數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)管理與決策的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)管理與決策分析之實(shí)例應(yīng)用

決策分析質(zhì)量與效率之提升數(shù)據(jù)挖掘之原理概念與功能數(shù)據(jù)挖掘之建構(gòu)方法應(yīng)用案例介紹電子商務(wù)之應(yīng)用（WebMining/WAPMining）建議與結(jié)論引言經(jīng)營(yíng)環(huán)境經(jīng)營(yíng)環(huán)境日益挑戰(zhàn)考慮：成本、利潤(rùn)、質(zhì)量....管理活動(dòng)整合：業(yè)務(wù)運(yùn)作、管理控制、策略規(guī)畫(huà)信息密集行業(yè)全方位/多角化經(jīng)營(yíng)資料--企業(yè)寶貴之資產(chǎn)

信息Mining資料倉(cāng)儲(chǔ)Mining知識(shí)(CorporateMemory)(CorporateIntelligence)Database/DataWarehouseTargetdataCleaneddataTransformeddataPattern/model評(píng)鑒數(shù)據(jù)視覺(jué)資料挖掘數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與簡(jiǎn)化前置處理與清理樣本選取Performancesystem知識(shí)發(fā)現(xiàn)流程（KnowledgeDiscovery)Knowledge/AdaptedfromIBMCorp./數(shù)據(jù)挖掘之基本概念背景管理信息超載及結(jié)構(gòu)化不足信息混亂與誤用管理問(wèn)題復(fù)雜度高實(shí)時(shí)決策分析日益重視發(fā)展目的有效利用搜集之市場(chǎng)、客戶、供貨商、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手及未來(lái)趨勢(shì)信息使企業(yè)經(jīng)由有效之方法與技術(shù)從歷史數(shù)據(jù)里擷取有用的知識(shí)數(shù)據(jù)挖掘原理主要方法數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)視覺(jué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、基因算法、基因規(guī)畫(huà)、案例庫(kù)推理法、規(guī)則庫(kù)推理、統(tǒng)計(jì)回歸等知識(shí)表現(xiàn)決策樹(shù)、法則、定量數(shù)學(xué)公式、黑箱公式等Datamining主要功能與技術(shù)功能技術(shù)適用領(lǐng)域關(guān)聯(lián)性(Association)案例庫(kù)推理/集合理論/統(tǒng)計(jì)菜籃分析時(shí)間序列(Sequence)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/統(tǒng)計(jì)利率預(yù)測(cè)分類(lèi)(Classification)基因演算/類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/統(tǒng)計(jì)/客戶評(píng)鑒分類(lèi) 模糊邏輯案例推理/決策樹(shù)公式(Modeling)基因規(guī)劃/基因演算/回歸銷(xiāo)售預(yù)測(cè)群組(Clustering)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/模糊邏輯/市場(chǎng)區(qū)隔基因演算/統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用現(xiàn)況Safeway販賣(mài)促銷(xiāo)信息（e.g.coupon)音樂(lè)/電影喜好問(wèn)卷搜集FidelityInvestment客戶服務(wù)（cross-selling/walletshare)FirstUSABank信用卡資料（汽車(chē)房貸）CapitalOne降低貸款風(fēng)險(xiǎn)損失率FirstUnion預(yù)測(cè)潛在流失客戶預(yù)測(cè)侵蝕性的物質(zhì)對(duì)皮膚的影響降低產(chǎn)品(藥品或毒品)的發(fā)展成本和時(shí)間，以及減少動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的需求分析零售商店歷史銷(xiāo)售記錄與位置概述以決定最佳的位置分析提款機(jī)設(shè)置地點(diǎn)最佳位置DataMining過(guò)程了解應(yīng)用領(lǐng)域建立目標(biāo)集、選擇目標(biāo)數(shù)據(jù)集去除數(shù)據(jù)雜質(zhì)、做先置處理減少數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換選擇數(shù)據(jù)挖掘的模式（功能）選擇數(shù)據(jù)挖掘的算法（技術(shù)）資料挖掘評(píng