大數據分析與應用：基於IBM客戶預測性智能平颱 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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本書基於IBM客戶預測性智能平颱，以物流與公共交通、零售、互聯網搜索、電信、網路輿情、媒體APP應用這6個實際行業數據為例，為讀者展示瞭如何利用PCI平颱行商業情境下的大數據應用分析，並分析結果指導商業決策。

大數據分析與應用：基於IBM客戶預測性智能平颱 圖書簡介 在數據爆炸的時代，企業麵臨著前所未有的機遇與挑戰。如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的商業決策，是決定企業未來競爭力的關鍵。本書《大數據分析與應用：基於IBM客戶預測性智能平颱》正是在這一背景下應運而生，它不僅係統地闡述瞭大數據分析的核心原理與方法論，更以業界領先的IBM客戶預測性智能平颱（Customer Predictive Intelligence Platform, CPIP）為實踐載體，為讀者提供瞭一套從理論到實戰的完整解決方案。 本書旨在為數據分析師、市場營銷專傢、商業決策者以及對大數據技術感興趣的專業人士，提供一份既具深度又具實用性的指南。我們深知，脫離實際業務場景的理論分析往往流於空泛，因此，本書的核心價值在於將復雜的預測性分析模型與IBM CPIP的強大功能緊密結閤，通過詳盡的案例和步驟解析，展示如何構建、部署和優化預測模型，以實現對客戶行為的精準洞察與預測。 全書內容組織嚴謹，邏輯清晰，共分為六個主要部分，層層遞進，確保讀者能夠逐步掌握從數據準備到高級模型部署的全過程。 第一部分：大數據時代的商業洞察與預測基礎 本部分首先為讀者構建瞭一個宏觀的認知框架。我們將探討大數據帶來的商業範式轉變，明確預測性分析在現代企業運營中的戰略地位。這不僅僅是技術層麵的升級，更是思維模式的重塑。我們將詳細剖析預測性分析與描述性分析、診斷性分析的區彆與聯係，強調“預見未來”對於提升客戶生命周期價值（CLV）和降低客戶流失率的重要性。 理論基礎部分，我們將深入淺齣地介紹數據科學流程（Data Science Lifecycle），包括業務理解、數據采集與清洗、探索性數據分析（EDA）等關鍵步驟。重點在於培養讀者的數據敏感度，理解數據質量對模型性能的決定性影響。我們不會停留在概念層麵，而是通過具體的商業指標（如轉化率、留存率）來錨定分析目標。 第二部分：IBM CPIP平颱概覽與環境構建 要實現高效的預測，需要強大的技術平颱作為支撐。本部分將聚焦於IBM客戶預測性智能平颱（CPIP）。我們將詳細介紹該平颱的架構、核心組件及其在客戶關係管理（CRM）和市場營銷自動化中的集成能力。讀者將瞭解到如何配置和管理平颱環境，為後續的數據導入和模型訓練做好準備。 平颱的使用指南將非常詳盡，涵蓋數據源連接器（如數據庫、數據湖接口）、數據處理管道的設置，以及安全與閤規性考量。不同於通用的數據處理工具，CPIP平颱專為“客戶洞察”而優化，因此，其數據模型和特徵工程模塊具有其獨特性，本書將重點剖析這些專有功能。 第三部分：數據準備與特徵工程——預測的基石 在大數據分析中，數據準備和特徵工程占據瞭工作量的絕大部分，其質量直接決定瞭模型的上限。本部分將深入探討針對客戶行為數據的特徵構建藝術。我們將討論如何從交易曆史、交互記錄、社交媒體反饋等異構數據中，提取齣具有高預測效力的變量。 例如，在構建客戶流失預測模型時，如何量化“客戶活躍度衰減趨勢”、“服務滿意度曆史波動”等抽象概念，並將其轉化為可供算法理解的數值特徵。本書將結閤IBM CPIP平颱提供的專用工具，演示如何進行自動化特徵選擇、特徵轉換（如對數轉換、標準化）以及缺失值處理，確保輸入數據的最佳狀態。 第四部分：核心預測模型的構建與選擇 這是全書的技術核心部分。我們將係統介紹用於客戶預測的幾種主流機器學習算法，包括邏輯迴歸、決策樹（如C5.0、CART）、集成學習（如隨機森林、梯度提升機XGBoost/LightGBM）以及基礎的時間序列模型。 重點在於如何根據具體的業務問題（如客戶分群、流失預測、購買傾嚮預測）來選擇最閤適的模型。我們將通過詳細的步驟指南，展示如何在IBM CPIP環境中配置這些模型的訓練參數。更重要的是，本書將強調模型的可解釋性（Model Interpretability），利用平颱提供的SHAP值或特徵重要性分析工具，幫助業務人員理解模型“為什麼”做齣這樣的預測，而非僅僅知道“預測是什麼”。 第五部分：模型評估、驗證與優化策略 一個模型隻有經過嚴格的評估和驗證，纔能真正投入生産環境。本部分將專注於模型性能的量化指標。對於分類問題，我們將深入剖析準確率、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫下麵積（AUC）的實際業務含義；對於迴歸問題，則關注RMSE和MAE。 模型驗證環節，我們將介紹交叉驗證、時間序列切分等方法，確保模型在未知數據上的泛化能力。優化策略方麵，本書將探討超參數調優（如網格搜索、貝葉斯優化）的實戰技巧，並指導讀者如何處理模型過擬閤或欠擬閤的常見問題。所有這些優化流程，都將結閤IBM CPIP平颱的自動化調優模塊進行演示。 第六部分：預測模型的部署、監控與業務集成 模型的價值隻有在實際業務流程中纔能完全體現。本書的最後一部分，聚焦於如何將訓練好的預測模型無縫集成到企業的實時決策係統中。我們將介紹模型部署的幾種常見架構，如批處理預測與實時API服務。 部署完成後，持續的監控至關重要。我們將詳細闡述模型漂移（Model Drift）的概念，即隨著時間推移，現實世界的數據分布發生變化而導緻的模型性能下降。本書將指導讀者如何利用CPIP平颱的內置監控儀錶闆，設置性能預警機製，並規劃模型再訓練的觸發條件，確保預測係統能夠持續、穩定地為業務提供價值。最終，我們將展示如何通過集成營銷自動化係統，實現基於預測結果的自動化客戶乾預（例如，對高風險流失客戶自動推送挽留優惠）。 本書內容翔實，案例緊密貼閤工業界實際應用，力求成為一本理論深度與操作實操並重的權威參考書。通過係統學習本書內容，讀者將能夠駕馭IBM客戶預測性智能平颱，將數據轉化為驅動業務增長的核心動力。

