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杨 大 川 dyang@minesage

数据分析与数据挖掘 实战案例. 杨 大 川 dyang@minesage.com. 讲师简介. 杨大川 - 迈思奇科技有限公司 CTO 微软 MVP.2004 （最有价值专家） 曾任美国硅谷 Annuncio 公司首席工程师 招商迪辰产品研发部总经理 现兼任中科院客座教授 Minesage : 迈思奇科技有限公司 微软数据分析 / 挖掘领域合作伙伴 面向企业客户提供完整的数据分析 / 挖掘解决方案 www.minesage.com. Agenda. 从数据到信息 传统报表系统的挑战 数据分析与实战案例 数据挖掘与实战案例 总结：商业智能的巨大潜力.

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杨 大 川 dyang@minesage

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Presentation Transcript

  1. 数据分析与数据挖掘实战案例 杨 大 川 dyang@minesage.com

  2. 讲师简介 • 杨大川 - 迈思奇科技有限公司CTO • 微软MVP.2004（最有价值专家） • 曾任美国硅谷Annuncio公司首席工程师 • 招商迪辰产品研发部总经理 • 现兼任中科院客座教授 • Minesage :迈思奇科技有限公司 • 微软数据分析/挖掘领域合作伙伴 • 面向企业客户提供完整的数据分析/挖掘解决方案 • www.minesage.com

  3. Agenda • 从数据到信息 • 传统报表系统的挑战 • 数据分析与实战案例 • 数据挖掘与实战案例 • 总结：商业智能的巨大潜力

  4. 客户关系管理 呼叫中心 市场 活动 系统 互联网系统 财务系统 库存系统 采购系统 人事系统 现代企业的IT系统 • 企业资源计划系统 (ERP) • 客户关系管理系统 (CRM) • 供应链管理系统 (SCM) • 电子商务系统 (EBiz) • 人事管理系统 (HR) • 财务系统 (Fin) • …… 最终结果：大量的数据

  5. 报表系统的答案：40根 这里有几根火柴？

  6. Agenda • 从数据到信息 • 传统报表系统的挑战 • 数据分析与实战案例 • 数据挖掘与实战案例 • 总结：商业智能的巨大潜力

  7. 挑战 难以挖掘出潜在的规则 难以交互分析 了解各种组合 数据太多 信息太少 难以追溯历史数据形成孤岛 随着数据量的增大 难度越来越大

  8. Agenda • 从数据到信息 • 传统报表系统的挑战 • 数据分析与实战案例 • 数据挖掘与实战案例 • 总结：商业智能的巨大潜力

  9. 现在呢？

  10. 数据分析：OLAP技术 Cube 源系统 数据集市 数据仓库 客户端 OLAP

  11. Demo • 互联网行业 • 电信 • 财务和预算 • 房地产

  12. 互联网行业 –门户网站 • 传统的网站流量分析工具 • 简单的静态报表 • 后台处理，大量信息丢失 • 无法针对业务层面深入分析 • OLAP解决方案 • 18个角度随心所欲的分析 • 瞬间获得结果 • 非常容易切入业务层面 • 发现更多的宝藏

  13. 电信行业 • 手机产业的迅猛发展导致： • 海量的数据 • 海量的用户 • 激烈竞争与频繁的策略调整 • OLAP数据分析的价值 • 发现不断变化的规律 • 辅助正确的决策 • 好的决策 = $$$

  14. 财务和预算 • 财务软件有很多 • 用友 • 金蝶 • 预算的方式有很多 • Excel • 专用系统 • OLAP可以分析什么？ • 鸟瞰图的分析方式

  15. 房地产 • 买房？卖房？租房？ • 房价的趋势如何？ • 不同地区的变化 • 不同类型的变化 • 供求关系的变化 • OLAP的解决方案 • 专业化的KPI

  16. Agenda • 从数据到信息 • 传统报表系统的挑战 • 数据分析与实战案例 • 数据挖掘与实战案例 • 总结：商业智能的巨大潜力

  17. 商业智能包含的范围 数据挖掘 数据分析 数据报表

  18. 深入数据挖掘工具 (SQL 2005) • 关联销售 • 销售预期 • 客户分类 • 客户行为分析 • 风险管理 • 信用评估 • 欺诈检测 • 流量点击分析 • …. Text Mining

  19. Demo • 图书音像销售 –关联模型 • 自行车销售 –决策树 • 搜索引擎

  20. 历史数据

  21. 历史数据（Nested）

  22. 同类集合 规则 图示 预测 …… 关联模型:Association

  23. 自行车销售 • 某体育用品商店 • 拥有大量会员 • 部分会员是购买自行车的用户 • 问题：决定客户是否可能购买自行车的因素？ • 性别 • 年龄 • 交通距离 • 拥有的汽车数目 • 拥有的子女数目 • 收入 • ……

  24. 决策树：Decision Tree • 找到潜在客户

  25. 搜索引擎 • IT新宠 • 百度神话 • Google • Yahoo • MSN • 如何发现词与词之间的关联？ • 我们销售关键词给企业 • 如果知道与某个词关联最强的N个词… • 潜在的价值是无限的

  26. Agenda • 从数据到信息 • 传统报表系统的挑战 • 数据分析与实战案例 • 数据挖掘与实战案例 • 总结：商业智能的巨大潜力

  27. 解决 数据挖掘找出潜在规则，辅助决策 OLAP、数据分析提供了更及时、更丰富的信息 报表系统提供了最基本的信息 商业智能

  28. 问题： • OLAP 的目的是什么？ • Static Reporting • Data Mining • Data Analysis • 以上案例中涉及的主要软件有哪些？ • 典型的数据分析系统包括哪四层？

  29. 联系方式： 杨大川 dyang@minesage.com 电话 010-58895882

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