)估第七步驟的結(jié)果整理發(fā)現(xiàn)的知識(shí)實(shí)例應(yīng)應(yīng)用客戶評(píng)評(píng)鑒與與分類(lèi)類(lèi)(NeuroFuzzy)提升郵郵購(gòu)回回函率率(Fuzzy)股市交交易最最佳化化規(guī)則則之發(fā)發(fā)掘(GA)零售商商品與與客源源群聚聚相關(guān)關(guān)性分分析(Neural/Statistic)民航機(jī)機(jī)重落落地分分析（（RegressionTree)化妝品品偏好好分析析（ClassificationTree)窯燒最最佳化化控制制（Neural/GA)大哥大大忠誠(chéng)誠(chéng)客戶戶與游游離客客戶之之分析析及預(yù)預(yù)測(cè)（（ClassificationTree)股市交交易最最佳化化規(guī)則則之發(fā)發(fā)掘規(guī)則一一﹕假如6日RSI小于20且6日BIAS小于-4%時(shí)則則買(mǎi)買(mǎi)入并并持有有12日日規(guī)則二二﹕假如如6日RSI大于80且6日BIAS大于5%時(shí)則則賣(mài)賣(mài)出并并放空空10日日提升DirectMail回函函率寄出信信函數(shù)數(shù)（寄寄出成成本））回函數(shù)數(shù)節(jié)省目標(biāo)營(yíng)營(yíng)銷(xiāo)大眾營(yíng)營(yíng)銷(xiāo)預(yù)定目目標(biāo)Segment1(Age43)(42.8%)Segment2(Age42)(24.8%)Segment3(Age52)(20.4%)Segment4(Age26)(11.9%)MarketSegmentationSegmentsize,averageageFigure9.3SegmentationResults:SegmentSizeandAverageAgepopulationSegment3Segmnet1Segmenet4Segment2TargetCategoriesAvg$spent300020002500150010005000MarketSegmentAnalysisSegmentsv..s.PopulationFigure9.4MarketSegmentationAnalysisSafeway案案例面臨之之挑戰(zhàn)戰(zhàn)8milliontransactiondata/week(4TMB)500家店店面面與與600萬(wàn)客客戶戶市場(chǎng)場(chǎng)競(jìng)競(jìng)爭(zhēng)爭(zhēng)激激烈烈，，傳傳統(tǒng)統(tǒng)手手法法技技術(shù)術(shù)式式微微（（如如更更低低價(jià)價(jià)位位，，更更多多據(jù)據(jù)點(diǎn)點(diǎn)，，多多類(lèi)類(lèi)產(chǎn)產(chǎn)品品））新的的競(jìng)競(jìng)爭(zhēng)爭(zhēng)關(guān)關(guān)鍵鍵焦焦點(diǎn)點(diǎn)：：掌掌握握客客戶戶需需要要--哪類(lèi)類(lèi)客客戶戶買(mǎi)買(mǎi)哪哪些些商商品品以以及及購(gòu)購(gòu)買(mǎi)買(mǎi)頻頻率率MarketBasketAnalysis(菜菜籃籃分分析析））CokeMilkJuiceEggCokeMilkJuiceEggEggJuiceMilkCoke其它它相相關(guān)關(guān)應(yīng)應(yīng)用用發(fā)掘掘背背部部手手術(shù)術(shù)成成敗敗關(guān)關(guān)鍵鍵因因素素磁磚磚顏顏色色配配比比決決策策輔輔助助旋窯窯燃燃燒燒最最佳佳化化控控制制研磨磨機(jī)機(jī)鋼鋼球球配配比比及及置置放放址址決決策策輔輔助助電子子能能量量、、功功率率、、廢廢氣氣流流量量、、氨氨氣氣流流量量組組合合對(duì)對(duì)氮氮氧氧化化物物及及硫硫氧氧化化物物去去除除效效率率之之模模式式發(fā)發(fā)展展污染染排排放放量量預(yù)預(yù)測(cè)測(cè)模模式式（（DECADESMODEL））燃燒燒爐爐中中NG、LPG、與與正正常常空空氣氣之之配配比比對(duì)對(duì)燃燃燒燒效效率率及及其其它它有有害害氣氣體體之之排排放放程程度度之之影影響響其它它相相關(guān)關(guān)應(yīng)應(yīng)用用(續(xù)續(xù))發(fā)掘掘共共同同基基金金潛潛在在客客戶戶銀行行活活期期存存款款賬賬戶戶流流失失率率估估計(jì)計(jì)相關(guān)關(guān)產(chǎn)產(chǎn)品品群群組組設(shè)設(shè)計(jì)計(jì)（（cross-selling））預(yù)測(cè)測(cè)油油田田生生產(chǎn)產(chǎn)量量海上上石石油油外外溢溢對(duì)對(duì)生生態(tài)態(tài)破破壞壞影影響響之之估估計(jì)計(jì)飛機(jī)機(jī)結(jié)結(jié)構(gòu)構(gòu)負(fù)負(fù)載載醫(yī)療療案案例例DISXPERT-殘障障職職業(yè)業(yè)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)介介專(zhuān)專(zhuān)家家系系統(tǒng)統(tǒng)區(qū)別別分分析析尋尋找找分分類(lèi)類(lèi)要要因因數(shù)據(jù)據(jù)學(xué)學(xué)習(xí)習(xí)以以萃