數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例.ppt

第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘4 2案例二 通信用戶滿意度指數(shù)評(píng)測(cè)4 3案例三 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有趣知識(shí)的而過程 這些知識(shí)是隱含的 事先未知的潛在有用信息 挖掘的知識(shí)表示形式為概念 規(guī)則 規(guī)律和模式等 是建立在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上的高層應(yīng)用 結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘?yàn)樵S多特定領(lǐng)域提供解決方案 包括金融 零售和通信 科學(xué)與工程 入侵檢測(cè)和防護(hù)等 同時(shí)也會(huì)影響人們購物 工作 搜索信息 使用計(jì)算機(jī) 保護(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全 以及休閑 健康和幸福等日常生活 隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用 由此所帶來的影響也將繼續(xù) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 1 Walmart簡介Walmart百貨有限公司由美國零售業(yè)的傳奇人物山姆 沃爾頓先生于1962年在阿肯色州成立 經(jīng)過50多年的發(fā)展 Walmart公司已經(jīng)成為美國最大的私人雇主和世界上最大的連鎖零售企業(yè) 目前 Walmart在全球15個(gè)國家開設(shè)了超過8000家商場 下設(shè)53個(gè)品牌 員工總數(shù)210多萬人 每周光臨Walmart的顧客為2億人次 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 1991年 Walmart年銷售額突破400億美元 成為全球大型零售企業(yè)之一 據(jù)1994年5月美國 財(cái)富 雜志公布的全美服務(wù)行業(yè)分類排行榜 1993年Walmart銷售額高達(dá)673 4億美元 比上一年增長118億美元 超過了1992年排名第一位的西爾斯 Sears 雄踞全美零售業(yè)榜首 1995年 Walmart銷售額持續(xù)增長 并創(chuàng)造了零售業(yè)的一項(xiàng)世界紀(jì)錄 實(shí)現(xiàn)年銷售額936億美元 在 財(cái)富 雜志 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 美國最大企業(yè)排行榜上名列第四 事實(shí)上 Walmart的年銷售額相當(dāng)于全美所有百貨公司的總合 而且至今仍保持著強(qiáng)勁的發(fā)展勢(shì)頭 至今 Walmart已擁有2133家Walmart商店 469家山姆會(huì)員商店和248家Walmart購物廣場 分布在美國 中國 墨西哥 加拿大 英國 波多黎各 巴西 阿根廷 南非 哥斯達(dá)黎加 危地馬拉 洪都拉斯 沙爾瓦多 尼加拉瓜14個(gè)國家 它在短短幾十年中又如此迅猛的發(fā)展 不得不說是零售業(yè)的一個(gè)奇跡 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 2 Walmart貨籃數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容Walmart關(guān)注客戶的貨籃 因?yàn)閃almart認(rèn)為商品銷售量的沖刺只是短期行為 而零售企業(yè)的生命力取決于貨籃 一個(gè)小小的貨籃體現(xiàn)了客戶的真實(shí)消費(fèi)需求和購物行為 每一只貨籃里都蘊(yùn)藏著太多的額客戶信息 零售業(yè)的宗旨是服務(wù)客戶 Walmart認(rèn)為商店的管理核心應(yīng)該是以貨籃為中心的顧客經(jīng)營模式 商店排名只能體現(xiàn)商店自身的表現(xiàn) 而貨籃可以體現(xiàn)客戶的購買行為及消費(fèi)需求 關(guān)注貨籃可以使門店隨時(shí)掌握客戶的消費(fèi)動(dòng)向 從而使門店始終與客戶保持一致 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 為了能夠準(zhǔn)確了解顧客在其門店的購買習(xí)慣 Walmart對(duì)其顧客的購物行為進(jìn)行貨籃分析 想知道顧客經(jīng)常一起購買的商品有哪些 商品相關(guān)性分析是貨籃分析中最重要的部分 Walmart數(shù)據(jù)倉庫里集中了其各門店的具體原始交易數(shù)據(jù) 在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上 Walmart利用NCR數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和挖掘 Walmart發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難以理解的現(xiàn)象 在某些特定情況下 啤酒 與 尿布 兩件看上去毫無關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)貨籃中 這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 這是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的結(jié)果 反映數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律 那么這個(gè)結(jié)果符合現(xiàn)實(shí)情況嗎 是否是一個(gè)有用的知識(shí) 是否有利用價(jià)值 于是Walmart派出市場調(diào)查人員和分析師對(duì)這一數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行調(diào)查分析 