背景介绍

企业想要在竞争激烈的市场中胜出，决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示，75%的企业在面临拟定策略时，常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法，才能快速且实时的转变成决策时有用的信息，是现代企业所面临最迫切性的问题。数据挖掘(Data Mining)无疑是解决这些问题最有效的途径。数据挖掘强调与现有信息系统的整合，以提供决策者做决策时所需的情报，或转化成经营智慧，以作为调整营运策略方针的辅助工具。从顾客关系管理(Customer Relationship Management)的整体架构来说，数据挖掘是整个顾客关系管理的核心。

完整的数据挖掘不单可以做到准确的目标市场营销(Target Marketing)，也可以做到大量的客制化，也就是所谓的一对一营销(One-to-One Marketing)。有鉴于此，本课程的目的就是要针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景，结合SPSS MODELER+WEKA深入讲授数据挖掘的主要算法，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。

课程安排

课程收益

(1)了解什么是顾客关系管理；(2)了解顾客关系管理系统的架构及其组成元素；(3)了解如何利用顾客关系管理系统来进行营销活动；(4)了解什么是数据挖掘(Data Mining)；(5)掌握数据挖掘技术的功能分类；(6)掌握数据挖掘技术的绩效增益；(7)了解数据挖掘技术的产业标准；(8)掌握如何利用数据挖掘技术来筛选关键变量(Key Attribute)；(9)掌握如何利用数据挖掘技术来进行交叉销售(Cross-Selling)；(10)掌握如何利用数据挖掘技术来评估客户的信用风险(Credit Risk)； (11)了解如何利用数据挖掘技术来分析顾客行为、产生商业智慧并发展营销策略。(12)掌握如何使用数据挖掘工具SPSS Modeler/WEKA来完成上述的各项工作。

学员对象

1）各行业数据分析、数据挖掘从业者

2）金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员

3）政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员

4）数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员

5）对数据挖掘感兴趣的各界人员

详细大纲

李御玺，教授，国立台湾大学资讯工程博士，铭传大学资讯工程学系教授，铭传大学大数据研究中心主任，中华数据挖掘协会理事，云南财经大学信息学院客座教授，浙江大学城市学院客座教授，厦门大学数据挖掘中心顾问，中国人民大学数据挖掘中心顾问，IBM SPSS-China顾问，SAS-Taiwan顾问。在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。

服务过的客户包括：中国工商局、中信银行、台新银行、联邦银行、新光银行、 新竹国际商业银行(现已并入渣打银行)、第一银行、永丰银行、远东银行、美商大都会人寿、嘉义基督教医院、台湾微软、零售业如赫莲娜(Helena Rubinstein)化妆品公司、特立和乐(HOLA)公司、航空公司如东方航空公司、中华航空公司、汽车行业如福特(Ford)汽车公司；政府行业如国税局等。

资格认证
CDA LEVEL Ⅱ资格认证证书

报名流程

1.在线填写报名信息

（北京）

（上海）

（深圳）

（远程）

2.给予反馈，确认报名信息

3.网上缴费

4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图