41、数据挖掘案例分析：从出租车取消到企业破产预测

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数据挖掘案例分析：从出租车取消到企业破产预测

1. 出租车取消案例分析

1.1 业务背景

2013年末，印度班加罗尔的出租车公司Yourcabs.com面临着司机爽约的问题，部分司机在接单后取消订单，导致客户延误甚至被遗弃。班加罗尔作为印度的科技中心，科技正在改变出租车行业。Yourcabs.com拥有在线预订系统，而Uber也在2014年年中开始在班加罗尔运营。该公司收集了2011年至2013年的预订数据，并与印度商学院合作，在Kaggle上发起了竞赛，以研究出租车取消问题。

1.2 数据情况

数据是从原始数据中随机抽取的子集，共有10,000行，每行代表一次预订。数据包含17个输入变量，如用户ID、车型、预订方式、旅行类型、预订套餐类型、地理信息、预订行程的日期和时间等。目标变量是行程是否取消的二元指标，总体取消率在7%至8%之间。

1.3 任务安排

预测模型的应用

基于这些数据构建的预测模型对Yourcabs.com有何用途？

分析模型的应用

分析识别取消/未取消行程预测因素的分析模型对Yourcabs.com的作用。

数据探索、准备和转换

• 在探索性建模时，可以先构建初始模型，不必解决所有数据准备问题，例如GPS信息可以稍后处理。
• 处理缺失数据，如NULL值情况。
• 挖掘日期和时间字段中的有用信息，数据文件中有相关提示。
• 考虑如何处理分类变量，是否全部转换为虚拟变量。

拟合预测模型

选择几种预测模型进行拟合，分析预测变量与取消情况的关系。

模型性能评估 - 错误率

使用混淆矩阵报告模型的预测性能，评估模型是否适用于实际。

模型性能评估 - 提升度

从排名（提升度）角度评估模型的预测性能，判断模型是否实用。

2. 沐浴皂消费者细分案例分析

2.1 业务背景

CRISA是亚洲的一家市场研究机构，专注于跟踪消费品（耐用和非耐用）的消费者购买行为。在一个大型研究项目中，它跟踪了众多消费品类和品牌，通过分层抽样在印度100多个城镇建立了家庭小组，分析了其中600条记录。CRISA拥有交易数据和家庭数据，客户包括广告机构和消费品制造商。

2.2 关键问题

传统上，CRISA基于购买者的人口统计信息进行市场细分，现在希望基于与购买过程和品牌忠诚度更直接相关的两组变量进行细分：

1. 购买行为（购买量、频率、对折扣的敏感度和品牌忠诚度）
2. 购买依据（价格、销售主张）

这样做可以让CRISA了解不同人口属性与购买行为和品牌忠诚度的关联，更有效地分配促销预算，设计更具成本效益的促销活动和客户奖励系统，提高品牌忠诚度。

2.3 数据情况

数据以表格形式呈现，每行代表一个家庭，包含家庭的各种信息，如下表所示：

变量类型	变量名称	描述
Member ID	Member id	每个家庭的唯一标识符
Demographics	SEC	社会经济阶层（1 = 高，5 = 低）
Demographics	FEH	饮食习惯（1 = 素食者，2 = 素食但吃鸡蛋，3 = 非素食者，0 = 未指定）
Demographics	MT	母语（见工作表中的表格）
Demographics	SEX	家庭主妇的性别（1 = 男性，2 = 女性）
Demographics	AGE	家庭主妇的年龄
Demographics	EDU	家庭主妇的教育程度（1 = 最低，9 = 最高）
Demographics	HS	家庭人数
Demographics	CHILD	家庭中儿童的情况（4类）
Demographics	CS	电视可用性（1 = 可用，2 = 不可用）
Affluence	Index	拥有耐用消费品的加权值
Purchase summary	No. of Brands	购买的品牌数量
Purchase summary	Brand Runs	连续购买品牌的次数
Purchase summary	Total Volume	购买总量
Purchase summary	No. of Trans	购买交易次数
Purchase summary	Value	购买总价值
Purchase summary	Trans/ Brand Runs	每个品牌连续购买的平均交易次数
Purchase summary	Vol/Trans	每次交易的平均购买量
Purchase summary	Avg. Price	平均购买价格
Purchase within promotion	Pur Vol	购买量百分比
Purchase within promotion	No Promo - %	无促销时的购买量百分比
Purchase within promotion	Pur Vol Promo 6%	促销代码6下的购买量百分比

促销购买分析

促销期内的购买	其他促销下的购买量百分比	品牌购买量分布	价格类别购买量分布	产品主张类别购买量分布
Purchase within promotion	Pur Vol Other Promo %	Br. Cd. (57, 144), 55, 272, 286, 24, 481, 352, 5, and 999 (others)	Price Cat 1 to 4	Proposition Cat 5 to 15

