企业对消费者B2C
24页1、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
2、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 (D
3、ecision 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 (
4、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
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