数据挖掘案例（数据挖掘案例分析报告）

本篇文章给大家谈谈数据挖掘案例，以及数据挖掘案例分析报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、谁能给我一个数据仓库和数据挖掘案例的详细设计文档
• 2、数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例
• 3、求一些"数据仓库和数据挖掘"的案例
• 4、说说数据挖掘在零售业的作用
• 5、国内的数据挖掘，大数据应用的案例有哪些？

谁能给我一个数据仓库和数据挖掘案例的详细设计文档

最好可以问你们老师，或者去相应的网站上去查找。如果你离毕业还早的话，可以去考数据库系统工程师。相应的教材和资料都可以买到，而且是国家承认的。不过这只是个证书而已，关键的以后还是要实践。通过准备考试，可以打下扎实的基础，为以后做准备。

另外，数据库其实也比较枯燥，如果你有决心的话，还是不错的工作。关键的在学校还是要先打好基础。

有很多这样的网站，你可以上网去搜索。如果有相应的辅导班，也可以考虑。

数据库系统工程师级考试大纲

一、考试说明

1.考试要求

（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；

（2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；

（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；

（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；

（5）熟悉计算机网络的原理和技术；

（6）掌握数据库原理及基本理论；

（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；

（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；

（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；

（10）了解数据库发展趋势与新技术；

（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；

（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；

（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。

2. 通过本考试的合格人员能参与应用信息系统的规划、设计、构建、运行和管理，能按照用户需求，设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库；作为数据管理员管理信息系统中的数据资源，作为数据库管理员建立和维护核心数据库；担任数据库系统有关的技术支持，同时具备一定的网络结构设计及组网能力；具有工程师的实际工作能力和业务水平，能指导计算机技术与软件专业助理工程师（或技术员）工作。