經(jīng)過大量實(shí)際調(diào)查和分析 揭示了一個(gè)隱藏在 尿布與啤酒 背后的美國人的一種行為模式 在美國有嬰兒的家庭中 一般是母親在家中照看嬰兒 年輕的父親前去購買尿布 父親在購買尿布的同時(shí) 30 40 的人往往會(huì)順便為自己購買啤酒 這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在一個(gè)貨籃的現(xiàn)象 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 如果這個(gè)年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一 則他很有可能會(huì)放棄購物而到另一家商店 直到可以一次同時(shí)買到尿布與啤酒為止 Walmart發(fā)現(xiàn)了這一獨(dú)特的現(xiàn)象 開始在賣場嘗試將尿布與啤酒擺放在相同的區(qū)域 讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品 并很快地完成購物 而Walmart也可以讓這些客戶一次購買兩件商品 而不是一件 從而獲得了很好的商品銷售收入 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 當(dāng)然 尿布與啤酒 的故事必須具有技術(shù)方面的支持 1993年 美國學(xué)者Agrawal提出通過分析貨籃中的商品集合 來找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法 并根據(jù)商品之間的關(guān)系 找出客戶的購買性為 Agrawal從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法 Aprior算法 Walmart從20世紀(jì)90年代嘗試將Aprior算法引入POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中 并獲得了成功 于是產(chǎn)生了 尿布與啤酒 的故事 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 按常規(guī)思維 尿布與啤酒風(fēng)馬牛不相及 若不是借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析 Walmart是不可能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的這一有價(jià)值的規(guī)律的 3 Walmart貨籃數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析過程研究商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的方法就是貨籃分析 Walmart強(qiáng)調(diào)找出商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系 比如啤酒與尿布 換句話說 Walmart重點(diǎn)是分析貨籃內(nèi)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 以Walmart為代表的美式貨籃分析的目標(biāo)一般是面積巨大 通常都是上萬平方米 商品種類繁多 大多在10萬種以上 的賣場 所以要通過貨籃分析找出淹沒在不同區(qū)域商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系 并將這些關(guān)聯(lián)關(guān)系用于商品關(guān)聯(lián)陳列 促銷等具體工作中 是很難通過人工完成的 比如 啤酒在酒類區(qū)域 尿布在嬰兒用品區(qū)域 兩個(gè)商品陳列區(qū)域相差幾十米 甚至可能是 樓上 樓下 的陳列關(guān)系 用肉眼很難發(fā)現(xiàn)尿布與啤酒存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的規(guī)律 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 把找出貨籃中商品之間關(guān)系的方法稱為 美式貨籃 分析法 這種方法適合應(yīng)用于類似Walmart這樣的大賣場 用于找出不同陳列區(qū)域商品之間的關(guān)系 4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程如何從大型數(shù)據(jù)庫中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則呢 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘有以下兩步 1 根據(jù)最小支持度找出事務(wù)數(shù)據(jù)庫D中所有的頻繁項(xiàng)目集 2 有頻繁項(xiàng)目集合最小支持度產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則 也可以使用附加的興趣度來對(duì)規(guī)則進(jìn)行度量 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 以支持度 信任度 興趣度三項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)的商品關(guān)聯(lián)規(guī)則 一個(gè)正規(guī)的貨籃分析報(bào)表應(yīng)該采取三個(gè)指標(biāo)數(shù)字 才可以準(zhǔn)確地衡量商品是否真的存在關(guān)聯(lián)關(guān)系 采取 支持度 Support 信任度 Confidence 作為主要商品相關(guān)性分析指標(biāo) 為了強(qiáng)化說明關(guān)聯(lián)關(guān)系 往往會(huì)運(yùn)用興趣度 Lift 指標(biāo) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 1 支持度在貨籃分析中 支持度指的是多個(gè)商品同時(shí)出現(xiàn)在同一個(gè)貨籃中的概率 比如 