数据挖掘与系统平台使用原理培训教材

数据挖掘与 Clementine使用培训 北京瑞斯泰得数据技术开发有限公司 2015/8/4 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 1 一、数据挖掘概述 什么是数据挖掘 数据挖掘的实现路线和流程 数据挖掘方法论 CRISP-DM Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 2 为什么进行数据挖掘？ 商业观点 业务中产生了大量的数据，这些数据存储在业务系统中却不能创造价值 客户信息数据 客户交易行为数据 客户反馈数据 网络数据 计算机变得越来越便宜、功能却越来越强大 商业竞争越来越激烈，对客户了解越多就意味着机会越大 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 3 为什么进行数据挖掘？ 技术观点 业务中的数据量呈现指数增长（ GB/小时） 传统技术难以从这些大量数据中发现有价值的规律 数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有价值的规律 05 0 0 , 0 0 01 , 0 0 0 , 0 0 01 , 5 0 0 , 0 0 02 , 0 0 0 , 0 0 02 , 5 0 0 , 0 0 03 , 0 0 0 , 0 0 03 , 5 0 0 , 0 0 04 , 0 0 0 , 0 0 01995 1996 1997 1998 1999The Data Gap Total new disk (TB) since 1995 Number of analysts From: R. Grossman, C. Kamath, V. Kumar, Data Mining for Scientific and Engineering Applications Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 4 一个市场营销的例子 在数据中发现有价值的规则或者模式 女性对市场活动做出回应，男性对市场活动不做出回应，和年龄无关 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 5 一个市场营销的例子 数据变的复杂会如何？ 女性对市场活动做出回应，老年男性也可能对市场活动做出回应 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 6 一个市场营销的例子 数据挖掘可以从异常复杂的数据中发现规律 通过数据挖掘发现回应的 5条规则： 1、如果收入大于 29622，有孩子，并且孩子的数量小于等于 2，那么对市场活动会回应 通过数据挖掘发现不回应的 5条规则： 1、如果收入小于 12640.3，并且有一个孩子，那么对市场活动不会回应 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 7 数据挖掘收益分析 向 60%的客户发信，得到了 90%的收益 数据挖掘的意义 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 8 利润分析图 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 9 数据挖掘效果模拟分析 数据挖掘以前 数据挖掘以后 差别 发信的数量 1,000,000 750,000 (250,000) 成本 $1,000,000 $750,000 ($250,000) 响应的数量 10,000 9,000 (1,000) 每个响应的收入 $125 $125 $0 总收入 $1,250,000 $1,125,000 ($125,000) 净利润 $250,000 $375,000 $125,000 建模的费用 0 40,000 $40,000 最终的利润 $250,000 $335,000 $85,000 目的：发现新客户 (使响应率从 1%提高到 1.2%) Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 10 什么是数据挖掘？ 不同的定义 从大量数据中发现非平凡的、先前不知道的、有价值的规律的过程 从大量数据中自动化（或者半自动化）的发现有价值规律的过程 数据挖掘的其他名称 数据库内知识发现（ KDD- Knowledge discovery in databases ） 数据 /模式分析 商业智能 人工智能 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 11 数据挖掘的起源 来源于机器学习 /人工智能、模式识别、统计学和数据库 传统技术的局限性 巨量的数据 高维数据 数据分布不理想 机器学习 / 模式识别 统计学 数据挖掘 数据库系统 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 12 数据挖掘面临的挑战 海量数据 高维数据 数据复杂性 数据质量问题 数据所有权和分布 隐私问题 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 13 数据挖掘方法论 项目顺利实施的保证 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型评估 模型发布 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 14 商业理解 商业 理解 数据 理解 数据 准备 建立 模型 模型 评估 结果 发布 确定商业 目标 形势评估 确定数据 挖掘目标 制定项目 计划 背景 商业目标 成功标准 拥有资源 需求、假定 和限制 风险和 偶然性 专业 术语 成本和 收益 数据挖掘 目标 数据挖掘 成功标准 项目计划 工具和方法 评估 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 15 数据理解 商业 理解 数据 理解 数据 准备 建立 模型 模型 评估 结果 发布 收集原始 数据 数据描述 数据探索 性分析 数据质量 描述 数据收集 报告 数据描述 报告 探索性数据 分析报告 数据质量 报告 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 16 数据准备 商业 理解 数据 理解 数据 