3. 本考试设置的科目包括

（1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试；

（2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。

二、考试范围

考试科目1：信息系统知识

1. 计算机系统知识

1.1 硬件知识

1.1.1 计算机体系结构和主要部件的基本工作原理

·CPU和存储器的组成、性能、基本工滚氏作原理

·常用I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理

·I/O接口的功能、类型和特点

·CISC/RISC，流水线操作，多处理机，并行处理

1.1.2 存储系统

·虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系

·RAID类型和特性

1.1.3 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识

·诊断与容错

·系统可靠性分析评价

· 计算机系统性能评测方法

1.2 数据结构与算法

1.2.1 常用数据结构

·数组（静态数组、动态数组）

·线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）

·栈和队列

·树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、集合的定义、存储和操作

·Hash（存储位置计算、碰撞处理）

1.2.2 常用算法

·排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法

·算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码宴备凯、决策表），算法的复杂性

1.3 软件知识

1.3.1 操作系统知识

·操作系统的类型、特征、地位、内核（中断控制）、进程、线程概念

·处理机管理（状态转换、同步与互斥、信号灯、晌唤分时轮转、抢占、死锁）

·存储管理（主存保护、动态连接分配、分段、分页、虚存）

·设备管理（I/O控制、假脱机、磁盘调度）

·文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复处理、共享和安全）

·作业管理（作业调度、作业控制语言（JCL）、多道程序设计）

·汉字处理，多媒体处理，人机界面

·网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识

·操作系统的配置

1.3.2 程序设计语言和语言处理程序的知识

· 汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理

· 程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现机制

· 各类程序设计语言的主要特点和适用情况

1.4 计算机网络知识

·网络体系结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议）

·传输介质，传输技术，传输方法，传输控制

·常用网络设备和各类通信设备

·Client/Server结构、Browser/Server结构、Browser/Web/Datebase结构

·LAN拓扑，存取控制，LAN的组网，LAN间连接，LAN-WAN连接

·因特网基础知识及应用

·网络软件

·网络管理

·网络性能分析

·网络有关的法律、法规

2. 数据库技术

2.1 数据库技术基础

2.1.1 数据库模型

·数据库系统的三级模式（概念模式、外模式、内模式），两级映像（概念模式/外模式、外模式/内模式）

·数据库模型：数据模型的组成要素，概念数据模型ER图（实体、属性、关系），逻辑数据模型（关系模型、层次模型、网络模型）

2.1.2 数据库管理系统的功能和特征

·主要功能（数据库定义、数据库操作、数据库控制、事务管理、用户视图）

·特征（确保数据独立性、数据库存取、同时执行过程、排它控制、故障恢复、安全性、完整性）

·RDB（关系数据库），OODB（面向对象数据库），ORDB（对象关系数据库），NDB（网状数据库）

·几种常用Web数据库的特点

2.1.3 数据库系统体系结构

· 集中式数据库系统

· Client/Server数据库系统

· 并行数据库系统

· 分布式数据库系统

· 对象关系数据库系统

2.2 数据操作

2.2.1 关系运算

·关系代数运算（并、交、差、笛卡儿积、选择、投影、连接、除）

·元组演算

·完整性约束

2.2.2 关系数据库标准语言（SQL）

·SQL的功能与特点

·用SQL进行数据定义（表、视图、索引、约束）

·用SQL进行数据操作（数据检索、数据插入/删除/更新、触发控制）

·安全性和授权

·程序中的API，嵌入SQL

2.3 数据库的控制功能

·数据库事务管理（ACID属性）

·数据库备份与恢复技术（UNDO、REDO）

·并发控制

2.4 数据库设计基础理论

2.4.1 关系数据库设计

·函数依赖

·规范化（第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式）

·模式分解及分解应遵循的原则

2.4.2 对象关系数据库设计

·嵌套关系、 复杂类型，继承与引用类型

·与复杂类型有关的查询

·SQL中的函数与过程

·对象关系

2.5 数据挖掘和数据仓库基础知识

·数据挖掘应用和分类

·关联规则、聚类

·数据仓库的成分

·数据仓库的模式

2.6 多媒体基本知识

2.6.1 多媒体技术基本概念

·多媒体系统基础知识

·常用多媒体文件格式

2.6.2 多媒体压缩编码技术

·多媒体压缩编码技术

·统计编码

·预测编码

·编码的国际标准

2.6.3多媒体技术应用

·简单图形的绘制，图像文件的处理方法

·音频和视频信息的应用

·多媒体应用开发过程

2.7 系统性能知识

·性能计算（响应时间、吞吐量、周转时间）

·性能指标和性能设计

·性能测试和性能评估

2.8 计算机应用基础知识

·信息管理、数据处理、辅助设计、科学计算，人工智能等基础知识

·远程通信服务及相关通信协议基础知识

3. 系统开发和运行维护知识

3.1 软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识

·软件工程知识

·软件开发生命周期阶段目标和任务

·软件开发项目基础知识（时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、风险管理等）及其常用管理工具

