企业对消费者B2C

第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,第三篇 企業對消費者B2C篇,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,2,大綱,12-1 資料探勘 12-2 資料倉儲與資料庫 12-3 商業智慧 12-4 知識管理與知識經濟,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,3,知識管理,知識管理 (KM; Knowledge Management) 是各企業競爭致勝的關鍵 精神在於在適當的時候，將適當的知識，交給適當的人，儲存在適當的地方 當需要相關知識時，能夠正確並且迅速地取得 這是完成線上顧客支援的重要因素,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,4,資料探勘,資料探勘：從資料庫中發現知識，將隱含的、先前並不知道的、潛在有用的資訊從資料庫中粹取出來的過程 資料探勘的精神：資料探勘提供了在茫茫資料中尋找蛛絲馬跡，分析並統整，以得到有用的知識 資料探勘又稱為資料庫知識發覺 (KDD; Knowledge Discovery In Database)，目的為針對資料庫當中的資料做分析處理，然後找出尚未被發覺的知識,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,5,資料探勘-2,資料探勘和統計方法的比較： 統計方法： 重視整體 (Global) 觀點建立模型(Model)抽樣反應整體 資料探勘： 局部 (Local) 的觀點樣本偵測(Pattern Detection)演算法 (Algorithm),2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,6,資料探勘 -3,資料探勘的功能： 分類 (Classification)： 分析對象的屬性，加以分門別類並予以定義，建立類組 (Class) 推估 (Estimation)： 適用於處理連續性數值的資料，依照既有之相關屬性資料，以推導一些未知的連續性變數，得到某一屬性的未知之值 預測 (Prediction)： 特別是針對未來的趨勢作推算 關聯分組 (Affinity Grouping)： 分析哪些事情總是一起發生？ 同質分組 (Clustering)： 將一個異質母體，區隔為一些較具同質性的群組 (Clusters),2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,7,資料探勘 -4,資料探勘技術： (1) 購物籃分析 (2) 決策樹 (Decision Tree) (3) 記憶基礎推理 (MBR: Memory-Based Reasoning) (4) 類神經網路 (Neural Networks) (5) 基因演算法 (GA: Genetic Algorithm) (6) 即時線上分析 (OLAP) (7) 圖形連結偵側 (8) K平均法 (K-Means) (9) 凝聚分法 (Agglomeration) (10) 迴歸分析 (11) 時間數列分析,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,8,資料探勘 -5,以購物籃分析、決策樹、記憶基礎理解為例，說明這些技術如何達成資料探勘功能 購物籃分析： 藉由分析消費者結帳時的購物籃內容，分析哪些產品之間的高度相關性 三項元素：關聯規則、可信度、支持度 決策樹： 人工智慧領域的決策分析機制 利用樹狀結構的資料表示法 (Data Representation)，再加上適當的演算法 (Algorithm) 選擇一個分隔屬性利用屬性將物件作分類計算分隔後之平均分散度,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,9,資料探勘 -6,記憶基礎推理 (Memory-Based Reasoning, MBR)： 運用人工智慧的方式，以現有資料庫為基礎，對新資料進行分類與預測 先找出新資料的鄰近資料 (Neighbor)，然後根據鄰近資料，對新資料進行分類及預測 記憶基礎推理需要處理問題的三大主題：選擇歷史資料，轉換歷史資料，設定距離函數、組合函數、和鄰近資料的數目 優點：簡單易用、能運用在任何資料型態、甚至是非關聯式資料上、結論容易推測、在任何數量的變數下都能運作良好 缺點：佔用大量硬體資源、運算作業繁複、 訓練資料組需大量記錄、高度依賴距離函數和組合函數,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,10,資料探勘-7,資料探勘在企業界之應用：例如行銷、財務、銀行、製造廠、通訊業等 早期著重在學術研究 目前資料探勘在企業界的應用，主要以銀行界、保險公司、信用卡、郵購、大哥大通訊公司等等行業最常見,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,11,資料探勘-8,特別適合資料探勘技術來處理： 交叉銷售 (Cross Sell)：有哪些相關產品，可以順便銷售某位客戶 廣告分析 (Target ads)：分析該針對個別網友給予哪一種廣告 定價 (Pricing)：對於不同網路消費者，可以訂定不同定價策略，以達到量身訂製的個人化功能 