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 类别:杭州DM投递  信息ID号:45  人气指数:
 

一种解释:DM是英文Direct mail 的缩写,意为快讯商品广告,通常由8开或16开广告纸正反面彩色印刷而成,通常采取邮寄、定点派发、选择性派送到消费者住处等多种方式广为宣传,是超市最重要的促销方式之一。

 

美国直邮及直销协会(DM/MA)对DM的定义如下:"对广告主所选定的对象,将印就的印刷品,用邮寄的方法传达广告主所要传达的信息的一种手段。"DM除了用邮寄以外,还可以借助于其他媒介,如传真、杂志、电视、电话、电子邮件及直销网络、柜台散发、专人送达、来函索取、随商品包装发出等。DM与其他媒介的最大区别在于: DM可以直接将广告信息传送给真正的受众,而其他广告媒体形式只能将广告信息笼统地传递给所有受众,而不管受众是否是广告信息的真正受众。

 

另一种解释:Data Mining的缩写,意为数据挖掘

 

数据挖掘是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。

 

1. 数据挖掘能做什么?

 

1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法):

 

• 分类 (Classification

 

• 估值(Estimation

 

• 预言(Prediction

 

• 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules

 

• 聚集(Clustering

 

• 描述和可视化(Des cription and Visualization

 

• 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)

 

2)数据挖掘分类

 

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘

 

• 直接数据挖掘

 

目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。

 

• 间接数据挖掘

 

目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。

 

• 分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘

 

3)各种分析方法的简介

 

• 分类 (Classification

 

首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。

 

例子:

 

a. 信用卡申请者,分类为低、中、高风险

 

b. 分配客户到预先定义的客户分片

 

注意: 类的个数是确定的,预先定义好的

 

• 估值(Estimation

 

估值与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。

 

例子:

 

a. 根据购买模式,估计一个家庭的孩子个数

 

b. 根据购买模式,估计一个家庭的收入

 

c. 估计real estate的价值

 

一般来说,估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据,通过估值,得到未知的连续变量的值,然后,根据预先设定的阈值,进行分类。例如:银行对家庭贷款业务,运用估值,给各个客户记分(Score 0~1)。然后,根据阈值,将贷款级别分类。

 

• 预言(Prediction

 

通常,预言是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。

 

• 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules

 

决定哪些事情将一起发生。

 

例子:

 

a. 超市中客户在购买A的同时,经常会购买B,即A => B(关联规则)

 

b. 客户在购买A后,隔一段时间,会购买B (序列分析)

 

• 聚集(Clustering

 

聚集是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。

 

例子:

 

a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

 

b. VCD类型不相似的客户聚集,可能暗示成员属于不同的亚文化群

 

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如,"哪一种类的促销对客户响应最好?",对于这一 类问题,首先对整个客户做聚集,将客户分组在各自的聚集里,然后对每个不同的聚集,回答问题,可能效果更好。

 

• 描述和可视化(Des cription and Visualization

 

是对数据挖掘结果的表示方式。

 

2.数据挖掘的商业背景

 

数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据,然后要求挖掘的知识是有价值的。有价值对商业而言,不外乎三种情况:降低开销;提高收入;增加股票价格。

 

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