☆☆☆☆☆
简体网页||繁体网页



点击这里下载

类似图书 点击查看全场最低价

本书基于IBM客户预测性智能平台，以物流与公共交通、零售、互联网搜索、电信、网路舆情、媒体APP应用这6个实际行业数据为例，为读者展示了如何利用PCI平台行商业情境下的大数据应用分析，并分析结果指导商业决策。

第一章　ＩＢＭ 预测性客户智能简介　　/ １
第一节　基于预测性客户分析的大数据时代到来　　/ １
第二节　ＩＢＭ 预测性客户智能平台方案简述　　/ ２
第三节　ＩＢＭ 预测性客户智能方案的价值　　/ ３
第四节　ＩＢＭ 预测性客户智能的业务优势　　/ ３

第二章　大数据预测性客户智能平台系统介绍　　/ ５
第一节预测性客户智能框架介绍　/ ５
第二节ＤＢ２ 数据库　　/ ６
一、ＤＢ２ 介绍　　/ ６
二、Ｄａｔａ Ｓｔｕｄｉｏ 工具介绍　　/ ６
第三节　ＳＰＳＳ Ｍｏｄｅｌｅｒ 简介　　/ ７
一、ＳＰＳＳ Ｍｏｄｅｌｅｒ 概述　　/ ７
二、ＳＰＳＳ Ｍｏｄｅｌｅｒ 节点介绍　　/ １１
第四节　Ｃｏｇｎｏｓ 系列简介　　/ ２９
一、Ｃｏｇｎｏｓ ＢＩ 概述　　/ ２９
二、Ｃｏｇｎｏｓ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ 简介/３１

第三章　预测模型　　/ ３３
第一节数据源　　/ ３３
第二节　电信唿叫中心案例的预测模型　　/ ３４
一、客户流失率模型　　/ ３５
二、客户满意度模型　　/ ３６
三、客户关联模型　　/ ３７
四、客户回覆倾向模型　　/ ３７
五、分析决策管理中的电信模型　　/ ３８
第三节　电信移动端的预测模型　　/ ３８
一、用于移动端案例的聚合模型　　/ ３８
大数据分析与应用———基于ＩＢＭ
客户预测性智能平台
二、预测流失模型　　/ ３９
三、唿叫中心预测模型　　/ ３９
四、建议接受倾向预测模型　　/ ３９
第四节　零售案例的预测模型　　/ ３９
一、数据准备为零售提供解决方案　　/ ４０
二、客户细分模型　　/ ４１
三、购物篮分析模型　　/ ４２
四、客户亲和模型　　/ ４３
五、响应日志分析模型　　/ ４３
六、库存建议模型　　/ 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 决策管理　　/ ４５
第五节　保险案例的预测模型　　/ ４６
一、保险案例中使用的数据　　/ ４７
二、客户分割模型　　/ ４７
三、客户流失预测模型　　/ ４８
四、客户终身价值模型(ＣＬＴＶ) 　　/ ４８
五、活动反馈模型　　/ ５０
六、人生阶段模型　　/ ５０
七、购买倾向模型　　/ ５０
八、保单推荐模型　　/ ５０
九、数据处理模型　　/ ５０
十、社群媒体分析模型　　/ ５１
十一、情绪评分模型　　/ ５１
十二、保险数据模型　　/ ５１
第六节　银行案例的预测模型　　/ ５３
一、亲和力分类模型　　/ ５４
二、客户流失率模型　　/ ５４
三、拖欠信用卡模型　　/ ５４
四、客户分类模型　　/ ５４
五、序列分析模型　　/ ５４
六、训练预测模型　　/ ５５
七、评估模型　　/ ５５
八、商务规则模型　　/ ５５
九、部署　　/ ５５

第四章　预测性客户智能平台系统的基础操作　　/ ５６
第一节数据库连接操作　　/ ５６
一、实验目的　　/ ５６
二、实验原理　　/ ５６
三、实验内容　　/ ５８
四、实验步骤　　/ ５９
第二节　ＳＰＳＳ Ｍｏｄｅｌｅｒ 中模型的建立　　/ ７３
一、实验目的　　/ ７３
二、实验原理　　/ ７３
三、实验内容　　/ ７３
四、实验步骤　　/ ７４
第三节　Ｃｏｇｎｏｓ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ 创建元数据模型　　/ ９４
一、实验目的　　/ ９４
二、实验原理　　/ ９４
三、实验内容　　/ ９４
四、实验步骤　　/ ９４
第四节　Ｃｏｇｎｏｓ ＢＩ 制作可视化报表　　/ １１２
一、实验目的　　/ １１２
二、实验原理　　/ １１２
三、实验内容　　/ １１３
四、实验步骤　　/ １１３
大数据分析与应用———基于ＩＢＭ
客户预测性智能平台

第五章　预测性客户智能平台系统的应用　　/ １１８
第一节电信行业案例　　/ １１８
一、实验目的　　/ １１８
二、实验原理　　/ １１８
三、实验内容　　/ １１８
四、实验步骤　　/ １１８
第二节　保险行业案例　　/ １３５
一、实验目的　　/ １３５
二、实验原理　　/ １３５
三、实验内容　　/ １３５
四、实验步骤　　/ １３５
第三节　零售行业案例　　/ １６７
一、实验目的　　/ １６７
二、实验原理　　/ １６７
三、实验内容　　/ １６７
四、实验步骤　　/ １６７
第四节　银行行业案例　　/ １８６
一、实验目的　　/ １８６
二、实验原理　　/ １８６
三、实验内容　　/ １８６
四、实验步骤　　/ １８６
附录Ａ　使用报表的配置　　/ ２１５
附录Ｂ　故障排除问题　　/ ２２２
附录Ｃ　术语解释　　/ ２２４
附录Ｄ　资料来源　　/ ２２７
 

None

大数据分析与应用：基于IBM客户预测性智能平台 电子书 下载 mobi epub pdf txt 2025

类似图书 点击查看全场最低价

查看全网最低价