·主要的软件开发方法（生命周期法、原型法、面向对象法、CASE）

·软件开发工具与环境知识

·软件质量管理基础知识

·软件过程改进基础知识

·软件开发过程评估、软件能力成熟度评估的基础知识

3.2 系统分析基础知识

·系统分析的目的和任务

·结构化分析方法（数据流图（DFD）和数据字典（DD），实体关系图（ERD），描述加工处理的结构化语言）

·统一建模语言（UML）

·系统规格说明书

3.3 系统设计知识

·系统设计的目的和任务

·结构化设计方法和工具（系统流程图、HIPO图、控制流程图）

·系统总体结构设计（总体布局，设计原则，模块结构设计，数据存取设计，系统配置方案）

·系统详细设计（代码设计、数据库设计、用户界面设计、处理过程设计）

·系统设计说明书

3.4 系统实施知识

·系统实施的主要任务

·结构化程序设计、面向对象程序设计、可视化程序设计

·程序设计语言的选择、程序设计风格

·系统测试的目的、类型，系统测试方法（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试）

·测试设计和管理（错误曲线、错误排除、收敛、注入故障、测试试用例设计、系统测试报告）

·系统转换基础知识

3.5 系统运行和维护知识

·系统运行管理知识

·系统维护知识

·系统评价知识

4. 安全性知识

·安全性基本概念（网络安全、操作系统安全、数据库安全）

·计算机病毒的防治，计算机犯罪的防范，容灾

·访问控制、防闯入、安全管理措施

·加密与解密机制

·风险分析、风险类型、抗风险措施和内部控制

5.标准化知识

·标准化意识，标准化的发展，标准出台过程

·国际标准、国家标准、行业标准、企业标准基本知识

·代码标准、文件格式标准、安全标准软件开发规范和文档标准

·标准化机构

6.信息化基础知识

·信息化意识

·全球信息化趋势、国家信息化战略、企业信息化战略和策略

·有关的法律、法规

·远程教育、电子商务、电子政务等基础知识

·企业信息资源管理基础知识

7.计算机专业英语

·掌握计算机技术的基本词汇

·能正确阅读和理解计算机领域的英文资料

考试科目2：数据库系统设计与管理

1.数据库设计

1.1理解系统需求说明

·了解用户需求、确定系统范围

·确定应用系统数据库的各种关系

·现有环境与新系统环境的关系

·新系统中的数据项、数据字典、数据流

1.2 系统开发的准备

·选择开发方法，准备开发环境，制订开发计划

1.3 设计系统功能

·选择系统机构，设计各子系统的功能和接口，设计安全性策略、需求和实现方法，制定详细的工作流和数据流

1.4 数据库设计

1.4.1 设计数据模型

·概念结构设计（设计ER模型）

·逻辑结构设计（转换成DBMS所能接收的数据模型）

·评审设计

1.4.2 物理结构设计

·设计方法与内容

·存取方法的选择

·评审设计与性能预测

1.4.3 数据库实施与维护

·数据加载与应用程序调试

·数据库试运行

·数据库运行与维护

1.4.4 数据库的保护

·数据库的备份与恢复

·数据库的安全性

·数据库的完整性

·数据库的并发控制

1.5 编写外部设计文档

·编写系统说明书（系统配置图、各子系统关系图、系统流程图，系统功能说明、输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架）

·设计系统测试要求

1.6 设计评审

2. 数据库应用系统设计

2.1 设计数据库应用系统结构

·信息系统的架构（如Client/Server）与DBMS

·多用户数据库环境（文件服务器体系结构、Client/Server体系结构）

·大规模数据库和并行计算机体系结构（SMP、MPP）

·中间件角色和相关工具

·按构件分解，确定构件功能规格以及构件之间的接口

2.2 设计输入输出

·屏幕界面设计，设计输入输出检查方法和检查信息

·数据库交互与连接（掌握C程序设计语言，以及Java、Visual Basic、Visual C＋＋、PowerBuilder、Delphi中任一种开发工具与数据库互连的方法（如何与数据库服务器沟通））

