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大數據分析與應用:基於IBM客戶預測性智能平台

大數據分析與應用:基於IBM客戶預測性智能平台

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內容簡介

  本書基於IBM客戶預測性智能平台,以物流與公共交通、零售、互聯網搜索、電信、網路輿情、媒體APP應用這6個實際行業數據為例,為讀者展示了如何利用PCI平台行商業情境下的大數據應用分析,並分析結果指導商業決策。
 

目錄

第一章 IBM 預測性客戶智能簡介  / 1
第一節 基於預測性客戶分析的大數據時代到來  / 1
第二節 IBM 預測性客戶智能平臺方案簡述  / 2
第三節 IBM 預測性客戶智能方案的價值  / 3
第四節 IBM 預測性客戶智能的業務優勢  / 3

第二章 大數據預測性客戶智能平臺系統介紹  / 5
第一節預測性客戶智能框架介紹 / 5
第二節DB2 數據庫  / 6
一、DB2 介紹  / 6
二、Data Studio 工具介紹  / 6
第三節 SPSS Modeler 簡介  / 7
一、SPSS Modeler 概述  / 7
二、SPSS Modeler 節點介紹  / 11
第四節 Cognos 系列簡介  / 29
一、Cognos BI 概述  / 29
二、Cognos Framework Management 簡介/31

第三章 預測模型  / 33
第一節數據源  / 33
第二節 電信呼叫中心案例的預測模型  / 34
一、客戶流失率模型  / 35
二、客戶滿意度模型  / 36
三、客戶關聯模型  / 37
四、客戶回覆傾向模型  / 37
五、分析決策管理中的電信模型  / 38
第三節 電信移動端的預測模型  / 38
一、用於移動端案例的聚合模型  / 38
大數據分析與應用———基於IBM
客戶預測性智能平臺
二、預測流失模型  / 39
三、呼叫中心預測模型  / 39
四、建議接受傾向預測模型  / 39
第四節 零售案例的預測模型  / 39
一、數據準備為零售提供解決方案  / 40
二、客戶細分模型  / 41
三、購物籃分析模型  / 42
四、客戶親和模型  / 43
五、響應日誌分析模型  / 43
六、庫存建議模型  / 44
七、零售案例中的部署模型  / 45
八、使用零售案例模型分析IBM 決策管理  / 45
第五節 保險案例的預測模型  / 46
一、保險案例中使用的數據  / 47
二、客戶分割模型  / 47
三、客戶流失預測模型  / 48
四、客戶終身價值模型(CLTV)   / 48
五、活動反饋模型  / 50
六、人生階段模型  / 50
七、購買傾向模型  / 50
八、保單推薦模型  / 50
九、數據處理模型  / 50
十、社群媒體分析模型  / 51
十一、情緒評分模型  / 51
十二、保險數據模型  / 51
第六節 銀行案例的預測模型  / 53
一、親和力分類模型  / 54
二、客戶流失率模型  / 54
三、拖欠信用卡模型  / 54
四、客戶分類模型  / 54
五、序列分析模型  / 54
六、訓練預測模型  / 55
七、評估模型  / 55
八、商務規則模型  / 55
九、部署  / 55

第四章 預測性客戶智能平臺系統的基礎操作  / 56
第一節數據庫連接操作  / 56
一、實驗目的  / 56
二、實驗原理  / 56
三、實驗內容  / 58
四、實驗步驟  / 59
第二節 SPSS Modeler 中模型的建立  / 73
一、實驗目的  / 73
二、實驗原理  / 73
三、實驗內容  / 73
四、實驗步驟  / 74
第三節 Cognos Framework Management 創建元數據模型  / 94
一、實驗目的  / 94
二、實驗原理  / 94
三、實驗內容  / 94
四、實驗步驟  / 94
第四節 Cognos BI 製作可視化報表  / 112
一、實驗目的  / 112
二、實驗原理  / 112
三、實驗內容  / 113
四、實驗步驟  / 113
大數據分析與應用———基於IBM
客戶預測性智能平臺

第五章 預測性客戶智能平臺系統的應用  / 118
第一節電信行業案例  / 118
一、實驗目的  / 118
二、實驗原理  / 118
三、實驗內容  / 118
四、實驗步驟  / 118
第二節 保險行業案例  / 135
一、實驗目的  / 135
二、實驗原理  / 135
三、實驗內容  / 135
四、實驗步驟  / 135
第三節 零售行業案例  / 167
一、實驗目的  / 167
二、實驗原理  / 167
三、實驗內容  / 167
四、實驗步驟  / 167
第四節 銀行行業案例  / 186
一、實驗目的  / 186
二、實驗原理  / 186
三、實驗內容  / 186
四、實驗步驟  / 186
附錄A 使用報表的配置  / 215
附錄B 故障排除問題  / 222
附錄C 術語解釋  / 224
附錄D 資料來源  / 227
 
 



  «大數據分析與應用———基於IBM 客戶預測性智能平臺» 是IBM Predict Cus ̄tomer Intelligence數據分析軟件的指導教程,用於大數據分析與應用、數據挖掘等與數據分析相關的綜合性課程。該指導書注重理論與實踐相結合,把上機實驗作為課程實踐的重要環節,是教學過程中不可或缺的部分。實驗課程與理論課程不同,要充分體現「以學生為中心」的模式,應以學生為主體,充分調動學生的積極性和能動性,重視學生自學能力與動手能力的培養,本書是數據分析相關課程的配套實驗教材,編寫這本書的目的是滿足高校工商管理、電子商務、物流工程、信息管理與信息系統等專業學生學習之用。
 

詳細資料

  • ISBN:9789577354440
  • 叢書系列:崧燁-一般叢書
  • 規格:平裝 / 238頁 / 17 x 23 x 1.19 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

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