尿布與啤酒同時(shí)出現(xiàn)在貨籃中的概率是20 稱尿布與啤酒的支持度是20 按照國際命名規(guī)則表示為 啤酒Implies尿布 20 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 尿布與啤酒 不等于 啤酒與尿布 相關(guān)性的單向性 是代表商品之間的相關(guān)性具有單向性 尿布與啤酒 代表了一種因果關(guān)系 在 尿布與啤酒 的故事中 年輕的父親去的目的是購買尿布 在買尿布的前提下 才會(huì)考慮購買啤酒 因此在購買尿布的父親中有35 購買了啤酒 不代表購買了啤酒的父親有35 購買了尿布 因?yàn)檫@是兩類不同的消費(fèi)行為 商品之間的因果關(guān)系也會(huì)不同 因此這個(gè)故事不能反過來講 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 要看商品之間是否具有相關(guān)性 在計(jì)算商品之間的支持度時(shí) 需要反過來計(jì)算進(jìn)行驗(yàn)證 看看兩個(gè)商品之間的相關(guān)性具有多少的信任度 從而尋找商品之間的因果關(guān)系 由于商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系具有單向性 在零售業(yè)也會(huì)采取這種表示商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的方式 尿布 啤酒 即尿布與啤酒之間具有關(guān)聯(lián)關(guān)系 方向是從尿布到啤酒 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 2 信任度信任度是對(duì)支持度進(jìn)行衡量的指標(biāo) 用于衡量支持度的可信度及數(shù)據(jù)強(qiáng)度 由于這項(xiàng)指標(biāo)是將商品同時(shí)出現(xiàn)在貨籃中概率進(jìn)行反復(fù)運(yùn)算 因此這是衡量商品相關(guān)性的主要指標(biāo) 3 興趣度興趣度又稱為提升度 是對(duì)支持度 信任度全面衡量的指標(biāo) 很多時(shí)候在衡量商品關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí)只采用 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 這一個(gè)指標(biāo) 可見這個(gè)指標(biāo)的重要性 當(dāng)興趣度指標(biāo)大于1 0時(shí) 則表明商品之間可能具有真正的關(guān)聯(lián)關(guān)系 興趣度數(shù)據(jù)越大 則商品之間的關(guān)聯(lián)意義越大 如果興趣度小于1 0 則表明商品之間不可能具有真正的關(guān)聯(lián)關(guān)系 在某些情況下 興趣度會(huì)出現(xiàn)負(fù)值 此時(shí)商品之間很可能具有相互排斥的關(guān)系 體現(xiàn)在貨籃中 就是這些商品從來不會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)貨籃中 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 假如有表4 1的購買記錄 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 將表4 1整理后得到購買記錄轉(zhuǎn)換后的二維表4 2 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 表4 2中行和列數(shù)字表示同時(shí)購買這兩種商品的額交易條數(shù) 如購買有紙尿片的交易條數(shù)為4 而同時(shí)購買紙尿片和啤酒的交易數(shù)位2 信任度表示了這條規(guī)則在多大程度上可信 計(jì)算 如果紙尿片則啤酒 的信任度 由于在含有紙尿片的4條交易中 僅有2條交易含有啤酒 所以其置信度為0 5 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 支持度計(jì)算在所有交易集中 既有紙尿片又有啤酒的概率 在5條記錄中 既有紙尿片又有啤酒的二級(jí)路有2條 則此條規(guī)則的支持度 2 5 0 4 現(xiàn)在這個(gè)規(guī)則可表述為 如果一個(gè)顧客購買了紙尿片 則有50 的可能購買啤酒 而這樣的情況 及購買了紙尿片有購買了啤酒 會(huì)有40 的可能發(fā)生 再來考慮下述情況 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 項(xiàng)支持度紙尿片0 45啤酒0 42衛(wèi)生紙0 4紙尿片and啤酒0 25紙尿片and衛(wèi)生紙0 2啤酒and衛(wèi)生紙0 15紙尿片 啤酒and衛(wèi)生紙0 05 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 以上情況可得到下述規(guī)則 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 上述三條規(guī)則 對(duì)于規(guī)則 if啤酒and衛(wèi)生紙then紙尿片 同時(shí)購買啤酒和衛(wèi)生紙的人中 有33 33 會(huì)購買紙尿片 而單項(xiàng)紙尿片的支持度為0 45 也就是說在所有交易中 會(huì)有45 的人購買紙尿片 得到這個(gè)規(guī)則的意義不大 如果應(yīng)用商品促銷上作用不是很明顯 為此引入另外一個(gè)量 即興趣度 以度量此規(guī)則是否可用 描述的是相對(duì)于不可用的規(guī)則 可用規(guī)則可以提高多少 可用規(guī)則的提升度大于1 計(jì)算方式為 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) Lift A B Confidence A B Support B Support A B Support A Support B 在上例中 Lift if啤酒and衛(wèi)生紙then紙尿片 0 05 0 15 0 45 0 74 而Lift if紙尿片then啤酒 0 25 0 45 0 42 1 32 也就是說 