"精确制导"--学会基于数据挖掘技术的客户行为细分方法

通信行业营销现状 面对竞争，脱胎于“垄断背景”的中国通信运营企业虽然在网络技术、产品开发上快速紧跟国际运营商的步伐，但在市场运作上则与国际运营商存在一定的差距。差距主要表现在两方面：     

数据仓库相关问题的探讨

综述了数据仓库的概念、特点、结构及其关键技术，对创建数据仓库系统过程中存在的有关问题进行了探讨，并展望了其发展趋势。     

时序数据库中序列模式的采掘方法

文章讨论了几种序列模式的采掘方法 ,并对这些方法进行了比较、分析 ,最后归纳出其优缺点及其不同使用范围 ,以对选用序列模式者提供参考。     

基于粗糙集理论的决策树方法在贷款客户信用评估中的应用

决策树是数据挖掘中常用的分类技术，其生成的规则便于决策者理解和应用。然而面对较多的属性且含有冗余和噪声属性的记录集生成的决策树时，无法删除冗余属性，造成运算过程复杂。本文旨在通过应用粗糙集理论，将其与决策树方法进行结合，对属性进行约简，降低运算复杂度，并生成相对简化的规则形式，并将其应用到银行个人贷款客户信用评估之中。     

数据挖掘助彩铃更精彩

彩铃业务在成长阶段表现出的惊人的增长速度,使各运营商几乎不使用任何营销手段,就有大批量的用户涌入。以中国移动为例,截止到今年6月,全国彩铃用户已超过7千万,普及率接近30%,且每月新注册的彩铃用户数仍以超过10%的速度增长,但是任何一项业务都不可能长久保持粗放式增长,要延长一个产品的生命周期,更好地开发市场潜力,数据挖掘是非常有效的工具。数据挖掘能够帮助企业从大量的客户信息、业务数据中发现有价值的信息,为企业的精确营销和深度营销服务。本文以中国移动的彩铃业务为例,将深入探讨数据挖掘技术在彩铃业务中的应用。     

数字淘金：从银行数据中发现知识与财富—聆听中国工程院李德毅院士谈数据挖掘与数据安全

李德毅博士,少将,中国工程院院士,中国人智能学会副理事长,博士生导师,应中国人民银行邀请,前来为中国人民银行及国内26家商业银行的代表演讲"数据挖掘与数据安全"。夏日,雨后,空气格外清新,远处的青山和近处的碧树将爽人的绿色洒满视野,逐渐明亮的阳光,使李德毅院士郡清瘦的面宠显出智慧与潇涵,他走上讲台,风趣地对大家说:"来此之前,我被告知给银行的行长们讲课,从现场来看,好像不全是行长,因为这里有许多年轻的同志,我的感觉是你们还得再奋斗几年才能当上行长,"这时,全场听众都笑了,这笑声将演讲者与听众的距离拉得很近。然后,他拿出一块随身携带的活动硬盘对大家说;"我讲课的内容全在这块硬盘上面。银行的同志们算账都很快,请大家算一算,这块活动硬盘20个 G,换或软盘应当是多少张?"此时,场内的气氛再次活跃起来。起初我曾有些担心,一位计算机领域的专家如何能用通俗的语言将他的研究成果向公众作以介绍,其实这种担心是多余的,许多有名望的科学家往往能够更容易与公众交流、接下来。李德毅院士讲到——     

S-PLUS公司——一个开始在中国崭露头角的世界著名统计分析与数据挖掘厂商

随着基础信息化工作的深入与普及，人们开始关注如何开发利用信息系统收集的数据。因此，人们对用于数据加工的统计分析与数据挖掘主流平台越来越有兴趣。本文介绍一个刚刚在中国崭露头角的世界著名统计分析与挖掘平台厂商InsIghtful公司，由于该公司的旗舰产品S-PLUS在业界是如此著名，该公司更多地被人简称为S-PLUS公司。     

浅析银行业务数据的大集中及其特点

文章总结了银行电子化及银行业务数据大集中的演变和发展历程，重点从网络、存储、应用、安全、建设特点等方面分析和说明了数据集中的技术特点，从管理模式、业务应用、营销和内部管理等方面分析和说明了数据集中的业务特点。