平衡數(shù)據(jù)）ksZ紅軟基地
缺點(diǎn)：有些記錄會(huì)沒(méi)有預(yù)測(cè)ksZ紅軟基地
修正法之三——多個(gè)模型一致（agreement modelling）處理投票法一中的不確定值ksZ紅軟基地
多個(gè)模型預(yù)測(cè)一致的作為預(yù)測(cè)ksZ紅軟基地
對(duì)那些不一致的重新建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)ksZ紅軟基地
            Select node                 ‘$N-Outcome’ /== ‘$C-Outcome’ksZ紅軟基地
             Derive node (type: conditional)                  If           ‘$N-Outcome’ == ‘$C-Outcome’                  Then  ‘$N-Outcome’                  Else  ‘$N1-Outcome’ksZ紅軟基地
修正法之四——對(duì)模型建模（speciallist modelling）ksZ紅軟基地
建立關(guān)于何時(shí)規(guī)則模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的模型，得出模型的適用條件（數(shù)據(jù)情況）ksZ紅軟基地
根據(jù)數(shù)據(jù)情況選擇使用不同的模型ksZ紅軟基地
練習(xí)3ksZ紅軟基地
對(duì)于數(shù)據(jù)集data1 to data5按照修正法思路1－思路4建立模型，對(duì)于數(shù)據(jù)集test完成下表：ksZ紅軟基地
總結(jié)——提高二值預(yù)測(cè)效果的幾種思路ksZ紅軟基地
離散問(wèn)題向打分（scoring）問(wèn)題的轉(zhuǎn)化ksZ紅軟基地
投票法之一——多個(gè)模型一致ksZ紅軟基地
投票法之二——建立奇數(shù)個(gè)模型ksZ紅軟基地
投票法之三——更高把握程度原則ksZ紅軟基地
投票法之四——根據(jù)把握程度匯總進(jìn)行投票ksZ紅軟基地
修正法之一——模型堆疊(stacking)ksZ紅軟基地
修正法之二——找出錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的規(guī)律ksZ紅軟基地
修正法之三——多個(gè)模型一致ksZ紅軟基地
修正法之四——對(duì)模型建模ksZ紅軟基地
六、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信行業(yè)中的應(yīng)用ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信行業(yè)中的應(yīng)用ksZ紅軟基地
案例1：流失分析ksZ紅軟基地
案例2：流失癥狀與營(yíng)銷預(yù)演ksZ紅軟基地
案例3：交叉銷售（套餐分析）ksZ紅軟基地
客戶生命周期理論—客戶分析的基礎(chǔ)ksZ紅軟基地
案例一ksZ紅軟基地
電信行業(yè)的流失分析ksZ紅軟基地
電信行業(yè)流失分析的數(shù)據(jù)挖掘模型ksZ紅軟基地
客戶流失分析之商業(yè)理解ksZ紅軟基地
移動(dòng)通信業(yè)是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈的行業(yè)，對(duì)于移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，如何對(duì)其客戶進(jìn)行有效的管理，盡可能的減少客戶的流失和跳網(wǎng)是一個(gè)緊迫的問(wèn)題。在這里我們將介紹數(shù)據(jù)挖掘在移動(dòng)通信業(yè)關(guān)于客戶流失研究中的應(yīng)用。 ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將提供功能強(qiáng)大的模型，可以回答“哪些客戶最可能流失？”和“為什么這些客戶會(huì)流失？”等問(wèn)題。ksZ紅軟基地
客戶流失分析之商業(yè)理解ksZ紅軟基地
什么是流失，流失如何定義          ksZ紅軟基地
      連續(xù)欠費(fèi)不交？號(hào)碼長(zhǎng)期不用？二分標(biāo)記變量？ksZ紅軟基地
流失和哪些因素相關(guān)ksZ紅軟基地
      顧客年齡？性別？收入？行業(yè)？話費(fèi)水平？話務(wù)質(zhì)量？ksZ紅軟基地
確定數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)ksZ紅軟基地
（1）對(duì)客戶進(jìn)行聚類分析，尋找那些流失量比較大的客戶群ksZ紅軟基地
（2）建立規(guī)則，描述那些易于流失的客戶群的特征ksZ紅軟基地
（3）建立打分模型，對(duì)客戶流失可能性（概率）進(jìn)行評(píng)價(jià)ksZ紅軟基地