萃取取分分類(lèi)類(lèi)規(guī)規(guī)則則整合合專(zhuān)專(zhuān)家家規(guī)規(guī)則則與與萃萃取取分分類(lèi)類(lèi)規(guī)規(guī)則則延伸伸應(yīng)應(yīng)用用客戶戶分分類(lèi)類(lèi)醫(yī)療療保保險(xiǎn)險(xiǎn)FAMS的功功能能偵測(cè)測(cè)(Detection)利用用fuzzymodeling和統(tǒng)統(tǒng)計(jì)計(jì)技技術(shù)術(shù)來(lái)來(lái)分分析析群群組組的的行行為為，，針針對(duì)對(duì)每每個(gè)個(gè)醫(yī)醫(yī)療療服服務(wù)務(wù)提提供供者者評(píng)評(píng)定定分分?jǐn)?shù)數(shù)，，以以反反應(yīng)應(yīng)其其遍遍離離行行為為標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)的的程程度度調(diào)查查(Investigation)分析析提提供供者者的的分分?jǐn)?shù)數(shù)和和詳詳細(xì)細(xì)的的賠賠償償數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)解決決(Settlement)詳細(xì)細(xì)分分析析群群組組行行為為和和賠賠償償?shù)牡膱?bào)報(bào)告告和和圖圖表表。。報(bào)報(bào)告告可可以以用用來(lái)來(lái)協(xié)協(xié)商商、、解解決決問(wèn)問(wèn)題題和和檢檢舉舉不不法法之之事事預(yù)防防(Prevention)支持提供供者的監(jiān)監(jiān)視和提提供新的的工具來(lái)來(lái)評(píng)估和和教育他他們，改改善提供供者的行行為，以以防止醫(yī)醫(yī)療詐欺欺和濫用用，減低低保險(xiǎn)公公司的損損失FAMS的特性利用案例例數(shù)據(jù)的的“retrospectiveanalysis””，分析析帳目和和醫(yī)療提提供者的的醫(yī)療工工作，以以找出有有嫌疑的的提供者者依據(jù)醫(yī)療療專(zhuān)業(yè)和和地理位位置來(lái)定定義群組組例如，你你可以著著重于LosAngeles的經(jīng)神科科、Hartford的皮膚科科、大都都會(huì)地區(qū)區(qū)的緊急急救護(hù)服服務(wù)建置數(shù)據(jù)據(jù)剖析應(yīng)應(yīng)注意事事項(xiàng)在規(guī)畫(huà)DataWarehouse時(shí)即即應(yīng)與所所需Mining之目目標(biāo)結(jié)合合配合數(shù)據(jù)據(jù)處理情情況DataWarehouse-->DataMarts-->Cube選選擇軟硬硬件發(fā)展展平臺(tái)分期或分分步驟并并以漸進(jìn)進(jìn)式方法法開(kāi)發(fā)80%心心力需投投入于DataPreparation步驟常見(jiàn)之主主機(jī)平臺(tái)臺(tái)包括：：IBM/390,HP9000,IBMRS-6000,SUN,UNISYS可能遭遇遇問(wèn)題之之影響因因素企業(yè)教育育訓(xùn)練之之不足不適當(dāng)之之支持工工具數(shù)據(jù)之無(wú)無(wú)效性資料樣型型（patterns）太多多多變與時(shí)時(shí)間性數(shù)數(shù)據(jù)復(fù)雜之?dāng)?shù)數(shù)據(jù)型態(tài)態(tài)沒(méi)有現(xiàn)成成之模式式可立即即使用數(shù)據(jù)質(zhì)量量資料可取取得性專(zhuān)家意見(jiàn)見(jiàn)Web/WAPMiningDynamicproductcatalogDynamicbannerDynamiccontentTailoredmailinglistDataMiningforCRM/ChurnManagementDefectoridentificationCampaignpromotionMarketingresourceallocationRiskassessment&frauddetectionRoyalcustomeridentificationBusinessIntelligenceinElectronicCommerce建議與結(jié)結(jié)論以信息科科技為主主軸之經(jīng)經(jīng)營(yíng)管理理數(shù)據(jù)之保保存、管管理與運(yùn)運(yùn)用為致致勝關(guān)鍵鍵善用商業(yè)業(yè)智慧工工具以有有效解決決問(wèn)題案例（一一）—建物抵押押貸款申申請(qǐng)?jiān)u估估說(shuō)明：評(píng)估模模式針對(duì)對(duì)五個(gè)輸輸入變項(xiàng)項(xiàng)值給予予綜合評(píng)評(píng)定分分?jǐn)?shù)--1).建造的施施工質(zhì)量量、2).建筑物的的位置、、3).申貸人的的資產(chǎn)、、4).申貸人的的收入、、5).利息息支支付情況況。各個(gè)個(gè)項(xiàng)目的的評(píng)分范范圍從0分到100分?？