2.3 设计物理数据

·分析事务在数据库上运行的频率和性能要求，确定逻辑数据组织方式、存储介质，设计索引结构和处理方式

·将逻辑数据结构变换成物理数据结构，计算容量（空间代价），确定存取方法（时间效率）、系统配置（维护代价）并进行优化

2.4 设计安全体系

·明确安全等级

·数据库的登录方式

·数据库访问

·许可（对象许可、命令许可、授权许可的方法）

2.5 应用程序开发

2.5.1 应用程序开发

·选择应用程序开发平台

·系统实施顺序

·框架开发

·基础小组的程序开发

·源代码控制

·版本控制

2.5.2 模块划分（原则、方法、标准）

2.5.3 编写程序设计文档

·模块规格说明书（功能和接口说明、程序处理逻辑的描述、输入输出数据格式的描述）

·测试要求说明书（测试类型和目标，测试用例，测试方法）

2.5.4 程序设计评审

2.6 编写应用系统设计文档

·系统配置说明、构件划分图、构件间的接口、构件处理说明、屏幕设计文档、报表设计文档、程序设计文档、文件设计文档、数据库设计文档

2.7 设计评审

3. 数据库应用系统实施

3.1 整个系统的配置与管理

3.2 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro）

·创建数据库

·创建表、创建索引、创建视图、创建约束、创建UDDT（用户自定义类型）

·创建和管理触发器

·建立安全体系

3.3 数据库应用系统安装

·拟定系统安装计划（考虑费用、客户关系、雇员关系、后勤关系和风险等因素）

·拟定人力资源使用计划（组织机构安排的合理性）

·直接安装（安装新系统并使系统快速进入运行状态）

·并行安装（新旧系统并行运行一段时间）

·阶段安装（经过一系列的步骤和阶段使新系统各部分逐步投入运行）

3.4 数据库应用系统测试

·拟定测试目标、计划、方法与步骤

·数据加载，准备测试数据

·指导应用程序员进行模块测试进行验收

·准备系统集成测试环境测试工具

·写出数据库运行测试报告

3.5 培训与用户支持

4.数据库系统的运行和管理

4.1 数据库系统的运行计划

·运行策略的确定

·确定数据库系统报警对象和报警方式

·数据库系统的管理计划（执行，故障/恢复，安全性，完整性，用户培训和维护）

4.2 数据库系统的运行和维护

·新旧系统的转换

·收集和分析报警数据（执行报警、故障报警、安全报警）

·连续稳定的运行

·数据库维护（数据库重构、安全视图的评价和验证、文档维护）

·数据库系统的运行统计（收集、分析、提出改进措施）

·关于运行标准和标准改进一致性的建议

·数据库系统的审计

4.3 数据库管理

·数据字典和数据仓库的管理

·数据完整性维护和管理（实体完整性、参照完整性）

·数据库物理结构的管理（保证数据不推迟访问）

·数据库空间及碎片管理

·备份和恢复（顺序、日志（审计痕迹）、检查点）

·死锁管理（集中式、分布式）

·并发控制（可串行性、锁机制、时间戳、优化）

·数据安全性管理（加密、安全、访问控制、视图、有效性确认规则）

·数据库管理员（DBA）职责

4.4 性能调整

·SQL语句的编码检验

·表设计的评价

·索引的改进

·物理分配的改进

·设备增强

·数据库性能优化

4.5 用户支持

·用户培训

·售后服务

5. SQL

5.1 数据库语言

·数据库语言的要素

·数据库语言的使用方式（交互式和嵌入式）

5.2 SQL概述

·SQL语句的特征

·SQL语句的基本成分

5.3 数据库定义

·创建数据库（Create Datebase）、创建表（Create Table）

·定义数据完整性

·修改表（Alter Table）、删除表（Drop Table）

·定义索引（Create Index）、删除索引（Drop Index）

·定义视图（Create View）、删除视图（Drop View）、更新视图

5.4 数据操作

·Select语句的基本机构

·简单查询

·SQL中的选择、投影

·字符串比较，涉及空值的比较

·日期时间，布尔值，输出排序

·多表查询

·避免属性歧义

·SQL中的连接、并、交、差

·SQL中的元组变量

·子查询

5.5 完整性控制与安全机制

·主键（Primary Key）约束

·外键（Foreign Key）约束

·属性值上的约束（Null、Check、Create Domain）

·全局约束（Create Assertions）

·权限、授权（Grant）、销权（Revoke）

5.6 创建触发器（Create Trigger）

