數(shù)據(jù)挖掘案例-交叉銷售分析

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案例-5交叉銷售分析什么是交叉銷售？交叉銷售是企業(yè)向原有客戶銷售新的產(chǎn)品或效勞的過(guò)程提高客戶的忠誠(chéng)度使客戶與企業(yè)的聯(lián)系更緊密交叉銷售是向顧客銷售多種相關(guān)的效勞或產(chǎn)品地域相關(guān)品牌相關(guān)效勞供給商相關(guān)交叉銷售的目標(biāo)以產(chǎn)品為中心→以客戶為中心了解客戶已經(jīng)購(gòu)置的產(chǎn)品和效勞預(yù)測(cè)客戶下一步要購(gòu)置的產(chǎn)品和效勞提高交叉銷售的成功率改善客戶的忠誠(chéng)度增加客戶的回報(bào)利潤(rùn)問(wèn)題及分析方法哪些產(chǎn)品是經(jīng)常被一塊購(gòu)置的？關(guān)聯(lián)分析哪些產(chǎn)品是經(jīng)常被同類型的顧客購(gòu)置的？聚類分析購(gòu)置與不購(gòu)置某類商品的顧客之間有什么區(qū)別？某類顧客購(gòu)置某種商品的可能性有多高？決策樹(shù)、回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)問(wèn)題定義特定業(yè)務(wù)和哪些資費(fèi)套餐是經(jīng)常被一起選用？找出業(yè)務(wù)和資費(fèi)套餐的交叉關(guān)系〔關(guān)聯(lián)分析〕選用特定業(yè)務(wù)的顧客分群是如何分布？對(duì)特定業(yè)務(wù)的顧客進(jìn)行聚類分析選用與不選用某種業(yè)務(wù)的顧客之間有什么區(qū)別？顧客選用某種業(yè)務(wù)的可能性有多高？數(shù)據(jù)探索對(duì)候選變量進(jìn)行初步分析，找出高區(qū)分度的變量利用決策樹(shù)計(jì)算出客戶選用特定業(yè)務(wù)的可能性業(yè)務(wù)問(wèn)題定義－業(yè)務(wù)范圍按業(yè)務(wù)申請(qǐng)量語(yǔ)音信箱、三方通話、10元自由通...按業(yè)務(wù)使用量話音業(yè)務(wù)〔撥打17951、移動(dòng)聊天、娛音在線...〕SP業(yè)務(wù)〔空中信使、新浪網(wǎng)、雜志...〕業(yè)務(wù)問(wèn)題定義－客戶范圍客戶類型為非特殊客戶本月?tīng)顟B(tài)為在網(wǎng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理建立物理數(shù)據(jù)模型〔PDM〕數(shù)據(jù)的抽取轉(zhuǎn)換和加載〔ETL〕變量選擇和數(shù)據(jù)抽樣數(shù)據(jù)準(zhǔn)備－物理數(shù)據(jù)模型基表客戶價(jià)值分析中原有的五張基表TB_CSL_SERVICE_APPLY 業(yè)務(wù)申請(qǐng)信息表TB_CSL_SERVICE_USAGE_NL 業(yè)務(wù)使用信息表(本地語(yǔ)音話單)TB_CSL_SERVICE_USAGE_LMM 業(yè)務(wù)使用信息表(移動(dòng)夢(mèng)網(wǎng)本省話單)TB_CSL_SERVICE_USAGE_MMS 業(yè)務(wù)使用信息表(彩信話單)總表TB_CSL_ALL_ITEMS_FUNC 交叉銷售分析總表〔申請(qǐng)業(yè)務(wù)〕TB_CSL_ALL_ITEMS_CHAT_TYPE 交叉銷售分析總表〔話音業(yè)務(wù)〕TB_CSL_ALL_ITEMS_SERVICE 交叉銷售分析總表〔SP業(yè)務(wù)〕視圖VW_CSL_ALL_ITEMS_FUNC_FLAG 交叉銷售分析總表視圖〔標(biāo)志，申請(qǐng)業(yè)務(wù)〕VW_CSL_ALL_ITEMS_CHAT_FLAG 交叉銷售分析總表視圖〔標(biāo)志，話音業(yè)務(wù)〕VW_CSL_ALL_ITEMS_SERV_FLAG 交叉銷售分析總表視圖〔標(biāo)志，SP業(yè)務(wù)〕評(píng)分表TB_CSL_SCORE_PROFILE 