2.4 品牌忠诚度评估

品牌忠诚度可以通过以下几方面来评估：

• 购买不同品牌的数量。
• 客户更换品牌的频率。
• 不同品牌的购买比例。

2.5 任务规划

K - 均值聚类方法应用于购买行为（含品牌忠诚度）的描述变量，同时考虑购买动机的描述变量。通过此方法，可以根据购买行为和购买动机对消费者进行聚类。选择适合的聚类数量k，通常考虑营销活动能够支持2至5种不同的促销策略。针对各品牌购买百分比的处理，建议使用单一代数变量进行简化。接下来，挑选出最佳的细分市场，并分析这些聚类的特点（例如人口统计信息、品牌忠诚度和购买动机），以此指导广告和促销活动的设计。此外，还需开发一种模型，用于将数据归类到这些细分市场中，特别是要选定一个市场细分作为分类模型的成功类别，以促进直邮促销活动的有效实施。

直邮筹款案例研究

3.1 案例背景

一家美国全国性的退伍军人组织计划开发一个预测模型，旨在提升直邮营销活动的经济效益。该组织拥有一个庞大的内部数据库，包含超过1300万捐赠者的信息，是美国规模最大的直邮筹款机构之一。最新的邮寄记录显示，整体回应率为5.1%，每位回应者的平均捐款额为13美元，而每次邮寄的成本为0.68美元。为了最大化预期的净利润，采用了加权抽样的技术，确保样本中捐赠者与非捐赠者的比例相同。

3.2 数据概况

文件Fundraising.csv中包含了3120条记录，其中一半是捐赠者（TARGET_B = 1），另一半是非捐赠者（TARGET_B = 0）。共有22个变量，具体描述见下表：

变量	描述
ZIP	邮政编码分组（共五个分组；1表示潜在捐赠者属于该分组）
HOMEOWNER	是否为房主（1表示是，0表示否）
NUMCHLD	子女人数
INCOME	家庭收入
GENDER	性别（0表示男，1表示女）
WEALTH	财富等级，基于各地区家庭收入中位数和人口统计数据对各州内相对财富进行分级，分为0至9级，9级代表最富裕群体，0级代表最贫困群体
HV	潜在捐赠者所在社区的平均房产价值（以百美元计）
ICmed	潜在捐赠者所在社区的家庭收入中位数（以百美元计）
ICavg	潜在捐赠者所在社区的家庭收入平均值（以百美元计）
IC15	潜在捐赠者所在社区中收入低于15,000美元的比例
NUMPROM	迄今为止收到的促销活动总数
RAMNTALL	迄今为止的累计捐赠总额
MAXRAMNT	迄今为止的最大单笔捐赠额
LASTGIFT	最近一次的捐赠额
TOTALMONTHS	自上一次捐赠到1998年7月（案例最后一次更新时间）的月份数
TIMELAG	首次与第二次捐赠之间的时间间隔（月数）
AVGGIFT	迄今为止的平均捐赠额
TARGET - B	结果变量：二元响应标志，1表示捐赠者，0表示非捐赠者
TARGET - D	结果变量：捐赠金额（美元），本案例不使用该变量

3.3 任务规划

数据集被划分为60%的训练集和40%的验证集，随机种子设为12345。在模型构建阶段，将选择至少两种分类算法进行测试，不使用TARGET_D变量。对于非对称响应和成本情况下的分类问题，采用加权抽样使训练集中的捐赠者和非捐赠者数量相等，这是因为简单的随机抽样可能导致模型偏向多数类，即非捐赠者。在计算净利润时，需要调整加权抽样的影响，实际捐赠者的过采样权重为9.8，而非捐赠者的过采样权重为0.53。最终，将在同一图表中绘制各个模型在验证集上的净利润提升曲线，以确定最佳模型。使用最佳模型对文件FutureFundraising.csv中的未来邮寄候选人进行预测，按照成为捐赠者的可能性排序，决定邮件活动的目标范围。

3.4 流程图

graph LR
    A[数据分区] --> B[模型构建]
    B --> B1[选择分类工具和参数]
    B --> B2[非对称响应和成本下的分类]
    B --> B3[净利润计算]
    B --> B4[绘制提升曲线]
    B --> B5[选择最佳模型]
    B --> C[测试]

目录交叉销售案例分析

4.1 背景

Exeter是一家专注于目录销售的企业，其目录种类繁多，共分为九大类：服装、家居用品、健康产品、汽车配件、个人电子产品、电脑、园艺用品、创意礼物及珠宝。由于目录的印刷与分发费用高昂，其中最大的运营开支来自于向未购买产品的潜在客户推广产品。为此，Exeter计划通过交叉销售策略提升目录的使用效率，即在顾客完成一次购买后，推荐他们可能感兴趣的产品目录，以促进复购。

graph LR
    A[数据分区] --> B[模型构建]
    B --> B1[选择分类工具和参数]
    B --> B2[非对称响应和成本下的分类]
    B --> B3[净利润计算]
    B --> B4[绘制提升曲线]
    B --> B5[选择最佳模型]
    B --> C[测试]