5.7 SQL使用方式

·交互式SQL

·嵌入式SQL

·SQL与宿主语言接口（Declare、共享变量、游标、卷游标）

·动态SQL

·API

5.8 SQL 标准化

6. 网络环境下的数据库

6.1 分布式数据库

6.1.1 分布式数据库的概念

·分布式数据库的特点与目标

6.1.2 分布式数据库的体系结构

·分布式数据库的模式结构

·数据分布的策略（数据分片、分布透明性）

·分布式数据库管理系统

6.1.3 分布式查询处理和优化

6.1.4 分布式事务管理

·分布式数据库的恢复（故障、恢复、2段提交、3段提交）

·分布式数据库的透明性（局部、分裂、复制、处理、并发、执行）

6.1.5 分布式数据库系统的应用

6.2 网络环境下数据库系统的设计与实施

·数据的分布设计

·负载均衡设计

·数据库互连技术

6.3 面向Web的DBMS技术

·三层体系结构

·动态Web网页

·ASP、JSP、XML的应用

7.数据库的安全性

7.1 安全性策略的理解

·数据库视图的安全性策略

·数据的安全级别（最重要的、重要的、注意、选择）

7.2 数据库安全测量

·用户访问控制（采用口令等）

·程序访问控制（包含在程序中的SQL命令限制）

·表的访问控制（视图机制）

·控制访问的函数和操作

·外部存储数据的加密与解密

8. 数据库发展趋势与新技术

8.1 面向对象数据库（OODBMS）

8.1.1 OODBMS的特征

8.1.2 面向对象数据模型

·对象结构、对象类、继承与多重继承、对象标识、对象包含、对象嵌套

8.1.3 面向对象数据库语言

8.1.4 对象关系数据库系统（ORDBMS）

·嵌套关系

·复杂类型

·继承、引用类型

·与复杂类型有关的查询

·函数与过程

·面向对象与对象关系

·ORDBMS应用领域

8.2 企业资源计划（ERP）和数据库

8.2.1 ERP概述

·基本MRP（制造资源计划）、闭环MRP、ERP

·基本原理、发展趋势

·ERP设计的总体思路（一个中心、两类业务、三条干线）

8.2.2 ERP与数据库

·运行数据库与ERP数据模型之间的关系

·运行数据库与ERP数据库之间的关系

8.2.3 案例分析

8.3 决策支持系统的建立

·决策支持系统的概念

·数据仓库设计

·数据转移技术

·联机分析处理（OLAP）技术

·企业决策支持解决方案

·联机事务处理（OLTP）

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数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例

信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发展，实现全面的绩效管理。我国自1985年发行第一张前前信用卡以来，信用卡业务得到了长足的发展，积累了巨量的数据，数据挖掘在信用卡业务中的重要性日益显现。

一、数据挖掘技术在信用卡业务中的应用数据挖掘技术在信用卡业务中的应用主要有分析型客户关系管理、风险管理和运营管理。

1.分析型CRM

分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。信用卡分析人员搜集和处理大量数据，对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，分析某个客户群体的特性、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定产品的主动营销。这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而能为银行带来更多的利润。对客户采用何种营销方式是根据响应模型预测得出的客户购买概率做出的，对响应概率高的客户采用更为主动、人性化的营销方式，如电话营销、上门营销；对响应概率较低的客户可选用成本较低的电子邮件和信件营销方式。除获取新客户外，维护已有优质客培高户的忠诚度也很重要，因为留住一个原有客户的成本要远远低于开发一个新客户的成本。在客户关系管理中，通过数据挖掘技术，找到流失客户的特征，并发现其流失规律，就可以在那些具有相似特征的持卡人还未流失之前，对其进行有针对性的弥补，使得优质客户能为银行持续创造价值。

2.风险管理

数据挖掘在信用卡业务中的另一个重要应用就是风险管理。在风险管理中运用数据挖掘技术可建立各类信用评分模型。模型类型主要有三种：申请信用卡评分卡、行为信用评分卡和催收信用评分卡，分别为信用卡业务提供事前、事中、和事后的信用风险控制。

