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在大数据领域的应用
发布时间:2017-10-01 分享到:

在大数据领域的应用

1. 基于可拓数据挖掘的客户价值获取

随着信息技术和以客户为中心的经营模式发展,客户价值逐渐成为客户关系管理的核心;科学、全面地掌握和评估客户价值大小并釆取有效的、正确的策略提升客户价值,成为企业有效管理客户资源和把握市场的关键,由于现有的数据挖掘技术更多的是从静态数据中获取静态知识,忽略了变换对数据影响作用,故基于数据挖掘的客户价值分析系统不能挖掘变换作用的知识及变换导致客户价值变化的规律。为此,广东工业大学李卫华教授团队研制了基于可拓数据挖掘的客户价值获取系统,详细设计了基于可拓数据挖掘的客户价值分析软件架构、软件功能模块划分,通过采取动态库和数据转换服务以屏蔽底层数据,从信息元特征中提取客户价值评价指标,分析企业客户价值情况,实现了客户价值可拓分类知识、传导知识获取及挖掘结果可视化显示。基于某服装企业的客户数据,实施了客户价值可拓分类知识和传导知识的挖掘,相关结果表明,获取的知识对企业调整营销策略、采取差异化服务具有重要的价值。

2. 基于变换选择策略的可拓知识挖掘系统

为了实现从知识中挖掘基于变换的知识(即可拓知识)的功能,在可拓数据挖掘的理论和方法指导下,广东工业大学李小妹博士等开发了基于变换选择策略的可拓知识挖掘系统。

该软件是基于javaEclipse开发的软件,相对易于把握、成本也较低。利用决策树挖掘数据库中蕴含的知识,通过支持度和可信度对获取的知识进行评价。基于可拓变换挖掘知识的模式,加入策略变换选择机制,更为高效地获取可拓变换知识。

该软件是一个基于用户策略选择的软件,通过本系统能方便地实现蕴含知识的挖掘、查询是否为矛盾问题和给出优化的策略等,已于2014年获得软件著作权(登记号:2015SR079430)。

3. 客户流失预防与转化策略获取系统

大数据时代,如何增加客户粘性、预防客户流失是一项重要工作。为此,浙江大学宁波理工学院李兴森教授团队利用可拓数据挖掘方法,开发了一套客户流失预防与转化策略获取系统(登记号:2012SR123895)。

该系统的主要功能:(1) 提前1-2个月预测即将流失的客户,列出流失倾向性高的客户名单并分类;(2) 对即将流失的客户的特征进行分析、解读;(3) 通过可拓数据挖掘手段得到客户转化的具体措施。某公司利用该系统对大量的收费邮箱用户流失进行分析,将用户分为正常用户、冻结用户和流失用户,并预测用户流失类型,得到200余条规则,从中进一步挖掘出不同用户之间相互变换的策略,应用后该类客户流失率降低46%




大数据与智慧应用高层论坛在宁波举办,

可拓学在大数据应用领域引起关注

20141114,“2014宁波大数据与智慧应用高层论坛”在位于宁波国家高新区内的创新港高新厅隆重开幕。

中国人工智能学会可拓学专业委员会副主任、秘书长,浙江大学宁波理工学院管理学院副院长李兴森教授解读了大数据从理论到应用的可行路径,并介绍了大数据应用方面保障数据安全与项目效果的创新策略,即①不复制原始数据,②大数据应用从规划入手分步实施,③以可拓学形式化方法处理大数据实施中的矛盾问题。这一创新模式将有助于降低大数据应用的门槛,提高大数据智慧应用的效果。与会专家认为,可拓学处理矛盾问题的方法论在大数据应用领域将有良好的应用前景。可拓学与数据挖掘的结合衍生了可拓数据挖掘这一新方向,同时为大数据应用中的矛盾问题处理拓展全面的解决思路。


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