4.2 任务规划

利用CatalogCrossSell.csv数据集进行关联规则分析，解析输出的关键统计数据（例如提升度、置信度和支持度），并评估这些统计指标对Exeter在选择交叉推广目录时的辅助作用。

5. 破产预测案例分析

5.1 背景介绍

商业分析专家通常会审查公司的财务报表以监控其财务状态。然而，与医疗领域的指标相比，财务数据的准确性较低，且因实际现金流报告不足、会计准则变动等因素，使得准确评估公司健康状况变得复杂。为了探讨公司破产的预测可能性，研究选取了66家破产企业和66家规模及行业相似的稳健企业，收集了每家企业破产前两年的24项财务比率。

5.2 财务比率解释

缩写	财务变量	比率	定义
ASSETS	总资产	R1	CASH/CURDEBT
CASH	现金	R2	CASH/SALES
CFFO	经营活动现金流量	R3	CASH/ASSETS
COGS	销售成本	R4	CASH/DEBTS
CURASS	流动资产	R5	CFFO/SALES
CURDEBT	流动负债	R6	CFFO/ASSETS
DEBTS	总负债	R7	CFFO/DEBTS
INC	收入	R8	COGS/INV
INCDEP	收入加折旧	R9	CURASS/CURDEBT
INV	库存	R10	CURASS/SALES
REC	应收账款	R11	CURASS/ASSETS
SALES	销售额	R12	CURDEBT/DEBTS
WCFO	经营活动营运资金	R13	INC/SALES
		R14	INC/ASSETS
		R15	INC/DEBTS
		R16	INCDEP/SALES
		R17	INCDEP/ASSETS
		R18	INCDEP/DEBTS
		R19	SALES/REC
		R20	SALES/ASSETS
		R21	ASSETS/DEBTS
		R22	WCFO/SALES
		R23	WCFO/ASSETS
		R24	WCFO/DEBTS

5.3 任务规划

应用数据挖掘技术来评估是否有一组变量传达了相同的信息及其重要性；分析破产公司特性与预测公司破产这两个目标之间的差异，以及在不同场景下适用的分类方法；探索数据，初步识别区分破产与非破产公司的重要变量，可采用并列箱形图，以破产/非破产变量作为X轴；使用R语言选择分类器建立多个预测模型，并在验证集上评估模型性能；根据上述分析，确定分类中的关键变量，并讨论它们的影响。

6. 案例总结与比较

6.1 案例类型与目标总结

案例名称	案例类型	主要目标
出租车取消案例	预测类	通过构建预测模型减少出租车取消率，提升客户满意度
沐浴皂消费者细分案例	细分类	根据购买行为和动机对消费者进行细分，以优化促销预算分配
直邮筹款案例	预测类	开发预测模型以提高直邮筹款活动的成本效益，最大化净利润
目录交叉销售案例	关联分析类	通过关联规则分析选出更适合的目录进行交叉销售，提高销售效率
破产预测案例	预测类	评估公司破产的风险，以便提前采取预防措施

6.2 数据特点比较

各案例的数据特性各有不同，具体如下：

• 出租车取消案例：数据包括用户、车辆、预订方式等多个维度，共有10,000条记录，目标变量为二元指标（行程是否被取消）。
• 沐浴皂消费者细分案例：涵盖了家庭的人口统计学信息、经济水平、购买习惯等多个方面的数据，样本量为600条记录，用于衡量品牌忠诚度的变量较多。
• 直邮筹款案例：包含22个变量，样本量为3120条记录，采用了加权抽样方法使捐赠者与非捐赠者的数量平衡，重点关注捐赠响应情况。
• 目录交叉销售案例：数据集中主要围绕产品目录类别，用于执行关联规则分析，旨在提高交叉销售的准确性。
• 破产预测案例：涉及24个财务比率，样本由66家破产企业和66家健康企业组成，目的是预测企业破产的概率。

6.3 任务方法比较

每个案例的方法论也有显著区别：

• 出租车取消案例：需要进行数据探索、预处理和转换，构建多种预测模型，并从错误率和提升度等角度评估模型表现。
• 沐浴皂消费者细分案例：采用K-均值聚类算法对消费者进行细分，挑选最优细分方案并分析其特征，开发分类模型。
• 直邮筹款案例：包括数据分割、模型构建（选择分类工具和参数设置、考虑非对称响应和成本、计算净利润、绘制提升曲线、选定最佳模型）和测试等环节。
• 目录交叉销售案例：执行关联规则分析，解释相关统计量的意义，评估其对交叉销售决策的支持作用。
• 破产预测案例：选择适当的数据挖掘技术来分析变量信息，探索关键变量，构建预测模型并评估其性能，分析关键变量的影响。

