数据挖掘对客户进行深入分析

2016-09-10

数据挖掘对客户进行深入分析 首先看一下数据挖掘在客户分析中的应用，数据挖掘主要应用于两大领域：客户智能和风险管理。客户智能分为数据层、挖掘层和营销层，数据挖掘属于中间这一层，是服务支撑层，为营销提 ...

银行大数据应用解读以及发展分析

2016-09-08

银行大数据应用解读以及发展分析 大数据现在发展迅速，渗透到各行各业中，银行也不例外。下面我们收集了银行的大数据发展、应用、案例等相关资料，希望对大家有所帮助。 对银行大数据应用的一点思考 在《 ...

论传统行业和电子商务的对数据分析的不同运用

2016-08-28

论传统行业和电子商务的对数据分析的不同运用 电商界有种说法，说传统企业的电商缺乏电子基因，而电商新贵缺乏商业基因，大数据分析观察来看，就是一个缺乏有效引流、流量转换、网站粘客等产品和运营手段，而另 ...

如何将数据挖掘技术应用到客户内在需求管理

2016-07-30

如何将数据挖掘技术应用到客户内在需求管理 客户内在需求管理（Customer Relationship Management）是一种以客户为中心的经营策略，它以信息技术为手段，通过对相关业务流程的重新设计及相关工作流程的重新组合 ...

打破数据挖掘5神话

2016-07-13

打破数据挖掘5神话 数据挖掘是一种强大的分析工具，可以使企业管理人员从描述顾客历史行为开始进一步达到预测顾客未来行为。它可以找出能解释顾客行为的规律。这些数据可以用来增加收入、降低费用、找出商业机 ...

数据挖掘与CRM

2016-07-13

数据挖掘与CRM 现在的数据挖掘项目多数都是游击战，这边挖一挖那边挖一挖，挖到最后还是一场空，还落了个“忽悠”绰号；回想数据挖掘的一个标准流程，那只是一个数据挖掘类项目的标杆而已，那对商业问题有没有 ...

详解数据挖掘之客户全生命周期管理

2016-07-08

详解数据挖掘之客户全生命周期管理 数据挖掘涉及到公司运营的方方面面，这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系 ...

小数据大用场:银行大数据挖掘的五个切入点

2016-07-07

小数据大用场:银行大数据挖掘的五个切入点 随着“大数据时代”的来临，数据分析对于银行的重要性已成为业界的共识。关于银行大数据如何获取以及如何使用的讨论层出不穷，然而，说到具体应用又另当别论了。“大 ...

大数据分析兴起：“往左走”还是“往右走”

2016-06-22

大数据分析兴起：“往左走”还是“往右走” 在大数据时代下，数据正变得空前多元，转移空前快速。现在，有效的数据分析需要非常先进的软件和机器。随着大数据分析兴起，传统的直觉判断有何用场呢?要是数据告诉 ...

大数据驱动零售银行精益化营销

2016-06-11

大数据驱动零售银行精益化营销 零售银行营销业务面临的挑战 银行零售业务是与银行对公业务、同业业务并列的三大核心业务，在经济“三期叠加”、金融市场改革不断深化、利率市场化加快推进以及企业融资成本与 ...

CDA II-R:前沿营销与客户关系管理商业案例

2022-01-20

强强联合打造稀缺商业数据分析课程。本课程将世界客户关系管理方面的领导者美库尔公司 （Merkle Inc）在专业管理咨询方面的几十年的经验积累与CDA数据分析研究院的教学理念与方法相结合，归纳了在商业智 ...

史上最全的大数据入门手册！

2016-05-10

一、大数据分析的五个基本方面 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能 ...

浅谈数据分析和数据建模

2016-05-08

浅谈数据分析和数据建模 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下 ...

大数据入门的四个必备常识

2016-05-08

大数据入门的四个必备常识 一、大数据分析的五个基本方面 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能 ...

如何利用市场细分方法构建更好的预测模型？

2016-05-06

如何利用市场细分方法构建更好的预测模型？ 我们使用线性或者逻辑回归模型来开发精确模型，为了预测相关的输出结果。我们经常为分割的部分分别创建模型。为了判断它们的有效性，我们可以利用细分方法：如CHIAD ...

SAS数据挖掘实战篇【一】

2016-04-08

SAS数据挖掘实战篇【一】 1数据挖掘简介 1.1数据挖掘的产生 需求是一切技术之母，管理和计算机技术的发展，促使数据挖掘技术的诞生。随着世界信息技术的迅猛发展，信息量也呈几何指数增长， ...

信息熵与方差-联系与区别

2016-04-05

    熵的概念很早就在物理学中出现，热力学中的熵用于衡量物质状态的混乱程度。霍金在《时间简历》中也对熵有着有趣的表述：一个常有人打扫清洁的屋子，熵值低，一个不打扫的屋子，熵值就高，自然界 ...

市场细分如何帮助你构建更好的预测模型？

2016-04-01

市场细分如何帮助你构建更好的预测模型？ 但是，这真的有必要吗？我们可不可以创建一个单独的模型和使它含有区融变量作为模型的输入。 这可能可以。特别是根据市场细分创建细分模型可能是一件吃力不讨 ...

小数据大用场：银行大数据挖掘的五个切入点

2016-03-18

小数据大用场：银行大数据挖掘的五个切入点 随着“大数据时代”的来临，数据分析对于银行的重要性已成为业界的共识。关于银行大数据如何获取以及如何使用的讨论层出不穷，然而，说到具体应用又另当别论了。“大 ...

大数据分析：大数据发展迅速，但前路仍挑战无数

2016-03-14

大数据分析：大数据发展迅速，但前路仍挑战无数 放眼整个互联网时候，琳琅满目的大数据可谓算是发展的主流，它的认知、应用重要性在不断上升。不过在大数据发展如此迅速的同时，大数据应用一路上面临的挑战还是 ...