大數據分析與應用:基於IBM客戶預測性智能平台

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  • 追蹤分類 ?
  • 作者:蹇潔 主編 追蹤作者 ?
  • 出版社:崧燁文化 追蹤出版社 ?
  • 出版日:2018/9/28
  • ISBN:9789577354440
  • 適讀年齡:全齡適讀
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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

序/導讀



«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

詳細資料

    • 編/譯者
    • 語言
    • 中文繁體
    • 規格
    • 平裝
    • ISBN
    • 9789577354440
    • 分級
    • 普通級
    • 開數
    • 頁數
    • 238
    • 出版地
    • 台灣
    • 適讀年齡
    • 全齡適讀

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