商業(yè)案例玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘_李御璽主講_全國網(wǎng)絡(luò)直播

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商業(yè)案例玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘

主講人：李御璽

背景介紹

企業(yè)想要在競爭激烈的市場中勝出，決策的速度和反應(yīng)的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示，75%的企業(yè)在面臨擬定策略時(shí)，常常無法獲得實(shí)時(shí)且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要透過什么樣的方法，才能快速且實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)變成決策時(shí)有用的信息，是現(xiàn)代企業(yè)所面臨最迫切性的問題。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)無疑是解決這些問題最有效的途徑。數(shù)據(jù)挖掘強(qiáng)調(diào)與現(xiàn)有信息系統(tǒng)的整合，以提供決策者做決策時(shí)所需的情報(bào)，或轉(zhuǎn)化成經(jīng)營智慧，以作為調(diào)整營運(yùn)策略方針的輔助工具。從顧客關(guān)系管理(Customer Relationship Management)的整體架構(gòu)來說，數(shù)據(jù)挖掘是整個(gè)顧客關(guān)系管理的核心。

完整的數(shù)據(jù)挖掘不單可以做到準(zhǔn)確的目標(biāo)市場營銷(Target Marketing)，也可以做到大量的客制化，也就是所謂的一對(duì)一營銷(One-to-One Marketing)。有鑒于此，本課程的目的就是要針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘整套流程，以金融、電信、電商和零售業(yè)為案例背景，結(jié)合SPSS MODELER+WEKA深入講授數(shù)據(jù)挖掘的主要算法，讓學(xué)員勝任全方位的數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用場景。

課程安排

項(xiàng)目名稱	商業(yè)案例玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘
時(shí)間	深圳：2016年8月11-14日，20-21日（6天） 上海：2016年6月18-19，23-26日（6天） 北京：2016年7月29-31，8月5-7日（6天） 成都：2016年7月29-31，8月5-7日（6天）（現(xiàn)場遠(yuǎn)程模式，4720元）
地點(diǎn)	面授班：北京，人大經(jīng)濟(jì)論壇教室               上海，鐵道賓館               深圳，南山科技園               成都，青羊區(qū) 遠(yuǎn)程班：在線同步直播
價(jià)格（元）	面授：5900元 遠(yuǎn)程：4400元
優(yōu)惠	1.     全日制學(xué)生及CDA LEVEL Ⅰ老學(xué)員8折優(yōu)惠（學(xué)生證證明文件） 2.     同一單位三人及以上報(bào)名9折優(yōu)惠，五人及以上8折優(yōu)惠 以上優(yōu)惠不可疊加！
證書認(rèn)證	1.     可自愿申請(qǐng)《數(shù)據(jù)分析師》證書，費(fèi)用400元   2.     可申請(qǐng)報(bào)考《CDA建模分析師認(rèn)證證書》（薦：含金量高） 報(bào)考網(wǎng)址：http://cda.pinggu.org/online_registration.html 以上雙證皆自愿申請(qǐng)
現(xiàn)場班福利	全套視頻資料，終身學(xué)習(xí)，在線答疑 咖啡茶歇，論壇幣（1000個(gè)）

課程收益

(1)了解什么是顧客關(guān)系管理；(2)了解顧客關(guān)系管理系統(tǒng)的架構(gòu)及其組成元素；(3)了解如何利用顧客關(guān)系管理系統(tǒng)來進(jìn)行營銷活動(dòng)；(4)了解什么是數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)；(5)掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能分類；(6)掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的績效增益；(7)了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；(8)掌握如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來篩選關(guān)鍵變量(Key Attribute)；(9)掌握如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)行交叉銷售(Cross-Selling)；(10)掌握如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)(Credit Risk)； (11)了解如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析顧客行為、產(chǎn)生商業(yè)智慧并發(fā)展?fàn)I銷策略。(12)掌握如何使用數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS Modeler/WEKA來完成上述的各項(xiàng)工作。

學(xué)員對(duì)象：

1）各行業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者

2）金融、電信、零售、醫(yī)學(xué)等各行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析人員

3）政府事業(yè)單位大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目人員

4）數(shù)據(jù)挖掘崗位就業(yè)、提拔漲薪、技能優(yōu)化等從業(yè)人員

5）對(duì)數(shù)據(jù)挖掘感興趣的各界人員

詳細(xì)大綱

時(shí)間（6天）	深圳：2016年8月11-14，20-21日（6天） 上海：2016年6月18-19，23-26日（6天） 北京：2016年7月29-31，8月5-7日（6天） 成都：2016年7月29-31，8月5-7日（6天）（現(xiàn)場遠(yuǎn)程模式，4720元）
主題	以企業(yè)場景、真實(shí)案例教學(xué)方式，利用SPSS MODELER和WEKA兩個(gè)工具來貫穿數(shù)據(jù)挖掘建模的整個(gè)內(nèi)容，包括基礎(chǔ)、算法、建模、進(jìn)階、模型優(yōu)化、應(yīng)用等。
應(yīng)用范圍	《營銷活動(dòng)及信用風(fēng)險(xiǎn)控制》 《企業(yè)如何處理原始數(shù)據(jù)》 《如何根據(jù)業(yè)務(wù)選取有效變量》 《如何建立交叉銷售模型》 《如何建立信用評(píng)分模型》 《如何進(jìn)行模型優(yōu)化》 《企業(yè)如何建立預(yù)測模型》 《客戶分群精準(zhǔn)化營銷》
算法理論	KDD、CRISP DM—數(shù)據(jù)處理—統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)—決策樹、羅吉斯回歸、包裝法—貝氏網(wǎng)絡(luò)—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—支持向量機(jī)—隨機(jī)森林—聚類分析—關(guān)聯(lián)分析—序列分析
案例操作	【營銷客戶分群】【銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測】【網(wǎng)站行為關(guān)聯(lián)分析】【商品關(guān)聯(lián)規(guī)則】【交叉銷售】【客戶流失預(yù)警】【天氣預(yù)測】【藥物治療】【疾病診斷】【零售購物籃組合】【銀行金融產(chǎn)品序列分析】【電信商品營銷項(xiàng)目】【銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分卡項(xiàng)目】【零售大數(shù)據(jù)促銷項(xiàng)目】

