SAS-DataminingPPT课件

SAS深层数据分析与数据挖掘 Agenda SAS数据挖掘总括SAS数据挖掘解决的商业问题SAS数据挖掘方法论SAS数据挖掘的两种方案 SAS企业信息系统方法论ThinkBig StartSmall OLTP 数据仓库 数据分析 决策支持 企业知识 SASDWSolution SASDM AnalysisSolution SASApplicationforC S B S SASCBISolution SASDBSolution BI 高质量易用性综合性 数据抽取数据清理数据整合数据迁移 数据仓库存储 1 查询及报表 QueryandReporting 2 OLAP分析3 深层数据分析 传统的统计分析和数据挖掘 业务系统 数据仓库应用 在BIAlliance中 RedBrick DataStage 数据仓库的应用 不同层次的数据分析及应用 查询及报表 QueryandReporting OLAP分析深层数据分析和数据挖掘传统统计分析数据挖掘 OLAPandDataMining OLAP在过去的几个月里 有多少人使用某一分行下的ATM机作交易 UserdrivenDimensionsknownDataMining使用ATM机作交易的客户有什么特征 为什么这些客户使用ATM而不去分行 DatadrivenDimensionsunknown相互补充 而不是替代 SAS数据分析的特点 在数据处理和数据分析领域 SAS被誉为国际上的标准软件SAS既可由编程 也可用图形界面交互式地实现分析功能方法全 功能更新快即是Desktop分析工具软件 更是企业化的分析软件 这是和其它Desktop分析软件的主要差别 SAS数据分析方案的特点 IntegrationofSoftwareKnowledgeMethodology SAS研究所的业绩 1996 1997 1998年度获 Datamation 数据仓库 年度最佳产品 1998全球数据仓库年会给SAS颁发 ExcellenceinBusinessInformation 奖1998 DMReview datawarehousing 第二名1999 DMReview datawarehousing BI 第一名 1997 1998 1999年SASEnterpriseMiner产品获Yphise 最佳数据挖掘软件 奖1998 1999KDD竞赛中 SAS EM产品获金奖2000 5 TheCRMExcellenceAward TechnologyMarketingCorp TMC 什么是数据挖掘 数据挖掘 按既定业务目标 对大量的企业数据进行探索 揭示隐藏其中的规律性 并进一步将其模型化的先进 有效的方法 规律性 Meaningful BusinessPatternsorRules 谁需要数据挖掘 电信银行业零售业咨询机构保险业医疗保健任何使用数据仓库的人 SASSolution和数据挖掘 BusinessIntelligence 商务智能 CollaborativeBusinessIntelligence 协作式商务智能 CustomerRelationshipManagement 客户关系管理 SupplierRelationshipManagement 供应关系管理 E intelligence 电子商务智能化 RiskAnalysis Management 风险分析 管理 数据挖掘行业应用 GeneralCustomerSegmentationRetention AcquisitionDatabasemarketingLifetimevalueofacustomerCrosssellingBankingCreditscoringCreditCardFraudDetectionPortfolioAnalysisCashPlanningInsurance HealthCareClaimAnalysisFraudulentBehavior TelecommunicationsCallBehaviourAnalysisChurnManagementFraudDetectionRetail MarketingMarketBasketAnalysisCategoryManagementCreditScoringManufacturingandUtilitiesProcessManagementDemandPatternsCapacityPlanningInventoryPlanning TheBusinessProblemsare CustomerBehaviorAnalysis Profiling SegmentationHowmanydifferentsegmentsofcustomersinyourbusiness HowdoIdetermine lifetimevalue Whoareourmostprofitablecustomers Whatdotheyneed Whatcommontraitsdotheyhave Devisenewproductsandservices TheBusinessProblemsare Cross SellingandUp Selling AffinityAnalysisHowcanIselladditionalproducts servicestocustomersbasedonwhattheyhavealreadypurchased HowcanIsellmoreadvancedproducts servicestocustomersbasedonwhattheyhavealreadypurchased TheBusinessProblemsare FraudDetection Whatarethecharacteristicsofafraudulenttransaction ShouldIapprovethistransaction WhatcutoffpointdoIuse TheBusinessProblemsare CustomerChurnAnalysis ClassificationandProfiling4 10timesmoreexpensivetoacquirenewcustomersthantokeepthecustomerswecurrentlyhave CustomerProfiling WhatCustomerisMostLikelytoTerminate