客戶流失分析之?dāng)?shù)據(jù)理解ksZ紅軟基地
客戶流失分析之?dāng)?shù)據(jù)理解ksZ紅軟基地
客戶流失分析之?dāng)?shù)據(jù)理解ksZ紅軟基地
客戶流失分析之?dāng)?shù)據(jù)準(zhǔn)備ksZ紅軟基地
把CDR月度數(shù)據(jù)匯總成6個(gè)月的總體數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
根據(jù)CDR數(shù)據(jù)生成各種不同的平均數(shù)據(jù)和組合  數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
歸并客戶信息數(shù)據(jù)、CDR數(shù)據(jù)與話費(fèi)數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
對(duì)客戶現(xiàn)在付費(fèi)類型的合理性進(jìn)行簡(jiǎn)單分析ksZ紅軟基地
客戶流失分析之建立模型和模型評(píng)估ksZ紅軟基地
客戶流失分析之模型發(fā)布ksZ紅軟基地
對(duì)每個(gè)特定客戶的流失可能性進(jìn)行打分評(píng)估ksZ紅軟基地
寫(xiě)回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)ksZ紅軟基地
客戶流失分析之建模圖ksZ紅軟基地
案例二ksZ紅軟基地
流失癥狀與營(yíng)銷預(yù)演ksZ紅軟基地
說(shuō)明ksZ紅軟基地
本案例意在說(shuō)明如何應(yīng)用Clementine實(shí)現(xiàn)規(guī)則導(dǎo)出和營(yíng)銷預(yù)演ksZ紅軟基地
本案例是一個(gè)簡(jiǎn)化了的電信流失問(wèn)題，我們不追求變量選擇的完整性ksZ紅軟基地
本案例目的是說(shuō)明過(guò)程，不追求模型的準(zhǔn)確性，對(duì)模型不進(jìn)行任何調(diào)整ksZ紅軟基地
流失分析使用變量ksZ紅軟基地
目標(biāo)變量：二分變量（是否流失）ksZ紅軟基地
輸入變量：ksZ紅軟基地
長(zhǎng)途時(shí)長(zhǎng)ksZ紅軟基地
國(guó)際時(shí)長(zhǎng)ksZ紅軟基地
本地時(shí)長(zhǎng)ksZ紅軟基地
通話時(shí)長(zhǎng)合計(jì)ksZ紅軟基地
投訴次數(shù)ksZ紅軟基地
支付方式ksZ紅軟基地
本地話費(fèi)支付方式ksZ紅軟基地
長(zhǎng)途話費(fèi)支付方式ksZ紅軟基地
年齡ksZ紅軟基地
性別ksZ紅軟基地
收入估計(jì)ksZ紅軟基地
婚姻狀態(tài)ksZ紅軟基地
孩子數(shù)量ksZ紅軟基地
是否有汽車ksZ紅軟基地
流失分析模型ksZ紅軟基地
在流失分析規(guī)則導(dǎo)出中我們應(yīng)用C5.0模型建立模型ksZ紅軟基地
在流失分析營(yíng)銷預(yù)演中我們應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型ksZ紅軟基地
流失分析規(guī)則導(dǎo)出ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流——總體ksZ紅軟基地
超級(jí)節(jié)點(diǎn)1——規(guī)則總結(jié)ksZ紅軟基地
超級(jí)節(jié)點(diǎn)2——規(guī)則對(duì)應(yīng)（Clementine自動(dòng)生成）ksZ紅軟基地
超級(jí)節(jié)點(diǎn)3——指定客戶ksZ紅軟基地
  可以在該節(jié)點(diǎn)中根據(jù)需要指定對(duì)哪些客戶是否流失進(jìn)行分析ksZ紅軟基地
主要結(jié)果1ksZ紅軟基地
生成了預(yù)測(cè)客戶是否流失的決策樹(shù)圖如下（片斷）：ksZ紅軟基地
主要結(jié)果2ksZ紅軟基地
生成了客戶流失和不流失的若干規(guī)則如下：ksZ紅軟基地
主要結(jié)果3——針對(duì)指定客戶的流失規(guī)則（1）ksZ紅軟基地
例如針對(duì)年齡小于30歲的客戶我們可以得到如下流失情況和對(duì)應(yīng)流失規(guī)則：ksZ紅軟基地
主要結(jié)果4——針對(duì)指定客戶的流失規(guī)則（2）ksZ紅軟基地
我們也可以針對(duì)某一個(gè)客戶給出詳細(xì)的預(yù)測(cè)（其中客戶編號(hào)由使用者指定）：ksZ紅軟基地
流失分析營(yíng)銷預(yù)演ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流——總體ksZ紅軟基地
超級(jí)節(jié)點(diǎn)——營(yíng)銷預(yù)演ksZ紅軟基地
主要結(jié)果1:計(jì)算成本收益情況ksZ紅軟基地
根據(jù)用戶指定的每個(gè)客戶的平均成本、營(yíng)銷活動(dòng)折扣率和市場(chǎng)活動(dòng)預(yù)測(cè)回應(yīng)率自動(dòng)得出營(yíng)銷活動(dòng)的預(yù)計(jì)凈收益和市場(chǎng)活動(dòng)的最優(yōu)覆蓋面及最優(yōu)流失評(píng)分臨界值。ksZ紅軟基地
