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数据挖掘应用(电信行业)   
 
萧老师
IBM 业务优化与分析资深顾问,曾任SPSS数据挖掘资深顾问。
报名课程   2668 次浏览    436 次 
时间地点: 北京、上海、深圳 根据报名开班
课程费用: 4500元/人,详见 公开课学习手册
企业内训: 可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册
 

 数据挖掘的难点一个是对数据挖掘本身的理解,更重要的是对自己的行业数据挖掘的特点的把握和应用。本课程针对电信行业,分析如何根据行业特点进行有效的数据挖掘,关注于:

  • 数据挖掘在典型行业有哪些典型数据挖掘需求
  • 电信行业的应用数据挖掘的工作场景,
  • 这些场景需要什么样的数据和对应的挖掘方法,
  • 目前有哪些工具支持这些功能,各自的特点是什么,如何选择最有效的。
  • 从业务、工具、应用 、优化多个层次展开讲解,并结合相关的示例。

 
培训目标:
  • 数据挖掘概述
  • 数据挖掘典型工作场景
  • 数据挖掘在电信行业中的需求
  • 数据挖掘在电信行业的应用
    • 数据挖掘流程
    • 数据处理过程
    • 数据挖掘技术
  • 电信行业数据挖掘分析体系
    • 以客户为中心的分析体系
    • 以产品为中心的分析体系
    • 产品为中心的分析方法
    • 围绕竞争对手展开的分析
  • 数据挖掘在电信行业的应用
培训对象:电信行业数据分析经验
学员基础:数据分析员,数据挖掘工程师
授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
培训内容:2天
数据挖掘概述
  • 介绍数据挖掘流程
  • 介绍数据挖掘与数据仓库的关系
  • 数据分析的工作模式及数据管控原则
  • 介绍数据挖掘和报表/OLAP的不同
  • 介绍适用数据挖掘的业务问题及数据挖掘的商业价值
  • 辨析对数据挖掘的误解
  • 介绍数据挖掘的成功因素
  • 数据挖掘研究方向
  • 数据挖掘应用的热点
  • 数据挖掘典型工作场景
  • 广泛的数据挖掘业务需求
  • 寻找最有价值客户群体
  • 产品与顾客之间的关联关系
  • 哪些因素直接影响客户的购买行为
  • 查找时间曲线
  • 挖掘潜在客户需求
  • 查找业务与数据之间的联系
  • 找到潜在的未知和行业标准
  • 数据挖掘在行业中的需求
  • 现代企业数据挖掘需求概述
  • 电信行业的的数据挖掘与分析特点
  • 其他行业数据挖掘应用对照
    • 博彩行业案例分析
    • 金融行业案例研究
    • 电信行业案例分析
    • 数据挖掘系统数据更新与优化
    数据挖掘在电信行业的应用
    数据挖掘流程
  • 商业理解
  • 数据理解
  • 数据准备
  • 建立模型
  • 模型评估
  • 模型发布
  • 数据处理过程
  • 变量和数据
  • 变量的分类及类型
  • 数据的质量
  • 数据理解过程
  • 数据准备过程
  • 数据挖掘技术
  • 数据挖掘技术概述
  • 关联规则
  • 预测及分类技术
  • 聚类分析
  • 其他的数据挖掘方法
  • 数据挖掘效果的评估
  • 电信行业数据挖掘分析体系
  • 电信运营业务模型
  • 以客户为中心的分析体系
  • 以产品为中心的分析体系
  • 以客户为中心的分析体系
  • 客户获取
  • 客户提升
  • 客户成熟
  • 客户衰退
  • 客户流失
  • 以产品为中心的分析体系
  • 产品时效
  • 营销方式
  • 业务组合方式
  • 营销渠道
  • 推出时间
  • 资费体系
  • 产品为中心的分析方法
  • 产品相关性分析
  • 产品替代分析
  • 产品设计
  • 产品生命周期分析
  • 围绕竞争对手展开的分析
  • 竞争对手与己方差异分析
  • 竞争对手客户策反分析
  • 竞争对手客户与己方客户互通行为分析。
  • 数据挖掘电信应用
  • 电信客户流失
  • 电信客户细分

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