数据挖掘在用户行为分析中的应用.pdf
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Adfaith Management Consulting Beijing 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 培训师：赵颖 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第1页 提纲提纲 1.市场营销中的市场营销中的数据挖掘数据挖掘 a)用户的生存周期用户的生存周期 b)用户获取与关系管理用户获取与关系管理 c)数据数据挖挖掘任务掘任务 d)如何将市场用户的问题转化为数据挖掘任务？如何将市场用户的问题转化为数据挖掘任务？ 2. 产品推荐以及精准营销产品推荐以及精准营销 a)产品推荐产品推荐 b)精准营销精准营销 3. 各类数据挖掘算法以及数据挖掘环境各类数据挖掘算法以及数据挖掘环境 a)数据挖掘算法数据挖掘算法 b)数据挖掘环境数据挖掘环境 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第2页 市场营销中的数据挖掘市场营销中的数据挖掘 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第3页 是一个循环的过程是一个循环的过程 转换数据： 使用数据挖 掘技术将数 据转换成可 行动的信息 采取行动： 基于得到的 信息 衡量结果： 是否有所获 利 发现商机： 从分析数据 可得 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第4页 市场营销中的数据挖掘市场营销中的数据挖掘 市场营销中的数据挖掘市场营销中的数据挖掘 a)用户的生存周期用户的生存周期 b)用户获得与关系管理用户获得与关系管理 c)数据挖掘任务数据挖掘任务 d)如何将市场用户的问题转化为数据挖掘任务？如何将市场用户的问题转化为数据挖掘任务？ 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第5页 用户的生存周期用户的生存周期 潜在客户 新客 户 固定 客户 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第6页 用户获得与关系管理用户获得与关系管理 潜在客户 新客 户 固定 客户 客户的获得：吸引潜在客户使其成为 正式客户。
1. 谁是潜在客户？ 2. 什么时机使其成为正式客户？ 3. 数据挖掘可以发挥什么作用？ 用户关系管理：目标就是增加客户 价值 1. 都有哪些种类？ 2. 数据挖掘可以发挥什么作用？ 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第7页 用户获得与关系管理用户获得与关系管理 客户的获得：吸引潜在客户使其成为正式客户 1.1. 谁是潜在客户？谁是潜在客户？ 根据已有客户的历史数据来判断 发展新型的客户群体 2.2. 什么时机使其成为正式客户？什么时机使其成为正式客户？ 对推出新产品是否有反应？ 对广告促销是否有反应？ 3.3. 数据挖掘可以发挥什么作用？数据挖掘可以发挥什么作用？ 精准营销（直接广告投放） 1.什么是response model?：给出每个潜在用户回应的概率 2.投放模型？：试图找到投放的人群，每个潜在用户通过模型得到一个 值，希望这个值与回应率很好地对应 3.收集用户信息：希望模型更精准，信息量过大 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第8页 用户获得与关系管理用户获得与关系管理 用户关系管理：目标就是增加客户价值。
1.1. 都有哪些种类？都有哪些种类？ • 让客户购买更高端的产品：98套餐升级到198套餐 • 让客户购买更多种类的产品：从书扩展到其他 • 让客户购买得更频繁： • 确定客户终身价值 2.2. 数据挖掘可以发挥什么作用？数据挖掘可以发挥什么作用？ • 产品推荐 • 降低信用风险 • 确定客户价值 • 客户流失分析 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第9页 数据挖掘任务数据挖掘任务 数据挖掘的类型： –假设检验：假设检验： • 通过统计的方法对假设进行检验：例如某营销模型的确立基于一些假设的，那么验 证这些假设是否成立是非常必要的 –直接数据挖掘：直接数据挖掘： • 目标是很具体的一个或多个变量，并且已经针对这些变量进行了历史数据收集，目 标也是为了解释这些变量在统计学上，也称为“predictive modeling”，例如回归 分析等 –间接数据挖掘：间接数据挖掘： • 没有目标变量，目标是找出所有可能的模式，例如聚类、模式发现等虽然没有目 标变量，但商业目标还是存在的 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第10页 数据挖掘任务数据挖掘任务 假设检验： –得到假设：要可检验的和容易行动的得到假设：要可检验的和容易行动的 • “家里有高中生的家庭更容易接受家用电气的营销” • “买不同种类商品的客户总的花销也高” –用已有数据进行检验：用已有数据进行检验： • 需要科学的方法来进行这样的检验： – Test/Control分组 – A/B检验 – 选择统计模型 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第11页 数据挖掘任务数据挖掘任务 •数据挖掘任务是那些用来实现某些具体商业目的的技术行为。