在紙尿片的產(chǎn)品促銷中如果綁定銷售啤酒 顧客購買概率是單獨(dú)購買啤酒的1 32倍 或者說 對(duì)買了紙尿片的人進(jìn)行推銷啤酒 購買概率是隨機(jī)推銷啤酒的1 32倍 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 接下來就要產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則 首先 找出頻繁集 所謂頻繁集指滿足最小支持度或信任度的集合 其次 從頻繁集中找出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則 強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則指既滿足最小支持度又滿足最小信任度的規(guī)則 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 1案例一 零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘 續(xù) 5 Walmart貨籃數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用效果Walmart公司的所有分公司的銷售數(shù)據(jù) 庫存數(shù)據(jù)每天通過衛(wèi)星線路傳到總部的而數(shù)據(jù)倉庫里 通過數(shù)據(jù)倉庫對(duì)商品品種和庫存進(jìn)行分析 Walmart公司可以研究顧客購買趨勢(shì) 分析季節(jié)性購買模式 及時(shí)補(bǔ)充商品 確定促銷商品 等等 Walmert的締造者SamWalton在他的自傳 MadeinAmerica MyStory 中 對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫評(píng)價(jià)極高 可以說 數(shù)據(jù)倉庫改變了Walmart 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 1 通信用戶滿意度指數(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的背景簡介通信行業(yè)正面臨與日俱增的市場壓力 更精明的競爭對(duì)手和更苛刻的消費(fèi)者 中國通信行業(yè)正從快速增長階段邁入平穩(wěn)增長階段 服務(wù)質(zhì)量已經(jīng)成為企業(yè)的核心競爭力 因而通信運(yùn)營商市場營銷工作的重點(diǎn)不僅僅是吸引新用戶 突出價(jià)格策略的重要性 而是要將如何維護(hù)老用戶作為市場營銷工作新的重點(diǎn) 從而使服務(wù)策略的重要性逐漸突現(xiàn) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 目前 市場上的價(jià)格競爭將逐漸過渡到服務(wù)競爭 各大通信運(yùn)營商已經(jīng)形成了較為激烈的競爭格局 隨著國內(nèi)運(yùn)營商及國外運(yùn)營商進(jìn)入移動(dòng)通信市場 這種競爭愈演愈烈 通信運(yùn)營商能否在如此嚴(yán)峻的經(jīng)營環(huán)境下順利發(fā)展 關(guān)鍵因素在于能否站在消費(fèi)者的角度考慮產(chǎn)品和服務(wù) 消費(fèi)者是否滿意其提供的產(chǎn)品或服務(wù) 客戶滿意 越來越成為眾多通信運(yùn)營商已經(jīng)意識(shí)和正在努力提高的經(jīng)營指標(biāo) 成為運(yùn)營商工作的重點(diǎn) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 2 通信用戶滿意度指數(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)通信用戶滿意度是衡量通信服務(wù)水平的重要指標(biāo) 也是目前世界上許多國家和地區(qū)測(cè)評(píng)通信服務(wù)質(zhì)量的通用做法 通信運(yùn)營商期望通過用戶滿意度研究了解不同品牌客戶和集團(tuán)客戶對(duì)該公司的整體服務(wù)工作的滿意度評(píng)價(jià) 以及不同品牌客戶對(duì)本公司各商業(yè)流程環(huán)節(jié)上的服務(wù)感受及滿意度水平 并了解不同品牌客戶對(duì)本公司的忠誠度 同時(shí)判斷當(dāng)前業(yè)務(wù) 服務(wù)工作 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 中存在的主要問題 重點(diǎn)圍繞各個(gè)商業(yè)過程 有針對(duì)性地發(fā)現(xiàn)問題 從而改善服務(wù) 通過滿意度指數(shù) 比較各地市分公司的服務(wù)工作差異 以便為省公司的考核提供依據(jù) 進(jìn)行與競爭對(duì)手CSI CustomerSatisfactionIndex 顧客滿意指數(shù) 測(cè)評(píng)的比較分析 確定通信運(yùn)營商在客戶服務(wù)工作中有待改善的地方 并以績優(yōu)區(qū)域?yàn)闃?biāo)桿 不斷提高和推動(dòng)該通信運(yùn)營商的用戶滿意度 預(yù)測(cè)今后的業(yè)務(wù) 服務(wù)競爭趨勢(shì) 制定應(yīng)對(duì)競爭的一系列策略和方案 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 3 通信用戶滿意度指數(shù)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)挖掘的構(gòu)建模型各方面滿意度的而研究 例如 不同品牌客戶和集團(tuán)客戶對(duì)整體服務(wù)工作的滿意度 不同品牌客戶對(duì)各商業(yè)流程環(huán)節(jié)上的滿意度等 都是基于圖4 1所示的滿意度框架模型 只是在不同的滿意度分析時(shí)具體的觀測(cè)指標(biāo)有些變動(dòng) 例如 不同品牌相應(yīng)的商業(yè)過程的指標(biāo) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 圖4 1通信運(yùn)營商滿意度模型框架示例 