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经过国税、 地税的长期建设, 两者都在税务监管方面积累了多年的数据, 过去简单的统计分析已经满足不了客户增长的需求, 全 国各地已经开始步入税务预测分析的时期。
本文主要通过运用 IBM SPSS Modeler 中 C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析,得出流失客户的基本特征,以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析,采取针对性的措施改善客户关系,避免客户流失或者挽留客户,达到亡羊补牢的效果。
经过多年信息化建设,我们已经进入一个神奇的“大数据”时代,无论是在通讯社交过程中使用的微信、QQ、电话、短信,还是吃喝玩乐时的用到的团购、电商、移动支付,都不断产生海量信息数据,数据和我们的工作生活密不可分、须臾难离。
商业保险公司希望通过分析以往的固定资产保险理赔案例,能够预测理赔金额,借以提高其服务中心处理保险理赔业务的速度和服务质量,并降低公司运营风险。业界领先的预测分析软件 IBM SPSS Statistics 提供了强大的线性回归分析功能,能够有效地解决此类问题。本文结合该商业实例介绍了线性回归模型的基本概念,以及使用 Statistics 进行线性回归分析,解决该商业问题的基本步骤和方法。
全球某知名大型汽车制造商需要能管理和分析由车载诊断工具,通过慧都的大力支持,促成与IBM合作,部署IBM SPSS 数据和文本挖掘软件,使整个BMW Group的工作效率和竞争力进一步大幅度提升,在市场获得极高的评价。
本文要介绍的预测分析模型是“关联规则模型”,我们将为大家简要介绍关联规则的理论,然后结合 IBM SPSS Modeler 产品为大家详细讲述如何利用关联规则模型来解决客户的具体商业问题——如何优化超市商品的摆放以提高销量。
2016年堪称人工智能元年。继谷歌AlphaGo高调亮相之后,IT巨头们纷纷亮出了人工智能领域的最新成果。微软推出了智能聊天机器人Tay,必应搜索引擎也多次在足球、选秀等重大比赛中准确地预测了比赛结果。Facebook公布了图像识别技术。这些技术看起来非常惊艳,但很多在商业领域难以直接发挥作用。
随着商业智能系统的深入应用,分析系统的数据量呈指数级增长,原有依赖硬盘IO处理性能(包括传统数据库、多维立方体文件)的多维分析技术遭遇到性能瓶颈。与此同时,随着服务器内存价格的下降,一种新的基于内存的OLAP技术架构出现了。
SPSS Modeler 是一个数据挖掘工作台,提供了一个可了解数据并生成预测模型的最先进的环境。Streams 提供了一个可伸缩的高性能环境,对不断变化的数据进行实时分析,在实时处理需要高级分析时,使用Streams和SPSS集成,实现实时评分预测。实时应用预测分析的用例的示例包括网络安全、银行和信用卡欺诈检测、预测性维护,以及实时营销产品。
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