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第十一章 顧客關係管理CRM與資料探勘 - page 26 / 41

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2/14/2015

第十一章 顧客關係管理CRM與資料探勘

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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)

例如: 區分購物屬性: 高度意願、中度意願、低度意願。

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

例如: 依據教育程度、行為,推估信用卡消費量。

預測(Prediction):

特別是針對「未來」的趨勢作推算

例如: 由過去刷卡量,預測未來之刷卡消費量。

關聯分組(Affinity Grouping):

分析「哪些事情總是一起發生?」

例如: 沐浴乳和洗髮精常被一起購買,因此放在附近。交叉銷售(cross selling)

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)

從資料中自然產生區隔(segmentation)

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