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 4 通信用戶滿意度指數(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的而結(jié)果分析某第三方機(jī)構(gòu)對(duì)通信用戶進(jìn)行了用戶滿意指數(shù)抽樣測(cè)評(píng) 本次測(cè)評(píng)的對(duì)象涵蓋全國各地4億多各類通信用戶 采用概率抽樣方式在用戶中選取被訪樣本 并對(duì)被選中的用戶進(jìn)行問卷調(diào)查 在全國范圍內(nèi)共計(jì)訪問了7萬多個(gè)通信用戶 通過電話調(diào)查最終完成有效樣本5076個(gè) 獲得10多萬條用戶評(píng)價(jià)信息 處理數(shù)據(jù)幾百萬個(gè) 樣本采集按照3階段PPS概率抽樣 每項(xiàng)業(yè)務(wù)抽取720個(gè)樣本 保證了樣本數(shù)量的廣泛性和代表性 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 表4 3列舉了參加測(cè)評(píng)的7個(gè)對(duì)象客戶總體滿意度指數(shù) 表4 37個(gè)評(píng)測(cè)對(duì)象的客戶總體滿意度指數(shù) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 由上表數(shù)據(jù)可知 在參與評(píng)測(cè)的7個(gè)對(duì)象中 通信業(yè)務(wù)1 通信業(yè)務(wù)2 通信業(yè)務(wù)3 通信業(yè)務(wù)4 通信業(yè)務(wù)5的客戶總體滿意度處于高水平 并比較接近 各運(yùn)營商的服務(wù)水平比較穩(wěn)定 其中 通信業(yè)務(wù)3和通信業(yè)務(wù)4的客戶總體滿意度指數(shù)明顯高于通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7 高出近12個(gè)百分點(diǎn) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 與美國 歐洲等過的通信服務(wù)滿意度指數(shù)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)相比 我國固定 移動(dòng)電話用戶滿意度指數(shù)的數(shù)據(jù)具有可比性 固定電話和移動(dòng)電話的用戶滿意度指數(shù)與歐美相比處于較高水平 調(diào)查顯示 用戶對(duì)固定電話業(yè)務(wù)的資費(fèi)透明度和計(jì)費(fèi)準(zhǔn)確性較為關(guān)注 對(duì)移動(dòng)電話的通話質(zhì)量和價(jià)格水平有改進(jìn)要求 對(duì)ISP業(yè)務(wù)的質(zhì)量改進(jìn)要求集中于兩點(diǎn) 一是提高接通率 二是提高網(wǎng)速 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 我國通信業(yè)務(wù)多年持續(xù)高速增長 新的網(wǎng)絡(luò)和新的業(yè)務(wù)層出不窮 電話用戶數(shù)量逐年猛增 在這樣一個(gè)快速增長期 通信服務(wù)質(zhì)量始終是大眾關(guān)注的熱點(diǎn) 也是政府主管部門監(jiān)管的重點(diǎn) 雖然目前整體服務(wù)質(zhì)量已有明顯提高 用戶滿意度逐年上升 通信主管部門和各通信運(yùn)營商的努力取得了一定成效 如在用戶數(shù)激增的情況下 2002年中消協(xié)全國受理的通信方面用戶投訴量反而比2001年下降了1 3 但客觀地講 通信服務(wù)質(zhì)量還是不足 用戶抱怨還會(huì)存在 通信消費(fèi)過程中的焦點(diǎn) 熱點(diǎn)問題還會(huì)不斷出現(xiàn) 通信行業(yè)將會(huì)利用各種方式切實(shí)改進(jìn)服務(wù) 竭力為公眾提供更加滿意的通信業(yè)務(wù) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 5 通信用戶滿意度指數(shù)評(píng)測(cè)改進(jìn)策略圍繞網(wǎng)絡(luò)服務(wù) 服務(wù)廳服務(wù) 熱線服務(wù) 繳費(fèi)充值服務(wù) 夢(mèng)網(wǎng)服務(wù) 優(yōu)惠活動(dòng) 網(wǎng)站服務(wù)滿意度這些主要商業(yè)過程提出了滿意度的具體改進(jìn)策略 如對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的滿意度和具體改進(jìn)策略 下面以通信業(yè)務(wù)1和通信業(yè)務(wù)2兩項(xiàng)業(yè)務(wù)為例加以說明 通信業(yè)務(wù)1客戶滿意度 客戶滿意度較高的是網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量與繳費(fèi)方便程度 客戶對(duì)夢(mèng)網(wǎng)服務(wù)的滿意度比較低 除夢(mèng)網(wǎng)外 客戶對(duì)熱線方面滿意度也比較低 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 通信業(yè)務(wù)2客戶滿意度 客戶滿意度較高的是整體網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量與繳費(fèi)方便程度 客戶對(duì)夢(mèng)網(wǎng)服務(wù)的滿意度比較低 客戶對(duì)特色服務(wù)的滿意度為中等 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 根據(jù)研究提出了有建設(shè)性和可執(zhí)行的滿意度改進(jìn)和提升客戶忠誠度的改進(jìn)計(jì)劃 通信業(yè)務(wù)1和通信業(yè)務(wù)2的戰(zhàn)略改進(jìn)方向就是繼續(xù)保持總體優(yōu)勢(shì) 改進(jìn)弱項(xiàng)指標(biāo) 1 網(wǎng)絡(luò)方面客戶滿意度較高 其中最高的是通信業(yè)務(wù)3 通信業(yè)務(wù)7相對(duì)偏低 