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國立高雄應用科技大學電機工程系資料探勘實驗室
班級：博電一甲 學號： 姓名：鍾翔航
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實驗室首頁：
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利用文件探勘技術，針對萃取癌症知識之生物資訊研究
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跨語言與單一語言文件抄襲偵測之研究方法
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Data Mining 是什麼？ Data Mining是從資料中找出有用珍貴知識的一個過程 增加銷售 交叉銷售 減少流失 降低成本 忠誠的客戶 警察找出罪犯 醫學找出疾病 國稅局找逃稅 何謂珍貴？ 何謂珍貴？ Why Who What When Where How 何謂過程？ 何謂過程？ 許多技術知識的融合（統計、人工智慧、未來的基因演算法…等），並非一個演算法就可以解決全部問題 資料 資訊 知識 將沈睡的資料中的資訊轉變為活的知識 ，進而成為決策的智慧 Copyright , SPSS Taiwan Corp.
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為什麼要做 Data Mining？ 競爭日益劇烈，了解客戶需求才能佔有優勢 過去及現在和客戶互動方式的改變 過去 互動單純 直接了解客戶個人化需求 現在 互動複雜 難直接了解客戶個人化需求 電子化 Copyright , SPSS Taiwan Corp.
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Data Mining 和統計不同？ 統計 先假設再檢定 母體參數未知 資料量不可太大 Data Mining 沒有事先假設 多數狀況下母體參數已知 資料量越大越好，小資料也可以挖只是較不可靠 融合各種知識，包括統計、Machine Learning、人工智慧、基因等 Copyright , SPSS Taiwan Corp.
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資料採礦的定位 Business Value Measurement (historical) Prediction (future) Real-time Personalization 這些流失客戶是位於哪個地區? 我們流失了多少客戶? Data Mining OLAP 我們應該即時提供這位客戶什麼服務? Query & Reporting 哪些是高風險客戶以及原因是? Time From SPSS White Paper Copyright , SPSS Taiwan Corp.
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Data Mining 的其他特徵 Interactive 互動性 Automation 電腦自動化 Continuing 連續性，是動態的 團隊分工合作 具有決策功能，使企業組織創新、再造 目標：一對一個人化（Personalize） Copyright , SPSS Taiwan Corp.
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Data Mining的應用範疇 客戶關係管理(CRM) 犯罪(Criminal) 教育(Education) 醫療(Health Care) 科學研究(Research) 製程管理(Process Management) Copyright , SPSS Taiwan Corp.
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各產業的應用層面 電信業 客戶流失管理 顧客終身價值及利潤價值 行銷回應預測 交叉銷售/再銷售 電子商務 顧客終身價值 瀏覽行為分析 政府機構 員工流失管理 犯罪偵測 零售業 忠誠度及通路忠誠度 行銷回應預測 客戶產品偏好分析與鑑別 交叉銷售/再銷售 製造業 良率分析 製程改善 需求預測 醫療業 病人流失管理 潛在新病人分析 病人屬性區隔 Copyright , SPSS Taiwan Corp.
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各產業的應用層面 銀行 風險管理 行銷回應預測 維持顧客模型 顧客終身價值及利潤價值 多通路行為管理 信用卡冒用偵測 保險業 交叉通路銷售 詐欺理賠分析 生命科學 基因抗藥反應分析 基因序列分析 藥物區隔分析 藥物市場風險評估 娛樂業 客戶流失管理 目標客戶分析 客戶區隔 需求預測分析 Copyright , SPSS Taiwan Corp.
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DM處理流程 (1997年於阿姆斯特丹正式誕生CRISP-DM SIG)
2. 整合性服務 1. 資料準備 定義企業問題 資料來源檢視表 (Data Source View) 資料源 3. 資料檢視 資料源 6. 分析服務 報表服務 佈屬與應用 分析服務 (Data Mining) 4. 模型的建立 5. 模型評估
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CRISP-DM Business Understanding Data Preparation Modeling Deployment
Evaluation Format Integrate Construct Clean Select Determine Objectives Review Project Produce Final Report Plan Monitering & Maintenance Plan Next Steps Process Evaluate Results Assess Model Build Generate Test Design Technique Situation Explore Describe Collect Initial Data Mining Goals Verify Quality Project Plan
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定義企業問題 (CRISP-DM) 確定目前內部遇到的問題 定義解決的目標是開源或是節流 電信用戶忠誠度逐年下降.. 產品良率持續下降…
零售點庫存情況成長… 保戶詐欺狀況不斷升高… 卡戶剪卡比例增加… 客戶呆帳發生數暴增… 客戶轉貸頻率提升…
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模型的建立(CRISP-DM) 同一商業問題可以透過多種演算法、調整參數找出最佳模型 1.選擇建模技術 建立模型技術, 模型假設
2.規劃測試 測試計畫設計 3.建立模型 參數設定, 資料採礦模型, 模型描述 4.選擇最佳模型 模型評估, 參數重新調整
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模型的評估(CRISP-DM) 建立預測模型之後, 在真正應用前, 通常會透過測試計畫來評估整個資料採礦模型能帶來的效益, 並協助檢視整個導入過程的潛在盲點, 而評估的標準並非數學上的正確度, 而是以帶給企業最大利益為考量. 1.評估結果 依專案成功要件評估結果, 核可之模型 2.流程檢視 流程檢視 3.決定下一步驟 行動列表, 決策 Lift Chart-累積增益圖 Classification Matrix-錯差矩陣
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佈署與應用(CRISP-DM) 資料採礦模型整合在整個企業的決策流程，達到自動化預測的效果，以提升營運利潤、改善商業流程
1.計畫應用 應用導入計畫 2.專案監督維護 監督與維護計畫 3.結案報告 結案報告或簡報 4.檢視專案 經驗傳承及技術文件
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