蹇潔 主編

«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。

«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...

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

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
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