7. 技术要点分析

7.1 出租车取消案例技术要点

数据预处理是关键步骤之一，包括缺失值处理、异常值检测、数据标准化等操作，以确保数据质量，为后续建模提供可靠基础。

在处理诸如GPS信息等复杂数据集时，首先建立一个基础模型，然后逐步深化处理流程。面对数据缺失的情况，应依据实际情况选取适当的处理策略，例如删除或填补缺失值。

变量选择与转换

建议将分类变量转变为虚拟变量，并从日期和时间字段中提取有价值的信息（如转换日期为星期或月份），以此增强模型的预测效能。

模型评估

利用混淆矩阵和提升度等评价标准来衡量模型的表现，以确定模型能否满足实际业务需求。

7.2 沐浴皂消费者细分案例技术要点

K - 均值聚类

选择正确的聚类数目k是关键步骤之一，这通常需要通过反复试验并结合业务需求来决定。此外，应当妥善处理品牌购买比例等变量，可以通过创建单一衍生变量来简化分析过程。

细分特征分析

深入研究聚类结果，探讨各个细分市场的社会人口统计学特征、品牌忠诚度及购买动机等，从而为营销策略提供具体的建议。

分类模型开发

在开发分类模型时，挑选适合的分类算法，并选定某一市场细分为成功类别，以用于定向直邮促销活动。

7.3 直邮筹款案例技术要点

加权抽样

实施加权抽样确保捐赠者与非捐赠者在样本中的数量平衡，以便在建模时更加公平地考虑所有群体，进而提升模型识别捐赠者的能力。在计算净收益时，需排除加权抽样的影响。

模型选择与评估

对比至少两个分类模型的性能，通过绘制提升曲线来进行评估，最终选定表现最佳的模型预测未来的邮寄对象是否会捐款。

7.4 目录交叉销售案例技术要点

关联规则分析

应用关联规则分析揭示不同目录类别间的联系，解读提升比、置信度和支持度等统计概念，为交叉销售决策提供科学依据。

实际应用评估

估算关联规则分析对选择交叉推广目录的帮助程度，评估其在实际业务操作中的可行性和效果。

7.5 破产预测案例技术要点

数据挖掘技术选择

选用适当的数据挖掘技术，比如主成分分析或因子分析，来评估各变量间的信息重叠程度及其重要性。

重要变量探索

通过探索性数据分析（如并排箱形图等），初步筛选出区分破产与非破产公司的关键变量。

模型构建与评估

使用R语言中的分类器构建预测模型，并在验证集上测试模型的性能，同时分析关键变量对预测结果的影响。

8. 案例应用与启示

8.1 业务应用

出租车行业

借助预测模型，出租车公司能够提前规划，比如调整驾驶员调度、推出激励计划等，减少订单取消率，提升服务品质和顾客满意度。

消费品行业

消费者细分研究的成果有助于企业精确锁定目标客户群体，设计个性化营销方案，增强促销活动的效果，促进品牌忠诚度的提升。

非营利组织

直邮筹款案例中的预测模型可以高效地识别潜在捐赠人，提高邮件活动的响应率，减少开支，增加募捐收入。

零售行业

目录交叉销售案例的关联规则分析结果可以帮助企业挑选最适宜的目录进行联合销售，提高销售效率，节约营销成本。

金融行业

破产预测案例中的模型能够辅助金融机构评估企业的信用风险，及时采取预防措施，确保资金安全。

8.2 技术启示

针对不同种类的数据，应灵活运用数据处理和特征工程的方法，挖掘数据背后的隐含信息，提升模型的预测能力。

模型选择与评估

根据不同业务目标和数据特性，选择最合适的模型，并运用多种评估指标全面检验模型的可靠性与有效性。

业务与技术结合

数据挖掘技术需紧密贴合业务需求，将分析结果转化为实际行动指南，为公司创造更多价值。

8.3 流程图总结

graph LR
    A[出租车取消案例] --> B[数据处理与特征工程]
    C[沐浴皂消费者细分案例] --> B
    D[直邮筹款案例] --> B
    E[目录交叉销售案例] --> B
    F[破产预测案例] --> B
    B --> G[模型选择与构建]
    G --> H[模型评估]
    H --> I[业务应用与决策]

综上所述，通过分析上述案例，我们了解到数据挖掘技术在各个行业和业务场景中的广泛应用。实践中，应根据具体需求选择恰当的技术手段和方法，深入剖析，以达成业务目标，增强企业的竞争力和经济效益。

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关键词：数据挖掘案例 数据挖掘 企业破产 破产预测 案例分析

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