CHURN Whattraitsdotheyhave Understandcustomersbydiscerningthekeycriteriathatleadtocustomerattrition Maintaincustomerbasebydevisingstrategicmarketingplansdirectedatthecustomer Classifyandprofilechurnersv s loyals 客户关系管理 信用卡管理 什么样的客户是好客户 差客户 与客户信用风险相关的最重要的背景因素是那些 如何吸纳高获利客户 防范高风险客户 如何从多种角度有效考察客户行为和背景 未来的交易趋势怎样 如何将专家考察客户的经验容入信息系统 客户关系管理 信用卡管理 什么样的客户是好客户 差客户 客户关系管理 信用卡管理 与客户信用风险相关的最重要的背景因素是那些 客户关系管理 信用卡管理 如何吸纳高获利客户 防范高风险客户 客户关系管理 信用卡管理 如何吸纳高获利客户 防范高风险客户 客户关系管理 信用卡管理 如何从多种角度有效考察客户行为和背景 客户关系管理 信用卡管理 未来的交易趋势怎样 客户关系管理 信用卡管理 如何将专家考察客户的经验容入信息系统 Agenda SAS数据挖掘总括SAS数据挖掘解决的商业问题SAS数据挖掘方法论SAS数据挖掘的两种方案 SAS数据挖掘过程和方法论 SEMMA 数据访问和转换 DW 抽样 S 探索 E 修改 M 建模 M 评估 A 应用和实施 Agenda SAS数据挖掘总括SAS数据挖掘解决的商业问题SAS数据挖掘方法论SAS数据挖掘的两种方案 Scenario1 深层统计分析与预测套件 功能强大的数据抽取和数据转换功能全方位的统计分析功能丰富的预测分析方便的信息展现 Scenario1 深层统计分析与预测套件 客户机 服务器方式SAS产品的标准配置服务器端 BASESAS ACCESS CONNECT STAT ETS客户机端 BASESAS FSP GRAPH CONNECT INSIGHT STAT ETS EIS AFSAS产品的推荐配置 为了更方便地进行数据分析和发布 推荐在客户机端同时使用SAS EnterpriseGuide 浏览器 服务器方式服务器端 BASESAS FSP GRAPH ACCESS CONNECT SHARE INTRNET STAT ETS客户机端 无需安装SAS产品 只需安装IE5 0 或以上 或Netscape浏览器 Scenario2 数据挖掘套件 功能强大的数据抽取和数据转换功能全方位的统计分析功能全方位的数据挖掘丰富的预测分析方便的信息展现 Scenario2 数据挖掘套件 客户机 服务器方式SAS产品的标准配置服务器端 BASESAS ACCESS CONNECT STAT ETS EnterpriseMiner Server 客户机端 BASESAS FSP GRAPH CONNECT INSIGHT EnterpriseMiner Client EIS AFSAS产品的推荐配置 为了更方便地进行数据分析和发布 推荐在客户机端同时使用SAS EnterpriseGuide 浏览器 服务器方式服务器端 BASESAS FSP GRAPH ACCESS CONNECT SHARE INTRNET STAT ETS EnterpriseMiner Server 客户机端 分析员 EnterpriseMiner Client 信息使用者 IE5 0 或以上 或Netscape浏览器 SAS EnterpriseMiner Drag and Drop操作环境Built inBestPractices Smart DefaultsModelAssessmenttoChooseBestModelScoreCodeGeneration供专家用的灵活设置 深层数据分析 统计分析 STAT 方法分类线形模型 可进行各种不同模型或不同特点数据的回归分析 方差分析 一般线性模型 广义线性模型 混合线形模型分析 多变量统计分析模型 主成分分析 典型相关分析 判别分析 因子分析和聚类分析等 属性数据分析 频数分析 列连表分析 Log线性模型 Logistic回归 实验设计 因子设计 区组设计 正交实验设计等 可靠性分析 失效数据回归过程 失效数据检验过程 Cox比例危险模型等 其它 非线性模型 非参数模型 稳健估计等 深层数据分析 统计分析 STAT GUIAnalystSolutions Analysis AnalystCommand AnalystMarketAnalysisSolutions Analysis MarketAnalysisCommand MarketDesignofExperimentsSolutions Analysis DesignofExperimentsCommand XADXInvestmentAnalysis Solutions Analysis InvestmentAnalysisCommand Invest 深层数据分析 统计分析 STAT GUI AnalystTarget为实现基本统计分析功能而设计的数据分析工具教学与研究人员功能描述提供与Windows桌面系统相匹配的图形菜单操作界面为描述统计 假设检验 回归分析和方差分析等基本统计方法提供了完整的输出结果和相关的图形表现在检验的功效分析和样本容量确定等方面提供了其它SAS过程尚未涵盖的功能同SPSS风格一致 深层数据分析 统计分析 STAT GUI MarketTarget市场分析和研究人员功能描述市场分析主要研究消费者的偏好和选择 发现某一产品或服务的潜在的消费者 协助开发新产品及服务等提供了关联分析 对应分析 离散选择分析 多维标度分析 多维偏好分析等方法 深层数据分析 统计分析 INSIGHT GUIStartSolutions Analysis InteractiveDataAnalysisCommand INSIGHT功能描述是一个可视化的数据探索工具EnterpriseMiner的一个组件将统计方法与交互式地图形显示融合在一起随时为用户提供数据 图形和分析结果三方面的内容 便于用户发现奇异数据及包含在数据中的模式或规律 探索性地使用各种统计分析方法并观察分析结果它为用户提供一种全新的使用统计分析方法的环境 深层数据分析 计量经济学和时间序列预测分析 ETS功能描述提供丰富的计量经济