主要結(jié)果2:營(yíng)銷活動(dòng)成本收益圖（1）ksZ紅軟基地
主要結(jié)果2:營(yíng)銷活動(dòng)成本收益圖（2）ksZ紅軟基地
案例三ksZ紅軟基地
電信行業(yè)的交叉銷售分析（套餐分析）ksZ紅軟基地
客戶交叉銷售模型ksZ紅軟基地
目的ksZ紅軟基地
發(fā)現(xiàn)客戶選擇數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)性ksZ紅軟基地
根據(jù)客戶已經(jīng)選擇數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，向客戶進(jìn)行交叉銷售ksZ紅軟基地
研究客戶價(jià)值（或客戶分群）與產(chǎn)品組合之間的關(guān)系ksZ紅軟基地
分析各個(gè)產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行交叉銷售ksZ紅軟基地
關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果ksZ紅軟基地
關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果應(yīng)用（1）ksZ紅軟基地
關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果應(yīng)用（2）ksZ紅軟基地
業(yè)務(wù)人員輸入某一項(xiàng)業(yè)務(wù)后，可以列出應(yīng)該向哪些客戶推薦這項(xiàng)業(yè)務(wù)，這些客戶目前選擇了哪些業(yè)務(wù)，向他們推薦這些業(yè)務(wù)的把握程度如何。 ksZ紅軟基地
關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果應(yīng)用（3）ksZ紅軟基地
業(yè)務(wù)人員按照某種規(guī)則選出一部分客戶后，可以列出這些客戶選擇了何種業(yè)務(wù)，并提出應(yīng)該向這些客戶推薦哪些數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)以及這種推薦的把握程度。 ksZ紅軟基地
電信交叉效果實(shí)際應(yīng)用效果ksZ紅軟基地
客戶價(jià)值與交叉銷售關(guān)系ksZ紅軟基地
電信行業(yè)的交叉銷售數(shù)據(jù)挖掘分析ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流1——數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 (P4_basket) 數(shù)據(jù)變換，變換為市場(chǎng)籃數(shù)據(jù)ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流2——數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（P5_custbasket）計(jì)算客戶價(jià)值ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流3——探索選擇套餐之間的關(guān)系，確定套餐組合（E3_products）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流4——向用戶推薦套餐（D2_recommend）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流5——細(xì)分客戶群，并分析各個(gè)細(xì)分群體選擇套餐的傾向性（M3_prodassoc）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流6——不同價(jià)值客戶群體選擇套餐情況的探索性分析（E4_prodvalue）ksZ紅軟基地
數(shù)據(jù)流7——研究不同價(jià)值群體的選擇套餐組合的情況并預(yù)測(cè)（M4_prodprofile）ksZ紅軟基地
電信行業(yè)交叉銷售建模圖ksZ紅軟基地

培訓(xùn)ppt課件模板：這是培訓(xùn)ppt課件模板，包括了文章背景知識(shí)，認(rèn)字識(shí)詞朗誦，課文賞析，拓展訓(xùn)練/分組練習(xí)等內(nèi)容，歡迎點(diǎn)擊下載。

幼兒教師師德培訓(xùn)ppt1：這是幼兒教師師德培訓(xùn)ppt1，包括了引言，幼兒園教師師德現(xiàn)狀，幼兒園師德建設(shè)存在的問(wèn)題，原因分析，對(duì)策建議等內(nèi)容，歡迎點(diǎn)擊下載。

釘釘培訓(xùn)ppt：這是釘釘培訓(xùn)ppt，包括了釘釘軟件介紹，釘釘常用功能，公司啟用釘釘考勤操作指南，公司啟用釘釘時(shí)間等內(nèi)容，歡迎點(diǎn)擊下載。