Комбинация Text и Data Mining Комбинация технологий text и data mining увеличивает пространство поиска возможных факторов, влияющих на решение, а значить помогает найти правильное решение

Ассоциативные правила Если покупатель купиткартофельные чипсы, то он приобретет Кока - Колу с вероятностью 75%

Пример ассоциативных правил conditionconsequenceSupport (%) Confidence (%) LiftOccurrence замороженн ые про- дукты, пиво консервации пиво, кон- сервации Заморожен- ные продукты

MBA используется при: Сегментации покупателей по поведению при покупке Планировании расположения товаров в супермаркетах и каталогах Кросс - маркетинге

Прямой маркетинг Есть база данных клиентов человек Затраты на полную рассылку составят гривен По предыдущему опыту отвечает каждый 10 клиент Как снизить затраты с максимальной отдачей?

Как может помочь Data Mining? Построить модель классификации по уже имеющейся истории С помощью модели отобрать для рассылки только тех клиентов, которые ответят с наибольшей вероятностью

Классификационная модель

Процесс Data Mining Понимание бизнес задачи Утверждение бизнес цели Утверждение функции оценки Предварительная обработка данных Проверить качество собранных данных Убрать выбросы Выбрать технику построения модели, отталкиваясь от бизнес цели Построить модель

Модели могут быть: Предсказательные для предсказания числовых величин Описательные для классификации, группировки и поиска ассоциативных правил

Процесс Data Mining Оценка модели Насколько верно выполняется модель на тестовых данных Критерий оценки зависит от типа модели Ввод модели в эксплуатацию

Вопросы