2 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)總體滿意度具有明顯優(yōu)勢(shì) 在通話質(zhì)量方面明顯高于通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 3 總體上 絕大部分場合的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)都處于中高水平 但山區(qū)信號(hào)的滿意度較低 對(duì)于不同場合撥打電話無法接通率 總體上室內(nèi)的無法接通率最高 其中通信業(yè)務(wù)2的室內(nèi)無法接通率較高 超過50 通信業(yè)務(wù)3 通信業(yè)務(wù)4和通信業(yè)務(wù)5的無法接通率相對(duì)較低 通信業(yè)務(wù)6的無法接通率大于通信業(yè)務(wù)7 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 4 對(duì)于網(wǎng)內(nèi) 網(wǎng)間通話無法接通率方面 自身品牌客戶撥打通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7品牌的客戶手機(jī)時(shí)無法接通率較高 通信業(yè)務(wù)2尤其高 而通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7客戶撥打市話或該運(yùn)營商時(shí)無法接通率較高 5 對(duì)于掉話率 通信業(yè)務(wù)1和通信業(yè)務(wù)2的掉話率高于通信業(yè)務(wù)3 通信業(yè)務(wù)4 相對(duì)更高 和通信業(yè)務(wù)5 室內(nèi)的掉話率高于室外 室內(nèi)掉話率較高的有通信業(yè)務(wù)2 51 通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7的掉話率也達(dá)40 以上 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 6 對(duì)于短信故障率方面 短信發(fā)送不成功發(fā)生率較高 通信業(yè)務(wù)5與通信業(yè)務(wù)1最為明顯 其次是短信發(fā)送成功但對(duì)方長時(shí)間才收到 通信業(yè)務(wù)5在短信故障率方面發(fā)生率最高 各品牌客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量不滿意的地方主要是信號(hào)差 其次是網(wǎng)絡(luò)覆蓋不廣 7 通信業(yè)務(wù)2不滿意的地方還表現(xiàn)在通話不穩(wěn)定 易斷線 通信業(yè)務(wù)1則是難接通 接通率低 通信業(yè)務(wù)5則是信息接收不好 慢 通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7在各方面的不滿意的比例更高 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 6 通信用戶滿意度指數(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的忠誠度分析 1 忠誠度水平與性質(zhì)1 品牌忠誠度 各項(xiàng)業(yè)務(wù)忠誠度都較高 各業(yè)務(wù)中忠誠度最高的是通信業(yè)務(wù)2的客戶 最低的是通信業(yè)務(wù)5的客戶 總體來說 通信業(yè)務(wù)1 通信業(yè)務(wù)2 通信業(yè)務(wù)3 通信業(yè)務(wù)4和通信業(yè)務(wù)5客戶的忠誠度高于通信業(yè)務(wù)6和通信月7 2 忠誠度細(xì)分 根據(jù)忠誠度和滿意度的不同 將客戶共分為四大類型 安全羊 高滿意度高忠誠度 勸服者 高滿意度低忠誠度 異動(dòng)者 低滿意度高忠誠度 流動(dòng)者 低滿意度低忠誠度 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 2 結(jié)論分析通信業(yè)務(wù)1 通信業(yè)務(wù)2 通信業(yè)務(wù)3 通信業(yè)務(wù)4和通信業(yè)務(wù)5的安全羊比例明顯高于通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7 通信業(yè)務(wù)5客戶的流動(dòng)者與異動(dòng)者比較高 以連續(xù)兩年的數(shù)據(jù)對(duì)比 通信業(yè)務(wù)3 通信業(yè)務(wù)4和通信業(yè)務(wù)5的客戶的異動(dòng)者 無奈的忠誠 比例有明顯增加 一旦市場出現(xiàn)新的運(yùn)營商或網(wǎng)絡(luò)品牌 這部分不穩(wěn)定客戶將釋放較大的離網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn) 將不同忠誠度的4種客戶進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 1 各品牌安全羊的滿意度都達(dá)85分以上 滿意度較高的是通信業(yè)務(wù)3和通信業(yè)務(wù)4 2 各品牌勸服者的滿意度都達(dá)84分以上 3 各品牌異動(dòng)者與流動(dòng)者的滿意度都低于60分 大客戶的流動(dòng)者滿意度更低 不同忠誠度類型客戶的滿意度如表4 4所示 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 表4 4不同忠誠度類型客戶的滿意度指數(shù) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 7 通信用戶滿意度指數(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的離網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)通信業(yè)務(wù)1 通信業(yè)務(wù)2客戶的主要流動(dòng)方向是通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7 通信業(yè)務(wù)3 