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大数据分析与应用:基于IBM客户预测性智能平台

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出版者 出版社:崧烨文化 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2018/09/28
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-04-25

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图书描述

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。

著者信息

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图书目录

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
 

图书序言

图书试读

None

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