准备 建立 模型 模型 评估 结果 发布 选择数据 确定分析包含 /剔除数据 数据集 数据集 描述 数据清理 数据清理报告 数据重构 生成新的变量（字段） 生成新的记录 整合数据 合并相关数据 格式化数据 改变数据格式，适应分析 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 17 建立模型 商业 理解 数据 理解 数据 准备 建立 模型 模型 评估 结果 发布 选择建模 技术 产生检验 设计 建立模型 评价模型 模型 技术 模型假设 检验设计 参数设定 建模 模型评价 参数设定 的修订 模型描述 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 18 模型评估 商业 理解 数据 理解 数据 准备 建立 模型 模型 评估 结果 发布 结果评估 数据挖掘 过程回顾 确定下一 步的工作 评估数据 挖掘结果 被认可的模型 数据挖掘过程 的回顾 列出可能 的行动 决策 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 19 结果发布 商业 理解 数据 理解 数据 准备 建立 模型 模型 评估 结果 发布 发布结果 计划 监测和维护 模型计划 生成最终数据 挖掘报告 项目回顾 结果发布计划 监测和维护 模型计划 最终数据 挖掘报告 数据挖掘 报告展现 项目检验 总结 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 20 商业理解是数据挖掘的起点 C2 C1 解决方案 商业价值 商业需要 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 21 商业理解的内容 数据挖掘能解决什么样的商业问题？ 数据挖掘得到的结果，是否可以采取相应的行动以提高利润或降低成本？ 我们期望模型能够给我们怎样的精确率？ 有那些前提假定？ Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 22 约束分析 时间约束分析 资源约束分析 人力资源 数据资源 软件资源 硬件资源 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 23 制定特定的数据挖掘目标 制定的数据挖掘目标应具有： 可评估性（ assessable) 可实现性（ attainable） Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 24 如何给定一个数据挖掘问题 是检验性数据挖掘还是探索性数据挖掘？ 确定哪些是可以实现的数据挖掘问题 结果可测度性 信息（数据）的可获得性 评估和控制其他相关因素的影响 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 25 数据来源与数据之间的关系 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 26 使数据适合数据挖掘 对数据进行适当的合并和汇总 一般数据挖掘分析都要一个行 列 (记录 变量）的二维表，必须把从不同数据源得到的不同格式的数据整合成这样一张表，要求： 所有的记录含有排列顺序一致的变量 所有记录的变量信息是完整的（理想化状态，在现实中很难达到） Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 27 检查数据质量 影响数据质量的几个主要问题 缺失值 不合理值 不同数据源的不一致 异常值 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 28 对数据进行适当的变换 数据的标准化变换 生成新的变量 数据的重新编码 数据降维，从变量角度或者从记录角度 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 29 数据挖掘模型的分类 数据描述和汇总 (Data description and summarization) 细分 (Segmentation) 概念描述 (Concept descriptions) 分类 (Classification) 预测 (Prediction) 相关分析 (Dependency analysis) Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 30 数据挖掘技术的分类 数据挖掘 描述 预测 统计回归 关联规则 决策树 可视化 聚类 顺序关联 汇总 神经网络 分类 时间序列预测 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 31 数据挖掘的典型结果 金融 问题描述：预测信用水平是好还是差，银行据此决定是否向客户发放贷款，发放多少 结果描述 :(决策树） 收入大于 5万元 /年 是 否 有无储蓄帐户 是否房主 否 是 是 否 批准 不批准 批准 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 32 数据挖掘的典型结果 电信 问题描述：根据客户信息，预测客户流失可能性 结果描述 :(神经网络） 输 入 流失概率 （ 0.87) 输 出 男 29 3000元 /月 套餐 A 130元 /月 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 33 数据挖掘的典型结果 零售 问题描述：如何决定超市中商品的摆放来增加销售额 结果描述 :(Web图） Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 34 数据挖掘的典型结果 制造业 问题描述：如何对市场进行细分，使产品满足最有价值客户 结果描述 :(Koholen聚类） Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 35 数据挖掘的典型结果 政府 问题描述：如何从众多申请经费或者纳税中发现欺诈 结果描述 :(回归、神经网络） Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 36 检验的形式 方法层面的检验 训练集和检验集 不同方法的互相印证和比较 模型准确性的检验 : 商业层面上的检验 利润率的检验 模型结果可操作性的检验 其他检验 