莱茵论坛第106期活动:数据挖掘和商业智能Data Mining and Business Intelligence总结

主讲人:刘德江

数据挖掘和商业智能,这两个概念在不了解这个领域的人看来是截然不同的。前者是大规模数据挖掘的理论,后者信息学应用于商业行为数据的整合。主讲人刘德江先生把这两个生涩的概念通过其工作经验中的案例,讲解成为一个递进式的一系列的经济行为中的两个环节。在前期处理完大量数据之后,对整合后的数据进行特定目的的数据挖掘,并将结果应用于商业决策,从而让商业数据更加有效的服务于商业决策,也就是说利用商业行为数据让商业决策更“智能”。可以把商业智能理解为一种解决方案,在经过抽取、转化和装载之后得到企业数据的全局图,也就是企业的商战方案。主讲人就是把这一复杂的商业运作过程在短短的90 分钟的讲座中,从理论概念,到具体的商业数据应用,与在座的听众对讲座内容进行了有益的探讨。

刘德江先生首先借助主持人数据挖掘中的啤酒和纸尿裤的经典案例作为引子,来说明分析市场对于商业行为的重要性及必要性。在当今数据爆炸的时代中,究竟数据挖掘是什么,理论上来说就是一种从海量数据中提取有用信息的理论和实践。 现代商业产品和消费的多样化,对如何对商业行为数据进行标准化分类和管理,并从这些数据中快速提取有用信息用于商业决策和营销提出挑战。传统的表格分析已经很难满足巨量复杂商业数据的需求。 数据挖掘的介入,让商业数据的快捷分类分类、分析和整理,并从高维度的数据中发掘消费者和产品之间的关联性,从而为商业决策和营销提供有的放矢的统计学支持。而商业智能,就是运用数据挖掘的理论和模型使得商业数据“产生”智能。为什么说是“产生”呢?通常,商业智能通常被理解为将企业的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。也就是说,先把所有的信息转化为数字,然后再通过就是数据挖掘,让数据自己说话。

在讲解解完复杂的理论后,主讲人以自己的工作案例演示商业软件SAS 如何实验理论模型,处理商业数据,并展示了如何利用模型的结果给商业营销做决策。消费者的行为习惯在理论模型的“调教”下,“产出”了智慧之光,帮助了公司有的放矢的针对特定群体做相应的营销,在而节省广告成本的同时,提升了公司的业绩。

90 分钟的讲座,大家都意犹未尽,当主持人宣布讲座结束的时候,大家都迫不及待的问着各自感兴趣的商业话题,主讲人都以其丰富的实战经验加以分析。虽然大家都来自各个不同的领域,但是也都对数据化的经济运作十分感兴趣。主讲人的经验和在座的听众们的热烈参与,令今天的讲座得以完满的完成,下一期活动将和大家一起就环境问题进行探讨,欢迎大家届时报名参加,期待着莱茵论坛新一轮的讲座的到来!

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