詳細(xì)大綱可報(bào)名預(yù)留信息索取。

案例展示

1.銀行客戶營銷案例：某銀行希望通過提供客戶對(duì)的營銷活動(dòng)，在未來實(shí)現(xiàn)更多的獲利。此案例的目的是想根據(jù)以往的促銷活動(dòng)，利用數(shù)據(jù)挖掘找出會(huì)對(duì)營銷活動(dòng)有響應(yīng)的客戶特征，并根據(jù)建模的結(jié)果產(chǎn)生要郵寄的促銷客戶名單。

2.信用評(píng)等案例：某銀行希望根據(jù)客戶過去的貸款數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘來預(yù)測新的貸款者，核貸后會(huì)逾期的機(jī)率，以做為銀行是否核貸的依據(jù)，或提供給客戶其他類型的貸款產(chǎn)品。

3.電信客戶分類(不同套餐選擇)案例：某電信服務(wù)提供商通過客戶使用服務(wù)的方式，將客戶分為四類人。此案例的目的是想根據(jù)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘找出這四類人的特征，并發(fā)掘這四類人的潛在新客戶。

4.電信客戶流失案例：某電信服務(wù)提供商非常關(guān)注是否客戶會(huì)流失到競爭對(duì)手。假如服務(wù)使用的數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測哪些客戶有可能被轉(zhuǎn)移到另一個(gè)提供商，則此提供商可提供客制化的優(yōu)惠，以盡可能留住客戶。此案例的目的是想根據(jù)服務(wù)使用的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘來預(yù)測客戶的流失。

5.新車設(shè)計(jì)案例：某汽車制造商開發(fā)兩種新車(汽車及卡車)的原型。在將新車型引入至產(chǎn)品系列之前，該制造商想知道競爭對(duì)手已經(jīng)上市的車輛中，哪些與這兩款產(chǎn)品的原型最為相似，以確定這兩種新車將與哪些車型展開競爭。

次要操作案例：

1.天氣(Weather)案例

2.玻璃制品(Glass)案例

3.電信產(chǎn)品跨銷售(Cross-Selling)案例

4.藥物治療(Drag Diagnosis)案例

5.糖尿病(Diabetes)案例

6.乳癌(Breast Cancer)案例

7.臨床路徑選擇(Clinical Path)案例

8.電離層雷達(dá)偵測(Ionosphere)案例

9.壽險(xiǎn)推銷(Insurance Promotion)案例

10.影像分類(Image)案例

11.便利超商選點(diǎn)(Convenient Store)案例

12.零售促銷預(yù)測(Retail Promotion)案例

13.房價(jià)(Home Price)預(yù)測案例

14.汽車油耗(MPG)預(yù)測案例

15.CPU效能(CPU Performance)預(yù)測案例

16.銀行客戶購買金融商品(Financial Product)之關(guān)聯(lián)分析(Association Analysis)案例

17.文具(Stationery)及健康美容(Health & Beauty)用品之關(guān)聯(lián)分析(Association Analysis)案例

18.銀行客戶購買金融商品(Financial Product)之序列分析(Sequential Analysis)案例

講師簡介

李御璽，教授，國立臺(tái)灣大學(xué)資訊工程博士，銘傳大學(xué)資訊工程學(xué)系教授，銘傳大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心主任，中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會(huì)理事，云南財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院客座教授，浙江大學(xué)城市學(xué)院客座教授，廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，中國人民大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，IBM SPSS-China顧問，SAS-Taiwan顧問。在其相關(guān)研究領(lǐng)域已發(fā)表超過260篇以上的研究論文,同時(shí)也是國科會(huì)與教育部多個(gè)相關(guān)研究計(jì)劃的主持人。

服務(wù)過的客戶包括：中國工商局、中信銀行、臺(tái)新銀行、聯(lián)邦銀行、新光銀行、 新竹國際商業(yè)銀行(現(xiàn)已并入渣打銀行)、第一銀行、永豐銀行、遠(yuǎn)東銀行、美商大都會(huì)人壽、嘉義基督教醫(yī)院、臺(tái)灣微軟、零售業(yè)如赫蓮娜(Helena Rubinstein)化妝品公司、特立和樂(HOLA)公司、航空公司如東方航空公司、中華航空公司、汽車行業(yè)如福特(Ford)汽車公司；政府行業(yè)如國稅局等。

報(bào)名流程

1.在線填寫報(bào)名信息

2.給予反饋，確認(rèn)報(bào)名信息

3.網(wǎng)上繳費(fèi)

4.開課前一周發(fā)送電子版課件和教室路線圖

（北京現(xiàn)場班）

（上海現(xiàn)場班）

（深圳現(xiàn)場班）

（遠(yuǎn)程直播班）

【咨詢方式】

電話：010-68411404

手機(jī)：18010006628（陳老師）QQ：2881989709
          18511302788（王老師）QQ：2881989710

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