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 37 关注那些错误的预测 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 38 数据挖掘不成功的几种可能性 糟糕的数据 组织抵制 结果没有被有效的发布 得到了无用的结果 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 39 模型发布的形式 书面报告 数据库更新 针对特定主题的应用系统 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 40 数据挖掘的体系结构 用户界面 SPSS Data Access Pack Clementine Solutions Publisher Runtime C/S结构或B/S结构 发布数据挖掘模型 C/S结构 建立数据挖掘模型 数据库 模型库 分析员 Clementine Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 41 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 42 二、 Clementine概述 Clementine在数据挖掘中的地位 Clementine发展历史 Clementine的配置 Clementine操作基础 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 43 数据挖掘的一般流程及数据挖掘软件在数据挖掘过程中的地位 Better data mining results ! Insight Business problem ? What you know Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 44 数据挖掘方法论 项目顺利实施的保证 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型评估 模型发布 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 45 Clementine发展历程 Clementine是 ISL (Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台 1998年 SPSS公司收购了 ISL公司 ,对Clementine产品进行重新整合和开发 ,现在Clementine已经成为 SPSS公司的又一亮点 1998-2007 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 46 Clementine的软件构成 Clementine Client; Clementine Server; Clementine Batch; SPSS Data Access Pack; Clementine Solution Publisher (Optional)。 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 47 Clementine的两种运行方式 单机版运行 以下情况必须使用单机版运行： 数据存储在本机，且不能在网络上共享； 机器不联网； 无 Clementine Server可供使用。 以下情况可以使用单机版运行： 要处理的数据量很小（比如：小于 2M）并且数据存储在单机或可到达局域网处； 单机内存、硬盘相对要处理的数据量来说足够大，并且速度也满足要求。 C/S结构运行 以下情况必须使用 C/S结构运行： 单机内存或者硬盘不够大，难以运行大量数据； 单机上没有或者无法配置数据连结，无法从数据库中获取数据； 组织规则不允许下载大量数据到单机。 以下情况可以使用 C/S结构运行： 要处理的数据量很大，并且存储在可以通过 SPSS Data Access技术可到达的数据库处； 单机速度慢， Clementine Server运行的机器配置高。 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 48 Clementine的系统结构 Clementine的三层结构 : 1、数据库层； 通过 Clementine Server进行调度，把那些可以通过 SQL语句执行的数据操作过程以 SQL语句的形式导入数据库并在其中进行； 2、服务器端； 进行调度，不能在数据库层面进行的操作在服务器端进行（比如数据挖掘模型计算过程） 3、客户端。 在三层结构下通过 Clementine Server进行调度，由客户端向服务器端发送数据挖掘指令，并接受和展示数据挖掘结果。 Clementine Client和 Clementine Server通过 SDL（ Stream Description Language ）之间进行信息交换， Clementine Server和Database通过 SQL语句进行信息交换。 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 49 Clementine运行的两种方式 图形界面方式 适用操作系统 Windows系列 特点： 图形化界面 与客户直接交互 适合交互式分析过程 命令行方式 使用操作系统 Windows系列 Unix系列 特点： 命令行操作 不能生成图形，所有结果保存在文件里或者数据库中 适合于以下情况使用： 1. 运行耗时较长的建模过程 2. 希望在后台运行一些耗时较长的数据准备 3. 过程希望按照一定的时间定期运行（比如每周、每月等） 4. 