•一个商业目标如果合适用数据挖掘来解决，那么它往往可以表达成下面的 任务： – 对数据进行准备 – 探索性的数据分析 – 0/1回应模型（也称为0/1分类） – 对离散值进行分类 – 对数值进行估计 – 寻找聚簇和关联规则 – 在新数据上使用模型 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第12页 数据挖掘任务数据挖掘任务 •对数据进行准备 –得到客户信息：有非常多需要考虑的因素得到客户信息：有非常多需要考虑的因素 –从已有信息推导得出一些信息：从已有信息推导得出一些信息： • 单变量的变换：Scaling, 离散化，数值化 • 联合多个变量：比如计算BMI • 变量中关联性： • 如何从地理信息中获取特征 –如何消减信息的维度：如何消减信息的维度： • 特征太多 • 数据太稀疏 • 特征选择 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第13页 数据挖掘任务数据挖掘任务 •0/1分类： –有些商业目标就是分清楚两类事物有些商业目标就是分清楚两类事物 –例如，精准营销中就是要分清楚会回应的和不会回应的例如，精准营销中就是要分清楚会回应的和不会回应的 •分类： –将新的事物分到已有的类别中去，目标是对已有类别建好模将新的事物分到已有的类别中去，目标是对已有类别建好模 型，并且能够对新来的事物进行分类型，并且能够对新来的事物进行分类 –例子：例子： • 将用户的风险评级为：低、中、高 • 选择在一个网页上面展示什么内容 • 依据一个工作的描述将其归入工作类型 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第14页 数据挖掘任务数据挖掘任务 •估计： –当输出是连续的数字时，需要估计而不是分类当输出是连续的数字时，需要估计而不是分类 –例如：例如： • 估计一个家庭的年收入 • 估计一个客户的生命时长 •寻找簇、关联规则： –购买行为相似的客户被称为是细分市场（购买行为相似的客户被称为是细分市场（market segmentmarket segment ），销售情况相似的产品被称为是亲缘组（），销售情况相似的产品被称为是亲缘组（affinity affinity groupsgroups）） –聚类：将异构的数据分成更加同构的组。
可以是建立细分聚类：将异构的数据分成更加同构的组可以是建立细分 市场的第一步市场的第一步 –关联规则：啤酒和尿布关联规则：啤酒和尿布 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第15页 如何将市场用户的问题转化为数据挖掘任务？如何将市场用户的问题转化为数据挖掘任务？ 商业目标 数据挖掘 任务 数据挖掘 技术 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第16页 从商业目标到数据挖掘任务从商业目标到数据挖掘任务 • 举例：一个公司想要开拓新客户它应该去举例：一个公司想要开拓新客户它应该去GoogleGoogle上做广告？上做广告？ 还是打电视广告？还是去杂志？去哪家杂志？还是打电视广告？还是去杂志？去哪家杂志？ • 相关的因素：总的成本、相关的因素：总的成本、per impressionper impression的成本，的成本，per per conversionconversion的成本的成本 • 数据挖掘任务可以辅助，但是不能完成整个目标数据挖掘任务可以辅助，但是不能完成整个目标 • 可能的任务：可能的任务： – 构建客户概况（customer profile） – 考虑同样的因素定义广告途径的受众 – 计算广告途径与目标客户之间的距离 – 选择距离最小的那种途径 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第17页 数据挖掘任务到数据挖掘技术数据挖掘任务到数据挖掘技术 •有目标还是一些目标？ •目标数据应该是什么样的？ •输入数据是什么样的？ •好用性是否是因素？ •模型的效率是否是因素？ 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第18页 常见的解决方案常见的解决方案 任务任务 最佳模型最佳模型 也可以考虑的也可以考虑的 分类与预测 决策树；逻辑回归； SVM 相似性模型、最近邻 模型、贝叶斯模型 估计 线性回归；神经网络 回归树、最近邻 0/1分类 逻辑回归；决策树 相似性模型、最近邻 模型、贝叶斯模型 寻找簇以及模式 任意聚类算法 关联规则 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第19页 产品推荐以及精准营销产品推荐以及精准营销 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第20页 产品推荐以及精准营销产品推荐以及精准营销 产品推荐以及精准营销产品推荐以及精准营销 a)产品推荐：产品推荐： I.基于内容的 II.基于用户的 III.基于产品的 IV.基于潜在因素分解的 b)精准营销：精准营销： I.如何表示用户： II.如何对用户进行分组： III.如果将用户与广告进行匹配： 数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘在用户行为分析中的应用 2013年3月8日 版权所有,不得翻印 第21页 P 21 推荐系统推荐系统 推荐系统：推荐系统：个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和 商品。
研究价值：研究价值：信息过载推荐系统就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的 信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产 者的双赢 输入数据：输入数据：什么会影响用户的购买需求？ 输出数据：输出数据：向用户推荐商品 评价标准评价标准：top5P， RMSE等 用户行为用户行为 数据量大小数据量大小 点击 Very large 下载 large 评分 middle 好友圈（可由系统自动支持） Large to middl。