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 預測性客戶智能平颱方案簡述　　/ 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颱係統介紹　　/ 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 係列簡介　　/ 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、客戶迴覆傾嚮模型　　/ 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閤模型　　/ ３８
大數據分析與應用———基於ＩＢＭ
客戶預測性智能平颱
二、預測流失模型　　/ ３９
三、呼叫中心預測模型　　/ ３９
四、建議接受傾嚮預測模型　　/ 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、購買傾嚮模型　　/ 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　預測性客戶智能平颱係統的基礎操作　　/ 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 製作可視化報錶　　/ 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
客戶預測性智能平颱

第五章　預測性客戶智能平颱係統的應用　　/ 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　使用報錶的配置　　/ 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
 

序

　　«大數據分析與應用———基於ＩＢＭ 客戶預測性智能平颱» 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閤性課程。該指導書注重理論與實踐相結閤，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、信息管理與信息係統等專業學生學習之用。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的時代，掌握有效分析數據、挖掘價值的能力至關重要。這本書的名字聽起來非常具有吸引力，它指嚮瞭一個具體的、業界領先的平颱，這讓我非常好奇。我期待的內容是，它能否教會我如何構建一個完整的客戶預測模型，從數據的預處理到特徵工程，再到模型選擇、訓練、評估和部署，能否提供一些實用的代碼示例或者僞代碼，讓我能夠理解整個流程。同時，我也希望書中能夠探討如何將預測結果轉化為可執行的商業策略，如何衡量這些策略的有效性，以及如何持續優化預測模型以適應不斷變化的市場環境。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我原本是抱著極大的期待，希望它能為我揭示大數據分析的神秘麵紗，特彆是IBM客戶預測性智能平颱這個聽起來頗具誘惑力的名字。我一直對如何通過數據洞察客戶行為，進而實現精準營銷和業務增長非常感興趣。這本書的封麵設計大氣，標題也直擊痛點，仿佛預示著一條通往數據驅動決策的捷徑。我尤其看重書中能否提供切實可行的案例，讓我能夠理解理論知識如何落地，如何真正解決實際 business problem。

评分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到這本書時，我立刻被它的標題吸引住瞭。我一直對如何利用數據來預測和影響客戶行為感到著迷，而IBM客戶預測性智能平颱聽起來正是我一直在尋找的那個工具。我希望能在這本書中找到對這個平颱功能和應用場景的詳細介紹，比如它如何幫助企業理解客戶的購買傾嚮、流失風險，或者如何通過個性化推薦來提升客戶體驗和銷售額。我更希望書中能夠包含一些實際的案例分析，讓我看到這個平颱是如何在真實世界的商業環境中解決實際問題的，以及它為企業帶來瞭怎樣的價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量相當不錯，紙張手感也很好，讓人閱讀起來心情愉悅。我希望能在這本書中找到關於大數據技術棧的深入剖析，不僅僅是羅列概念，而是能詳細講解每個組件的作用、相互之間的關係，以及在實際應用中如何進行選型和部署。特彆是IBM客戶預測性智能平颱，我希望能夠深入瞭解它的架構設計、核心算法，以及它與其他大數據工具（如Hadoop、Spark等）的集成方式。我想知道它在數據采集、清洗、存儲、處理、建模和可視化等各個環節的解決方案，以及它在解決客戶流失、交叉銷售、個性化推薦等具體業務場景中的優勢和局限性。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學領域充滿好奇的普通讀者，我總是希望能找到一本能夠真正幫助我理解復雜概念的書籍。這本書的標題非常具體，直指IBM客戶預測性智能平颱，這讓我對內容的實用性充滿瞭期待。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的朋友，耐心地引導我一步步瞭解大數據分析的各個環節，並著重介紹IBM這個平颱是如何在這些環節中發揮作用的。我希望看到的不僅僅是理論性的講解，更是那些能夠讓我恍然大悟的“啊哈！”時刻，那些能夠將抽象概念轉化為具體操作的提示。