通信業(yè)務(wù)4和通信業(yè)務(wù)5客戶的主要流動(dòng)方向?yàn)閮?nèi)部相互流動(dòng) 通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7客戶的主要流動(dòng)方向是通信業(yè)務(wù)1和通信業(yè)務(wù)4 通信業(yè)務(wù)2轉(zhuǎn)向通信業(yè)務(wù)6和通信業(yè)務(wù)7的比例較高 通信業(yè)務(wù)1轉(zhuǎn)向通信業(yè)務(wù)6與通信業(yè)務(wù)4的比例較高 通信業(yè)務(wù)5轉(zhuǎn)向通信業(yè)務(wù)4的比例較高 通信業(yè)務(wù)4主要轉(zhuǎn)向通信業(yè)務(wù)1 通信業(yè)務(wù)2 通信業(yè)務(wù)3和通信業(yè)務(wù)5 通信業(yè)務(wù)3轉(zhuǎn)向通信業(yè)務(wù)4的比例較高 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 8 通信用戶滿意度指數(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的提升策略基于以上的忠誠度分析結(jié)果 研究中對(duì)各個(gè)品牌分別針對(duì)不同的忠誠度類型的客戶提出了具體的服務(wù)改進(jìn)策略 以提高忠誠度 下面以通信業(yè)務(wù)1為例說明 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 滿意度是人們心目中對(duì)通信服務(wù)性價(jià)比的一個(gè)度量和判定 受到人們思想認(rèn)識(shí)水平 教育程度 人生閱歷 以及道德觀 人生觀和價(jià)值觀等多種因素的影響 滿意與否是一個(gè)動(dòng)態(tài) 相對(duì)的概念 沒有絕對(duì)的滿意和不滿意 也沒有永遠(yuǎn)的滿意和不滿意 客觀地看 目前的通信服務(wù)水平與服務(wù)能力已經(jīng)有了顯著提高 相比過去用戶也獲得了更多價(jià)值 享受了更好的服務(wù) 但用戶的感知還受到其他因素的影響 滿意度的波動(dòng)與用戶抱怨仍存在 這恰恰說明服務(wù)的供需關(guān)系處于較為平衡的狀態(tài) 市場還可以繼續(xù)穩(wěn)定發(fā)展 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 2案例二 通信用戶滿意指數(shù)評(píng)測(cè) 續(xù) 對(duì)于行業(yè)監(jiān)管者 服務(wù)質(zhì)量可以通過滿意度來測(cè)量 但絕不僅僅依靠一個(gè)指標(biāo)來對(duì)市場做出判斷 一個(gè)成熟的市場和擁有超過13億用戶的行業(yè) 用戶滿意度必定會(huì)在一個(gè)合理區(qū)間內(nèi)平衡波動(dòng) 監(jiān)管者可以通過滿意度這個(gè)窗口 向公眾展示行業(yè)發(fā)展成果 樹立良好的社會(huì)形象 科學(xué)分析滿意度波動(dòng)趨勢(shì) 充分分析用戶抱怨信息來彌補(bǔ)市場不足 幫助企業(yè)查找服務(wù)問題 同時(shí)合理運(yùn)用滿意度指標(biāo)來調(diào)動(dòng)企業(yè)能動(dòng)性 調(diào)節(jié)市場秩序 這才是滿意度調(diào)查分析應(yīng)當(dāng)發(fā)揮的真正作用 也是管理者智慧的最終體現(xiàn) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 3案例三 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 1 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘的背景介紹環(huán)境質(zhì)量是指環(huán)境的總體或環(huán)境某些要素對(duì)人群的生存和繁衍以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的適宜程度 是反映人類的具體要求而形成的對(duì)環(huán)境評(píng)定的一種概念 包括環(huán)境綜合質(zhì)量和各種環(huán)境要素質(zhì)量 環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)是我國實(shí)施的重要的環(huán)境管理手段之一 環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)是根據(jù)環(huán)境 包括污染源 調(diào)查與監(jiān)測(cè)資料 應(yīng)用各種評(píng)價(jià)方法對(duì)一個(gè)地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量做出評(píng)定與估價(jià) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 3案例三 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 續(xù) 然后按照一定的目的在對(duì)一個(gè)區(qū)域的各種要素評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上 對(duì)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行總體的定性與定量的評(píng)定 環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)是理論與實(shí)踐相結(jié)合的實(shí)用性強(qiáng)的學(xué)科 是人們認(rèn)識(shí)環(huán)境的本質(zhì)和進(jìn)一步保護(hù)與改善環(huán)境質(zhì)量的手段與工具 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 3案例三 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 續(xù) 