墒褂弥夹g(shù)：基因算算法、決決策樹(shù)、、類(lèi)神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)、基基因規(guī)劃劃法計(jì)分模式式結(jié)構(gòu)案例（二二）—DM寄送對(duì)象象評(píng)分說(shuō)明：評(píng)估模模式針對(duì)對(duì)六個(gè)輸輸入變項(xiàng)項(xiàng)值給予予綜合評(píng)評(píng)定分分?jǐn)?shù)數(shù)--1).盈余、2).住家地理理位置、、3).房地產(chǎn)總總值、4).年齡、5).小孩個(gè)數(shù)數(shù)、6).是否結(jié)婚婚?？墒褂弥夹g(shù)：基因算算法、決決策樹(shù)、、類(lèi)神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)、基因因規(guī)劃法法計(jì)分模式式結(jié)構(gòu)窯燒最佳佳穩(wěn)定控控制結(jié)果果x1x2x3x4x5資料挖掘掘技術(shù)與與發(fā)展輸入依誤差調(diào)整權(quán)重真實(shí)值預(yù)測(cè)值132監(jiān)督式學(xué)習(xí)架構(gòu)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)-監(jiān)督式學(xué)學(xué)習(xí)輸入調(diào)整優(yōu)勝單元至輸入層之權(quán)重競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勝單元輸出132非監(jiān)督式學(xué)習(xí)架構(gòu)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)-非監(jiān)督式式學(xué)習(xí)模糊規(guī)則則庫(kù)Neuro-Fuzzy類(lèi)神經(jīng)-模糊系統(tǒng)統(tǒng)GeneticAlgorithm（基因演演算）基因演算算原理GP(基因規(guī)劃劃）GP-Fuzzy基因規(guī)劃劃-模糊系統(tǒng)統(tǒng)案例推理理流程IfTime_band>=2.5yearsandTime_employed>=1.5yearwhilerejectisonly3.2%likely.Atotalof63casesfitthisprofile,61acceptsand2rejects.決策樹(shù)過(guò)去相關(guān)關(guān)R＆D經(jīng)歷民營(yíng)單位位計(jì)劃因特網(wǎng)客客戶購(gòu)買(mǎi)買(mǎi)行為分分析暨預(yù)預(yù)測(cè)（安安瑟在線線），2000網(wǎng)頁(yè)瀏覽覽使用行行為分析析（發(fā)現(xiàn)現(xiàn)者國(guó)際際公司）），2000大哥大門(mén)門(mén)號(hào)轉(zhuǎn)換換與客戶戶流失分分析(自行研究究)，2000網(wǎng)際廣告告暨電視視廣告采采買(mǎi)組合合決策輔輔助系統(tǒng)統(tǒng)(潤(rùn)利公司司)，1999消費(fèi)者對(duì)對(duì)化妝品品之品牌牌選擇模模式建構(gòu)構(gòu)與分析析（資生生堂、佳佳麗寶與與香奈兒兒），1999ISP客戶使用用意愿分分析因果果預(yù)測(cè)模模式建構(gòu)構(gòu)(自行研究究)，1999信用卡持持卡人延延滯繳款款預(yù)測(cè)模模式研究究（某國(guó)國(guó)內(nèi)金融融機(jī)構(gòu)））,1999信用卡簽簽帳金額額預(yù)測(cè)（（某金融融單位）），1999保險(xiǎn)產(chǎn)品品與客戶戶選擇分分析輔助助系統(tǒng)（（某保險(xiǎn)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)人人公司）），1999醫(yī)院洗腎腎中心護(hù)護(hù)理人員員排班輔輔助系統(tǒng)統(tǒng)(長(zhǎng)庚醫(yī)院院)，1998船席調(diào)配配作業(yè)專(zhuān)專(zhuān)家決策策系統(tǒng)(基隆港務(wù)務(wù)局)，1998過(guò)去相關(guān)關(guān)R＆D經(jīng)歷(續(xù)）公營(yíng)單位位"基因工程程算法則則應(yīng)用于于飛機(jī)結(jié)結(jié)構(gòu)負(fù)載載歷程之之分析，，"航發(fā)中心心，NSC89-2623-D-155-005，1999/7/1~2000/6/31"動(dòng)態(tài)基因因規(guī)劃，，"國(guó)科會(huì)，，NSC89-2416-H-155-015，1999/8/1~2000/7/31"建立區(qū)域域整體資資源規(guī)劃劃數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)先期研研究，"臺(tái)灣電力力綜合研研究所，，TAE87001,1999/1/1~1999/6/31"非破壞檢檢測(cè)專(zhuān)家家系統(tǒng)推推理機(jī)構(gòu)構(gòu)之開(kāi)發(fā)發(fā)，"中科院，，NSC88-2623-D-155-003，1998/7/1~1999/6/31"GA-Fuzzy在證券投投資之輔輔助應(yīng)用用，"國(guó)科會(huì)，，NSC88-2416-H-155-019，1998/8/1~1999/7/31"智能型水水泥設(shè)備備操作