申请评分模型专门用于对新申请客户的信用评估，它应用于信用卡征信审核阶段，通过申请人填写的有关个人信息，即可有效、快速地辨别和划分客户质量，决定是否审批通过并对审批通过的申请人核定初始信用额度，帮助发卡行从源头上控制风险。申请评分模型不依赖于人们的主观判断或经验，有利于发卡行推行统一规范的授信政策。行为评分模型是针对已有持卡人，通过对持卡客户的行为进行监控和预测，从而评估持卡客户的信用风险，并根据模型结果，智能化地决定是否调整客户信用额度，在授权时决定是否授权通过，到期换卡时是否进行续卡操作，对可能出现的使其提前进行预警。催收评分模型是申请慧中清评分模型和行为评分模型的补充，是在持卡人产生了逾期或坏账的情况下建立的。催收评分卡被用于预测和评估对某一笔坏账所采取措施的有效性，诸如客户对警告信件反应的可能性。这样，发卡行就可以根据模型的预测，对不同程度的逾期客户采取相应措施进行处理。以上三种评分模型在建立时，所利用的数据主要是人口统计学数据和行为数据。人口统计学数据包括年龄、性别、婚姻状况、教育背景、家庭成员特点、住房情况、职业、职称、收入状况等。行为数据包括持卡人在过去使用信用卡的表现信息，如使用频率、金额、还款情况等。由此可见，数据挖掘技术的使用，可以使银行有效地建立起事前、事中到事后的信用风险控制体系。

3.运营管理

虽然数据挖掘在信用卡运营管理领域的应用不是最重要的，但它已为国外多家发卡公司在提高生产效率、优化流程、预测资金和服务需求、提供服务次序等问题的分析上取得了较大成绩。

二、常用的数据挖掘方法

上述数据挖掘技术在信用卡领域的应用中，有很多工具可用于开发预测和描述模型。有些用统计方法，如线性回归和逻辑回归；有些有非统计或混合方法，如神经网络、遗传算法、决策树及回归树。这里仅讨论几种常见的典型方法。

1.线性回归

简单线性回归分析是量化两个连续变量之间关系的一种统计技术。这两个变量分别是因变量(预测变量)。使用这一方法，可以发现一条穿过数据的线，线上的点使对应数据点的方差最小。为市场营销、风险和客户关系管理建立模型时，通常有多个自变量，用多个独立自变量来预测一个连续变量称为多元线性回归，用线性回归方法建立的模型通常具有鲁棒性。

2.逻辑回归

逻辑回归是使用最广泛的建模技术，与线性回归很相似。两者的主要区别在于逻辑回归的因变量(想预测变量)不是连续的，而是离散的或者类型变量。如申请评分模型可运用逻辑回归方法，选取关键变量确定回归系数。以申请者的关键变量x1,x2,…xm为自变量，以y=[1 申请者是坏客户；0 申请者是好客户，为因变量，则对于二分类因变量，一般假设客户变坏的概率为 p(y=1)=eβ0 β1×1 … βmxm/1 eβ0 β1×1 … βmxm式中，β0，β1…，βm是常数，即1n(p/1-p)=β0 β1×1 … βmxm

3.神经网络

神经网络处理和回归处理大不相同，它不依照任何概率分布，而是模仿人脑功能，可以认为它是从每一次经验中提取并学习信息。神经网络系统由一系列类似于人脑神经元一样的节点组成，这些节点通过网络彼此互连。如果有数据输入，它们便可以进行确定数据模式的工作。神经网络由相互连接的输入层、中间层(或隐藏层)、输出层组成。中间层由多个节点组成，完成大部分网络工作。输出层输出数据分析的执行结果。

4.遗传算法

与神经元网络类似，遗传算法也不遵循任何概率分布，是源自“适者生存”的进化过程。它首先将问题的可能解按某种形式进行编码，编码后的解称为染色体。随机选取n个染色体作为初始种群，再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值，性能较好的染色体有较高的适应值。选择适应值较高的染色体进行复制，并通过遗传算子产生一群新的更适应环境的染色体，形成新的种群，直至最后收敛到一个最适应环境的个体，得到问题的最优化解。

5.决策树

决策树的目标是逐步将数据分类到不同的组或分支中，在因变量的值上建立最强划分。由于分类规则比较直观，所以易于理解。图1为客户响应的决策树，从中很容易识别出响应率最高的组。

