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正版 大数据分析与应用:基于IBM客户预测性智能平台 蹇 洁 西南财
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商品
服务
物流
第一章 IBM预测性客户智能简介
第一节 基于预测性客户分析的大数据时代到来
第二节 IBM预测性客户智能平台方案简述
第三节 IBM预测性客户智能方案的价值
第四节 IBM预测性客户智能的业务优势
第二章 大数据预测性客户智能平台系统介绍
第一节 预测性客户智能框架介绍
第二节 DB2数据库
一、DB2介绍
二、Data Studio工具介绍
第三节 SPSS Modelel简介
一、SPSS Modeler概述
二、SPSS Modeler节点介绍
第四节 Cognos系列简介
一、Cognos BI概述
二、Cognos FramewoIlk Management简介
第三章 预测模型
第一节 数据源
第二节 电信呼叫中心案例的预测模型
一、客户流失率模型
二、客户满意度模型
三、客户关联模型
四、客户回复倾向模型
五、分析决策管理中的电信模型
第三节 电信移动端的预测模型
一、用于移动端案例的聚合模型
二、预测流失模型
三、呼叫中心预测模型
四、建议接受倾向预测模型
第四节 零售案例的预测模型
一、数据准备为零售提供解决方案
二、客户细分模型
三、购物篮分析模型
四、客户亲和模型
五、响应日志分析模型
六、库存建议模型
七、零售案例中的部署模型
八、使用零售案例模型分析IBM决策管理
第五节 保险案例的预测模型
一、保险案例中使用的数据
二、客户分割模型
三、客户流失预测模型
四、客户终身价值模型(CLTV)
五、活动反馈模型
六、人生阶段模型
七、购买倾向模型
八、保单推荐模型
九、数据处理模型
十、社群媒体分析模型
十一、情绪评分模型
十二、保险数据模型
第六节 银行案例的预测模型
一、亲和力分类模型
二、客户流失率模型
三、拖欠信用卡模型
四、客户分类模型
五、序列分析模型
六、训练预测模型
七、评估模型
八、商务规则模型
九、部署
第四章 预测性客户智能平台系统的基础操作
第一节 数据库连接操作
一、实验目的
二、实验原理
三、实验内容
四、实验步骤
第二节 SPSS Modeler中模型的建立
第三节 Cognos Framework Management创建元数据模型
第四节 cognos BI制作可视化报表
第五章 预测性客户智能平台系统的应用
第一节 电信行业案例
第二节 保险行业案例
第三节 零售行业案例
第四节 银行行业案例
附录A 使用报表的配置
附录B 故障排除问题
附录C 术语解释
附录D 资料来源
本书是IBM Predict Cus-tomer Intelligence数据分析软件的指导教程,用于大数据分析与应用、数据挖掘等与数据分析相关的综合性课程。该指导书注重理论与实践相结合,把上机实验作为课程实践的重要环节,是教学过程中不可或缺的部分。实验课程与理论课程不同,要充分体现“以学生为中心”的模式,应以学生为主体,充分调动学生的积极性和能动性,重视学生自学能力与动手能力的培养。《大数据分析与应用:基于IBM客户预测性智能平台/经管类专业虚拟仿真实验系列教材》是数据分析相关课程的配套实验教材,编写这《大数据分析与应用:基于IBM客户预测性智能平台/经管类专业虚拟仿真实验系列教材》的目的是满足高校工商管理、电子商务、物流工程、信息管理与信息系统等专业学生学习之用。《大数据分析与应用:基于IBM客户预测性智能平台/经管类专业虚拟仿真实验系列教材》结合大数据的理论与实践,突出数据分析的应用分析,在实验中适当安排了具备认知性、操作性、验证性、综合性等特点的相关实验,以培养学生的动手能力、创新能力。
本教材实践环节通过对数据分析工具的详细介绍和对相关的行业案例的引用,加深学生对课堂教学内容的理解,增加其对大数据的感性认识,增强学生的实际动手能力,培养数据分析的意识与能力。《大数据分析与应用:基于IBM客户预测性智能平台/经管类专业虚拟仿真实验系列教材》共分为五章:第一章是IBM预测性客户智能介绍,引出大数据时代背景下的预测性客户分析;第二章是IBM预测分析平台系统介绍,涵盖了IBM预测性客户智能的整个框架、DB2数据库、Data Studio、SPSS Modeler、Cognos系列;第三章是预测模型,主要介绍了在实验部分所用的案例预测模型;第四章是预测性客户智能平台系统的基础操作,针对IBM预测性客户智能的DB2、SPSS Modeler、Cognos工具,介绍了数据库连接以及工具的基本操作步骤;第五章是IBM预测性客户智能平台系统的应用,教师可根据理论课上课需要结合本章行业案例进行相关知识的讲解。此外,《大数据分析与应用:基于IBM客户预测性智能平台/经管类专业虚拟仿真实验系列教材》所需的故障排除措施、术语解释及资料来源均在附录部分有所体现。
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