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商业案例玩转数据挖掘

主讲人：李御玺

背景介绍

企业想要在竞争激烈的市场中胜出，决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示，75%的企业在面临拟定策略时，常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法，才能快速且实时的转变成决策时有用的信息，是现代企业所面临最迫切性的问题。数据挖掘(Data Mining)无疑是解决这些问题最有效的途径。数据挖掘强调与现有信息系统的整合，以提供决策者做决策时所需的情报，或转化成经营智慧，以作为调整营运策略方针的辅助工具。从顾客关系管理(Customer Relationship Management)的整体架构来说，数据挖掘是整个顾客关系管理的核心。

完整的数据挖掘不单可以做到准确的目标市场营销(Target Marketing)，也可以做到大量的客制化，也就是所谓的一对一营销(One-to-One Marketing)。有鉴于此，本课程的目的就是要针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景，结合SPSS MODELER+WEKA深入讲授数据挖掘的主要算法，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。

课程安排

项目名称	商业案例玩转数据挖掘
时间	北京：2017年11月10-12,17-19日
地点	面授班：北京，人大经济论坛教室 上海，铁道宾馆 远程班：在线同步直播
价格（元）	面授：5900元 远程：4400元
优惠	1. 全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠（学生证证明文件） 2. 同一单位三人及以上报名9折优惠，五人及以上8折优惠 以上优惠不可叠加！
证书认证	1. 可自愿申请《数据分析师》证书，费用400元 2. 可申请报考《CDA建模分析师认证证书》（荐：含金量高） 报考网址：https://exam.cda.cn/ 以上双证皆自愿申请
现场班福利	全套视频资料，终身学习，在线答疑 咖啡茶歇，论坛币（1000个）

课程收益

(1)了解什么是顾客关系管理；(2)了解顾客关系管理系统的架构及其组成元素；(3)了解如何利用顾客关系管理系统来进行营销活动；(4)了解什么是数据挖掘(Data Mining)；(5)掌握数据挖掘技术的功能分类；(6)掌握数据挖掘技术的绩效增益；(7)了解数据挖掘技术的产业标准；(8)掌握如何利用数据挖掘技术来筛选关键变量(Key Attribute)；(9)掌握如何利用数据挖掘技术来进行交叉销售(Cross-Selling)；(10)掌握如何利用数据挖掘技术来评估客户的信用风险(Credit Risk)； (11)了解如何利用数据挖掘技术来分析顾客行为、产生商业智慧并发展营销策略。(12)掌握如何使用数据挖掘工具SPSS Modeler/WEKA来完成上述的各项工作。

学员对象：

1）各行业数据分析、数据挖掘从业者

2）金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员

3）政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员

4）数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员

5）对数据挖掘感兴趣的各界人员

详细大纲

时间（6天）	商业案例玩转数据挖掘
主题	以企业场景、真实案例教学方式，利用SPSS MODELER和WEKA两个工具来贯穿数据挖掘建模的整个内容，包括基础、算法、建模、进阶、模型优化、应用等。
应用范围	《营销活动及信用风险控制》 《企业如何处理原始数据》 《如何根据业务选取有效变量》 《如何建立交叉销售模型》 《如何建立信用评分模型》 《如何进行模型优化》 《企业如何建立预测模型》 《客户分群精准化营销》
算法理论	KDD、CRISP DM—数据处理—统计检验—决策树、罗吉斯回归、包装法—贝氏网络—神经网络—支持向量机—随机森林—聚类分析—关联分析—序列分析
案例操作	【营销客户分群】【银行风险预测】【网站行为关联分析】【商品关联规则】【交叉销售】【客户流失预警】【天气预测】【药物治疗】【疾病诊断】【零售购物篮组合】【银行金融产品序列分析】【电信商品营销项目】【银行信用风险评分卡项目】【零售大数据促销项目】

详细大纲可报名预留信息索取。
案例展示
1.银行客户营销案例：某银行希望通过提供客户对的营销活动，在未来实现更多的获利。此案例的目的是想根据以往的促销活动，利用数据挖掘找出会对营销活动有响应的客户特征，并根据建模的结果产生要邮寄的促销客户名单。
2.信用评等案例：某银行希望根据客户过去的贷款数据，利用数据挖掘来预测新的贷款者，核贷后会逾期的机率，以做为银行是否核贷的依据，或提供给客户其他类型的贷款产品。
3.电信客户分类(不同套餐选择)案例：某电信服务提供商通过客户使用服务的方式，将客户分为四类人。此案例的目的是想根据人口统计数据，利用数据挖掘找出这四类人的特征，并发掘这四类人的潜在新客户。
4.电信客户流失案例：某电信服务提供商非常关注是否客户会流失到竞争对手。假如服务使用的数据可以用来预测哪些客户有可能被转移到另一个提供商，则此提供商可提供客制化的优惠，以尽可能留住客户。此案例的目的是想根据服务使用的数据，利用数据挖掘来预测客户的流失。
5.新车设计案例：某汽车制造商开发两种新车(汽车及卡车)的原型。在将新车型引入至产品系列之前，该制造商想知道竞争对手已经上市的车辆中，哪些与这两款产品的原型最为相似，以确定这两种新车将与哪些车型展开竞争。
次要操作案例：
1.天气(Weather)案例
2.玻璃制品(Glass)案例
3.电信产品跨销售(Cross-Selling)案例
4.药物治疗(Drag Diagnosis)案例
5.糖尿病(Diabetes)案例
6.乳癌(Breast Cancer)案例
7.临床路径选择(Clinical Path)案例
8.电离层雷达侦测(Ionosphere)案例
9.寿险推销(Insurance Promotion)案例
10.影像分类(Image)案例
11.便利超商选点(Convenient Store)案例
12.零售促销预测(Retail Promotion)案例
13.房价(Home Price)预测案例
14.汽车油耗(MPG)预测案例
15.CPU效能(CPU Performance)预测案例
16.银行客户购买金融商品(Financial Product)之关联分析(Association Analysis)案例
17.文具(Stationery)及健康美容(Health & Beauty)用品之关联分析(Association Analysis)案例
18.银行客户购买金融商品(Financial Product)之序列分析(Sequential Analysis)案例
讲师简介

李御玺，教授，国立台湾大学资讯工程博士，铭传大学资讯工程学系教授，铭传大学大数据研究中心主任，中华数据挖掘协会理事，云南财经大学信息学院客座教授，浙江大学城市学院客座教授，厦门大学数据挖掘中心顾问，中国人民大学数据挖掘中心顾问，IBM SPSS-China顾问，SAS-Taiwan顾问。在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。

服务过的客户包括：中国工商局、中信银行、台新银行、联邦银行、新光银行、 新竹国际商业银行(现已并入渣打银行)、第一银行、永丰银行、远东银行、美商大都会人寿、嘉义基督教医院、台湾微软、零售业如赫莲娜(Helena Rubinstein)化妆品公司、特立和乐(HOLA)公司、航空公司如东方航空公司、中华航空公司、汽车行业如福特(Ford)汽车公司；政府行业如国税局等。

报名流程

1.在线填写报名信息

2.给予反馈，确认报名信息

3.网上缴费

4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图

https://pic.bbs.jg.com.cn/album/201406/25/113009ndq96ff6qdplz6bl.jpg（北京现场班）

https://pic.bbs.jg.com.cn/album/201406/25/112957vvz2qjd2l0rzmg2m.jpg（远程直播班）

【咨询方式】

电话：010-68411404

手机&微信：18010006628（陈老师）

邮箱：cwj@cda.cn

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