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山西移动通信有限责任公司 数据挖掘技术交流 NCR 数据挖掘专员 IN-DB Data Mining Teradata Warehouse Miner 主要技术在于从Windows界面的客户端软件动态生成 Teradata SQL查询语句并提交执行。 Teradata Warehouse Miner 将算法分割成若干步骤，使得这些步骤可以由一系列SQL语句实现。 Teradata Warehouse Miner 通常不会将明细数据从数据库中读取出来，只在有必要的时候读取一些汇总数据。 Teradata Warehouse Miner 主要特点 Teradata Warehouse Miner 数据挖掘时间分配 模型发布与应用 数据挖掘自动化 客户流失专题提交成果 预测模型; 每月保育客户名单; 在线用户分析及报告; 模型监控,选择与管理; 自动化ETL,模型重建，模型评分; 知识转移; 如何选择专题? 问题是否对企业运营有帮助，是否有助于营销分析或者企业的目标； 是否能够清晰地将问题定义成可操作的； 需要的数据是否可以较方便地得到； 当前是否有比较适合的建模方法支持该问题； 数据挖掘专题的选择过程 优先级如何制定? 模型是否有助于企业目标如营销分析 模型是否有望成功 模型是否对其他类似问题有可复制性 坚持先易后难的原则，模型是否对后续的模型有经验和过程积累意义 访谈主要对象 各个部门的业务经理、相关技术骨干，主要访谈部门： 公客部 商客部 大客部 市场拓展部 计费中心等 主要关注主题 宽带用户发展问题，如何定位潜在宽带客户； 宽带资费敏感度分析-资费模拟； 长话用户保持问题； 长话资费分析，资费模拟定价等问题； 固话流失问题，如集中拆机的区域告警； 电话卡业务的发展问题； 来电显示、家家E等增值业务的发展问题； 小灵通发展问题等。 三个首选专题 宽带潜在用户发展专题； 宽带资费敏感度分析-资费模拟专题； 电话卡业务的发展问题（还需要进一步讨论细化）； 宽带潜在用户发展 目标：找出宽带潜在用户供市场营销使用，实现宽带潜在用户名单提供的自动化，并能够跟踪市场营销的结果； 宽带产品资费分析 目标：建立资费模拟机制；通过用户消费行为和价格敏感度的分析定位用户合理的套餐，指导客户的发展。 内容安排 数据挖掘方法论 案例分析 –客户流失模型简介 江苏电信数据挖掘专题选择 数据挖掘专题选择概论 目前，正在和计划实施的数据挖掘专题 南京电信专题选择访谈总结 江苏电信数据挖掘专题选择 选择业务问题 使用可操作的术语清晰描述业务问题 评估是否有足够的数据 选择候选的建模方法 给出建议：该问题适合数据挖掘吗？ 对业务问题排序：给出实施的优先级 数据挖掘专题选择概论 目前，正在和计划实施的数据挖掘专题 南京电信专题选择访谈总结 江苏电信数据挖掘专题选择 数据挖掘专题选择概论 目前，正在和计划实施的数据挖掘专题 南京电信专题选择访谈总结 江苏电信数据挖掘专题选择 注：其他主题将在以后逐步讨论实施相关的挖掘专题。 客户群和产品选择： 选择公众客户（占95%）； 宽带定义为使用拨号ADSL或LAN产品(共占98%)； 提交成果 预测模型； 每月系统自动提供前x名最有可能购买宽带产品的用户名单； 提供名单用户发展的跟踪，10000号成功率等； 为业务用户提供方便、快捷、美观的访问界面； 为潜在用户推荐的资费套餐； 客户群和产品选择： 选择公众客户（占95%）； 宽带定义为使用拨号ADSL或LAN产品(共占98%)； 提交成果 用户-资费的使用现状； 用户对价格的敏感程度评分； 资费模拟机制等。 2004-2-10 张立明 内容安排 数据挖掘方法论 案例分析 –客户流失模型简介 南京电信数据挖掘专题选择 数据挖掘简介 NCR数据挖掘工具：Teradata Warehouse Miner NCR数据挖掘方法论 数据挖掘方法论 什么是数据挖掘？ 数据 知识 信息 决策与行动 数据挖掘是从数据中发现并解释数据中的规律以协助解决实际业务问题的过程。 数据挖掘是使用经过验证的方法在详细的运营数据中发掘可采取行动并将有益于企业的知识的过程。 数据挖掘能够做什么？ 客户关系管理 Teradata Data Warehouse 客户获取 客户保持 客户提升 欺诈侦测 商业价值 关联/ 客户分析 购买倾向 客户价值 信用评分 体系 方法论 建模工具 Ad Hoc 查询 系统管理 维护培训 技术准备 数据挖掘与数据仓库的关系 数据挖掘项目中，超过 70%的工作是存取和准备数据 数据挖掘要求企业级的大量、完整的详细数据 数据仓库是成功实施数据挖掘的基础 真实、唯一的数据 数据挖掘简介 NCR数据挖掘工具：Teradat