交叉銷售評(píng)分表TB_CSL_SCORE_PROFILE_1 交叉銷售評(píng)分表1TB_CSL_SCORE_PROFILE_2 交叉銷售評(píng)分表2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備－ETL周期為每月基表的加載作業(yè)依賴作業(yè)TB_PAR_SUBSCRIBER_FUNC、本地語(yǔ)音話單、移動(dòng)夢(mèng)網(wǎng)本省話單、彩信話單上游作業(yè)TB_PAR_SUBSCRIBER_MONTH總表的加載作業(yè)依賴依賴作業(yè)全部基表加載作業(yè)完成上游作業(yè)TB_PAR_SUBSCRIBER_MONTH數(shù)據(jù)準(zhǔn)備－選擇和抽樣變量選擇客戶根本資料、繳費(fèi)資料、投訴資料、通話資料、賬單資料、業(yè)務(wù)申請(qǐng)資料、業(yè)務(wù)使用資料數(shù)據(jù)抽樣從總表中抽取訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集各個(gè)集合均為六十萬(wàn)條記錄探索型數(shù)據(jù)分析采用可視化的工具或統(tǒng)計(jì)分析等方法來(lái)展示及探索各個(gè)變量對(duì)目標(biāo)變量的影響值分析(ValueAnalysis)空值、唯一值、空字符串、零值、最大值、最小值頻次分析(Frequency,Histogram)判斷自變量對(duì)目標(biāo)變量的區(qū)分度變量值離散化的依據(jù)相關(guān)分析(CorrelationAnalysis)找出和目標(biāo)變量具有相關(guān)關(guān)系的自變量建立模型關(guān)聯(lián)分析模型找出業(yè)務(wù)和資費(fèi)套餐的交叉關(guān)系聚類分析模型對(duì)特定業(yè)務(wù)的顧客進(jìn)行聚類分析決策樹(shù)模型利用決策樹(shù)計(jì)算出客戶選用特定業(yè)務(wù)的可能性建立模型－關(guān)聯(lián)分析模型關(guān)聯(lián)分析模型答復(fù)以下問(wèn)題：“特定業(yè)務(wù)和哪些資費(fèi)套餐是經(jīng)常被一起選用？〞目標(biāo)：找出業(yè)務(wù)和資費(fèi)套餐的交叉關(guān)系數(shù)據(jù)項(xiàng)客戶編號(hào)、帳務(wù)年月、資費(fèi)套餐、業(yè)務(wù)編碼TWM中對(duì)應(yīng)的功能支持AffinityAnalysis建立模型－聚類分析模型聚類分析模型答復(fù)以下問(wèn)題：“選用特定業(yè)務(wù)的顧客分群是如何分布？〞目標(biāo)：對(duì)特定業(yè)務(wù)的顧客進(jìn)行聚類分析數(shù)據(jù)項(xiàng)客戶編號(hào)、帳務(wù)年月、業(yè)務(wù)編碼、客戶根本資料、繳費(fèi)資料、投訴資料、通話資料、賬單資料、業(yè)務(wù)申請(qǐng)資料、業(yè)務(wù)使用資料TWM中對(duì)應(yīng)的功能支持ClusterAnalysis建立模型－決策樹(shù)模型決策樹(shù)模型答復(fù)以下問(wèn)題：“選用與不選用某種業(yè)務(wù)的顧客之間有什么區(qū)別？顧客選用某種業(yè)務(wù)的可能性有多高？〞目標(biāo)：計(jì)算出客戶選用特定業(yè)務(wù)的可能性數(shù)據(jù)項(xiàng)客戶編號(hào)、帳務(wù)年月、業(yè)務(wù)編碼、客戶根本資料、繳費(fèi)資料、投訴資料、通話資料、賬單資料、業(yè)務(wù)申請(qǐng)資料、業(yè)務(wù)使用資料目標(biāo)變量：選用業(yè)務(wù)標(biāo)志TWM中對(duì)應(yīng)的功能支持DecisionTreeModels高購(gòu)置傾向客戶群人數(shù)：19711目標(biāo)客戶組控制組通過(guò)預(yù)測(cè)模型的打分，列出了有購(gòu)置新業(yè)務(wù)傾向的客戶，配合相關(guān)