希望把 Clementine（数据挖掘过程）运行过程嵌入应用系统中 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 50 Clementine的界面和设计思路 可视化界面 四个区域分别是建模区、结点区、模型描述区、项目管理区 通过连接结点构成数据流建立模型 Clementine通过 6类结点的连接完成数据挖掘工作，它们是： Source(源结点 ):Database、 Var. Files等 Record Ops (记录处理结点 ):Select、 Sample等 Field Ops(字段处理结点 ):Type、 Filter等 Graphs(图形结点 ):Plot、 Distribute等 Modeling(模型结点 ):Neural Net、 C5.0等 Output(输出结点 ):Table、 Matrix等 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 51 Clementine操作基本知识 鼠标应用 三键与双键鼠标 左键 选择节点或图标置于建模区 右键 激活浮动菜单 中键 连接或断开两个节点 帮助 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 52 Clementine操作基本知识 节点的增加，以 为例 Click Sources， Click ， Click 流区域 ” Click Sources， Double Click Click Sources， Drag to 流区域 ” 节点的删除 Click ， Delete Right Click ， Click Delete 节点的移动： Drag Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 53 Clementine操作基本知识 节点的编辑 Double Click Right Click ， Click Edit 节点的重命名和解释 Right Click ， Click Edit，Click Annotations Double Click ， Click Annotations Right Click ， Click Rename and Annotations 拷贝、粘贴 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 54 Clementine操作基本知识 构建流时节点的连接 Highlight ， Add to the Canvas Right Click ， Click Connect， Click Drag the middle mutton from to 构建流时节点连接的删除 Right Click or ， Click Disconnect Right Click Connection， Click Delete Connection Double Click or Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 55 Clementine操作基本知识 流的执行 Highlight “ Stream” ， Click Right Click ， Click “ Execute” In the Edit Window of the ， Click “ Execute” 流的保存 帮助 Help Menu Dialogue Window Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 56 一个例子 罗斯文商贸公司 商业问题： 微软公司提供的案例数据库 罗斯文商贸公司，如何对客户价值进行评估 背景介绍： 1.罗斯文商贸公司是 Microsoft数据库产品（ Access, SQL Server等 )中的一个示例数据库； 2.它虚拟了一家经销日用品的商贸公司的情况； 3.目前该公司保存的历史数据资料，见下页； 4.我们需要对客户的价值进行评估，以便采取有效的市场销售策略。 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 57 罗斯林商贸公司数据 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 58 罗斯文商贸公司统计问题 数据挖掘问题： （ 1）如何描述客户价值？ 购买总金额？购买频次？平均每次购买金额？最近购买金额？它们的线性组合？ 使用最简单的购买总金额 （ 2）需要什么样的数据挖掘方法？ 描述汇总？分类？预测？概念描述？细分？相关分析？ 使用最简单的描述汇总 （ 3）需要的数据从哪里来？ 从以下几个来源： 客户 订单 订单明细 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 59 罗斯文商贸公司商业问题解决方案 商业问题解决方案 从所有客户中找出最有价值的 10个客户，将名单发给市场部门，让其对这些客户进行更多的关注 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 60 Clementine的优化 包括两个方面的优化 结构优化 用户优化 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 61 结构优化 把中间结果存储在 Server上（尽量使用server版处理） 从数据流上整理考虑的执行数据流（能一步完成的处理尽量不要分解到多个执行） 减少数据的迁移（数据提前进行规划） Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 62 用户优化 自动优化数据流：当使用这一选项时，Clementine将重写数据流以使效率最高（可以通过 Clementine Server中的sql_rewriting_enabled来调整是否可以使用） 1.优化的 SQL生成。使尽可能的操作在数据库内进行。 2.优化 Clementine执行。调整数据降维的操作尽可能接近数据源完成。 手动优化数据流 1.操作顺序：有些操作可以在 SQL中完成，有些操作不能在 SQL中完成，尽可能把能够在 SQL中完成的一起排在前面 2.数据类型：尽可能在源节点处由用户自定义数据类型，而不是Clementine自动读取。 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 63 一个数据挖掘的实例 客户信用级别判断系统 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 64 问题的提出 如何通过数据挖掘实现小灵通信用级别的判断系统 某电信公司按照某种标准将小灵通客户信用等级分为 5类，分别是 gradeA、 gradeB 、gradeC、 gradeX、 gradeY。现在希望建立一套系统，能够使得市场部人员根据用户的几项关键的个人基本信息判断该客户的信用级别，从而有针对性地对其采用不同的市场营销策略。 Beijing Stats Data Mining Co. Ltd. Beijing (8610)51722052 Shanghai (8621)53060345 Guangzhou (8620)38240385 www.b