環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的根本目的就是為各級(jí)政府和相關(guān)部門制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展計(jì)劃 制定能源政策 確定大型工程項(xiàng)目及為區(qū)域規(guī)劃提供環(huán)境保護(hù)的依據(jù) 并為各級(jí)環(huán)境部門制定環(huán)境規(guī)則 貫徹以管促治方針 實(shí)現(xiàn)全面 科學(xué)的環(huán)境管理服務(wù) 因此 環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)是幫助協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和保護(hù)環(huán)境的一項(xiàng)有效措施 也是強(qiáng)化環(huán)境管理的而有效手段 它為環(huán)境管理 關(guān)鍵工程 環(huán)境標(biāo)志制定 環(huán)境規(guī)劃 環(huán)境污染綜合防治 生態(tài)環(huán)境建設(shè)等提供科學(xué)依據(jù) 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 3案例三 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 續(xù) 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘的建設(shè)目標(biāo) 1 選擇合適的城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo) 2 選擇合適的模型算法對(duì)城市環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià) 2 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘的分析方法城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)包括對(duì)城市環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行單要素和總體的綜合評(píng)價(jià) 評(píng)價(jià)的環(huán)境單要素可以包括若干個(gè)關(guān)鍵污染因子 對(duì)單要素環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)常采用多因子綜合評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)行不同等級(jí)的污染狀況評(píng)價(jià) 即對(duì)某區(qū)域的環(huán)境質(zhì)量如水質(zhì) 大氣質(zhì)量等的綜合評(píng)價(jià)一般涉及較多的評(píng)價(jià)因素 且各因素與區(qū)域環(huán)境整體質(zhì)量關(guān)系復(fù)雜 因而采用單項(xiàng)污染指數(shù)評(píng)價(jià)法無法客觀準(zhǔn)確地反映各污染因子之間相互作用對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 3案例三 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 續(xù) 基于上述因素 要客觀評(píng)價(jià)一個(gè)區(qū)域的而環(huán)境質(zhì)量狀況 需要考慮各種因素之間以及影響因素與環(huán)境質(zhì)量之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系 采用傳統(tǒng)方法存在一定的局限性和不合理性 因此 從學(xué)術(shù)研究的角度對(duì)環(huán)境評(píng)價(jià)的技術(shù)方法及其理論進(jìn)行探討 尋求更能全面 客觀 準(zhǔn)確反應(yīng)環(huán)境質(zhì)量的新的理論方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 3案例三 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 續(xù) 3 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘的分析內(nèi)容我國環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)工作發(fā)展至今 在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)理論探索等方面均有較大進(jìn)展 城市環(huán)境綜合評(píng)價(jià)無固定的模式與程序 因評(píng)價(jià)區(qū)域的特點(diǎn)及所關(guān)心的主要問題不同而有所差異 下面利用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)城市空氣質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià) 根據(jù)空氣中SO2 NO NO2 NOx PM10和PM2 5值的含量 建立C4 5決策樹分類預(yù)測(cè)模型 實(shí)現(xiàn)對(duì)空氣質(zhì)量的評(píng)價(jià) 其實(shí)質(zhì)是 運(yùn)用C4 5算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 獲得分類規(guī)律 即空氣污染與空氣等級(jí)之間的關(guān)系 推導(dǎo)出分類規(guī)則 即空氣質(zhì)量智能評(píng)價(jià)模型 第四章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例 4 3案例三 城市環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 續(xù) 分4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理 生成決策樹 分類規(guī)