風險管理 (Risk Management)：對特定客戶，分析貸款風險度，以決定該核准多少貸款額度 偵測欺騙行為 (Fraud Detection)：比方說，可以用來分析，某筆刷卡是否可能會有問題,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,12,資料探勘-9,當我們在亞馬遜書店搜尋到某一本書時，通常會接收到相關推薦訊息 由於網友的搜尋動作是主動並且有意識的，因此這些推薦訊息是符合網友之興趣的，所以效果極佳 甲網友上亞馬遜書店只曾購買書籍，但和其買過同類型書籍的乙網友、丙網友曾購買過某張CD，亞馬遜網站便會透過資料探勘技術，運算出適合推薦予甲網友之CD,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,13,資料倉儲與資料庫,資料庫： 對單一時間點對單一資料進行處理。 偏重於擷取詳細之資料。 以提供中階主管之決策參考。 重視資料檔之構成。,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,14,資料倉儲與資料庫-2,資料倉儲： 注重於某一段時間內的綜合資料。 其資料有許多來源。 包含很多歷史資料。 資料不會再異動。 包含一些衍生性、彙整性、摘要性的資料。 提供大量資料以分析未來走向與趨勢。 偏重於資料所提供的意義，而非結構。 多半提供高階主管之決策參考。,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,15,商業智慧,商業智慧 (BI; Business Intelligence) 企業智慧、企業智能 企業在將資料轉換為智慧的過程 在組織中是以 Bottom-Up 方式傳遞 決策階層對於資訊的需求，卻是 Top-Down 的,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,16,商業智慧,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,17,商業智慧,從ERP到BI OLTP（線上交易處理，On-Line Transaction Processing） OLAP（線上分析處理，On-Line Analytical Processing） 商業智慧與資料倉儲 進一步以資料探勘技術，找出眾多資料的特性和趨勢，成為有用、可預測的資訊，再結合決策者過去經驗，讓該資訊成為知識，經過執行或行動，即是商業智慧 Drill Down：鑽研明細資料、抽絲剝繭,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,18,商業智慧產業,BI廠商：Business Objects、Hyperion、Cognos、SAS、MicroStrategy、CA、ProClarity BI市場掀起合併風,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,19,平衡計分卡,平衡計分卡（BSC，Balanced Scorecard） 平衡觀念：短期和長期目標、財務和非財務量度、落後及領先指標、外界和內部績效 四個構面：財務、顧客、內部流程、學習成長 關鍵績效指標（KPI，Key Performance Indicator） 可將高階主管腦中的策略轉化為員工每天的工作,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,20,商業智慧趨勢,BI與報表系統的分野已漸漸模糊化 報表重列印、BI重分析 報表工具的Drill Down能力較弱 商業智慧趨勢 大型廠商：產品與技術的標準化 中小企業用戶：套裝的小型專用產品,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,21,知識管理,KM; Knowledge Management 在適當的時候，將適當的知識，交給適當的人，儲存在適當的地方 知識管理必須先具備下列能力： 快速學習新事物的能力。 即時有效轉換為知識的能力。 快速流通與分享資訊的知識能力。 能充份運用擁有知識以創造價值的能力。 知識管理的操作過程包含了三項主要動作： 知識的創造 知識的編碼 知識的擴散,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,22,知識經濟,真正建立在知識與資訊之上，對於知識予以充份激發、擴散、運用的經濟。 創造知識和應用知識的能力與效率，凌駕於土地、資金等傳統生產要素之上，成為支持經濟不斷發展的動力。,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,23,知識經濟-2,又被稱為新經濟，代表的正是新世紀的以知識為主的經濟模式。 又被稱為零阻力經濟，代表其以知識資本為利器，與傳統經濟截然不同的零阻力成長模式。 提升企業優勢競爭力的重要利器，就是知識資本。 在知識經濟時代，強調的是資訊科技的應用，並且重視顧客需求。因此，運用資訊科技，將資料儲存在電腦裏，並藉由電腦加以管理，是在知識經濟時代裏善用知識管理的方式。,2019/3/28,第十二章 資料探勘、商業智慧、知識管理,24,知識經濟-3,組織應該具備之能力： 高度學習的適應能力。 彈性因應變動的能力。 價值創新的能力。,