BA_EM Electronic Marketing. Pavel

Rozměr: px

Začít zobrazení ze stránky:

Download "BA_EM Electronic Marketing. Pavel"

Radomír Aleš Pavlík
před 7 lety
Počet zobrazení:

1 BA_EM Electronic Marketing Pavel

2 Agenda Efektivní data mining jako zdroj relevantních dat o potřebách zákazníků

3 Co je data mining? Je absolutní Je předem neznámý Je užitečný

4 Co jsou data?

5 Tradiční využití data-miningu

6 Tradiční využití data-miningu

7 Tradiční využití data-miningu

8 Tradiční využití data-miningu

9 Tradiční využití data-miningu

10 Otázka Uveďte příklad data miningu?

11 Můj příklad

12 Co je data mining? Data mining je činnost automatického prohledávání velkých dat pro hledání vzorců podobností (patterns) a trendů, které jsou za hranicí jednoduché analýzy. Data mining využívá pokročilé matematické algoritmy pro segmentaci data a Tradiční využití data-miningu a vyhodnocování budoucích událostí Data mining je také znám jako: Knowledge Discovery (KD) v datech (KDD).

13 Klíčové vlastnosti data miningu Automatické objevování obvyklostí Predikce předpokládaných výsledků Tvorba akčních plánů Zaměření na velké objemy dat a databází

14 Video

15 Proč jej využívat Data mining vám odpoví na otázky, které nelze zodpovědět pomocí jednoduchých dotazů a reporty

16 Video example

17 Typy Data Miningu

18 Automatic Discovery Data miningu se dosahuje pomocí stavby modelů. Model využívá algoritmy, které se aplikují na sadu hrubých dat. Výsledků automatizovaných závěrů je dosaženo pomocí zpracování jednotlivých modelů. Modely data-miningu mohou být použity pro získávání výstupů z nových dat, která ještě nikdy nevyla zpracována. Proces aplikace takového modelu se jmenuje skóring.

19 Predikce - předpovědi Mnoho forem data-miningu jsou prediktivní Např. Model může předikovat příjem lidí s vysokoškolským vzděláním Predikce jsou spojeny s pravděpodobností. Možnosti takové predikce jsou také známy jako jistoty (confidence). Jak jistá je tato předpověď? Některé formy prediktivního data miningu vytvářejí pravidla, která jsou podmínkou daných závěrů. Např. Pravidlo může specifikovat, že člověk s Bc. Vzděláním z určitého regionu má vyšší příjem než regionální průměr. Pravidla mají asociovanou podporu v tvrdých datech. Jaké procento populace splňuje dané pravidlo?

20 Seskupování - Grouping Jiná forma data miningu identifikuje logické a seskupení dat. Např. Model může identifikovat segment populace, který má určitý příjem v daném rozsahu, a nemá body za špatné řízení a kupuje si mobil každý rok.

21 Akční informace - Actionable Information Data mining nám přináší informace vhodná pro akci na základě analýzy velkých dat. Např. Developer může plánovat stavby na základě příjmových skupin žijících v dané lokalitě. Leasingovka může použít model, který identifikuje zákaznické segmenty pro zaslání nabídky na drah, luxusní vozy.

22 Proč je to dnes tak důležité? Data jsou všude kolem nás Sociální sítě Vyhledávání a porovnávání zboží Cílení reklamy Přesycení informacemi

23 Social Insight & Osobní využití Ceny pronájmů Blogy a zpravodajství Informace o filmech v kině Móda Ceny produktů Vyhledávání na porno stránkách

24 The krása vizualizace dat

25 Data Mining Process Definice problému Sběr dat a příprava Data Access Data Sampling Data Transformation Stavba modelu & hodnocení Create Model Test Model Evaluate & Interpret Model Aplikace znalostí Model Apply Custom Reports External Applicazions

26 Definice problému

27 Definice problému

28 Definice problému

29 Sběr dat a příprava Přístup k datum Data Sampling Převod dat

30 Stavba modelu & hodnocení modelu Vytvoření Modelu Otestování Modelu Vyhodnocení & Interpretace Model

31 Aplikace znalostí Aplikace modelu Reporty na míru Pro externí aplikace

32 Jak lze předpovídat vaše chování?

33 Závěr! Jsou tu ve škole/práci nějací kokoti? Řešení problému: D-Fenz Kravatový test Extremní příklad data miningu

Podobné dokumenty

ANALÝZA NÁKUPNÍHO KOŠÍKU SEMINÁŘ

ANALÝZA NÁKUPNÍHO KOŠÍKU SEMINÁŘ 18.11.2012 Radim Tvardek, Petr Bulava, Daniel Mašek U&SLUNO a.s. I Sadová 28 I 702 00 Ostrava I Czech Republic PŘEDPOKLADY PRO ANALÝZU NÁKUPNÍHO KOŠÍKU 18.11.2012 Daniel