三、实例分析

以下以逻辑回归方法建立信用卡申请评分模型为例，说明数据挖掘技术在信用卡业务中的应用。申请评分模型设计可分为7个基本步骤。

1.定义好客户和坏客户的标准

好客户和坏客户的标准根据适合管理的需要定义。按照国外的经验，建立一个预测客户好坏的风险模型所需的好、坏样本至少各要有1000个左右。为了规避风险，同时考虑到信用卡市场初期，银行的效益来源主要是销售商的佣金、信用卡利息、手续费收入和资金的运作利差。因此，一般银行把降低客户的逾期率作为一个主要的管理目标。比如，将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将好客户定义为没有30天以上逾期且当前没有逾期的客户。

一般来讲，在同一样本空间内，好客户的数量要远远大于坏客户的数量。为了保证模型具有较高的识别坏客户的能力，取好、坏客户样本数比率为1：1。

2.确定样本空间

样本空间的确定要考虑样本是否具有代表性。一个客户是好客户，表明持卡人在一段观察期内用卡表现良好；而一个客户只要出现过“坏”的记录，就把他认定为坏客户。所以，一般好客户的观察期要比坏客户长一些、好、坏客户可以选择在不同的时间段，即不同的样本空间内。比如，好客户的样本空间为2003年11月-2003年12月的申请人，坏客户的样本空间为2003年11月-2004年5月的申请人，这样既能保证好客户的表现期较长，又能保证有足够数量的坏客户样本。当然，抽样的好、坏客户都应具有代表性。

3.数据来源

在美国，有统一的信用局对个人信用进行评分，通常被称为“FICO评分”。美国的银行、信用卡公司和金融机构在对客户进行信用风险分析时，可以利用信用局对个人的数据报告。在我国，由于征信系统还不完善，建模数据主要来自申请表。随着我国全国性征信系统的逐步完善，未来建模的一部分数据可以从征信机构收集到。

4.数据整理

大量取样的数据要真正最后进入模型，必须经过数据整理。在数据处理时应注意检查数据的逻辑性、区分“数据缺失”和“0”、根据逻辑推断某些值、寻找反常数据、评估是否真实。可以通过求最小值、最大值和平均值的方法，初步验证抽样数据是否随机、是否具有代表性。

5.变量选择

变量选择要同时具有数学统计的正确性和信用卡实际业务的解释力。Logistic回归方法是尽可能准确找到能够预测因变量的自变量，并给予各自变量一定权重。若自变量数量太少，拟合的效果不好，不能很好地预测因变量的情况；若自变量太多，会形成过分拟合，预测因变量的效果同样不好。所以应减少一些自变量，如用虚拟变量表示不能量化的变量、用单变量和决策树分析筛选变量。与因变量相关性差不多的自变量可以归为一类，如地区对客户变坏概率的影响，假设广东和福建两省对坏客户的相关性分别为-0.381和-0.380，可将这两个地区归为一类，另外，可以根据申请表上的信息构造一些自变量，比如结合申请表上“婚姻状况”和“抚养子女”，根据经验和常识结合这两个字段，构造新变量“已婚有子女”，进入模型分析这个变量是不真正具有统计预测性。

6.模型建立

借助SAS9软件，用逐步回归法对变量进行筛选。这里设计了一种算法，分为6个步骤。

步骤1：求得多变量相关矩阵(若是虚拟变量，则＞0.5属于比较相关；若是一般变量，则＞0.7-0.8属于比较相关)。

步骤2：旋转主成分分析(一般变量要求＞0.8属于比较相关；虚拟变量要求＞0.6-0.7属于比较相关)。

步骤3：在第一主成分和第二主成分分别找出15个变量，共30个变量。

步骤4：计算所有30个变量对好/坏的相关性，找出相关性大的变量加入步骤3得出的变量。

步骤5：计算VIF。若VIF数值比较大，查看步骤1中的相关矩阵，并分别分析这两个变量对模型的作用，剔除相关性较小的一个。

步骤6：循环步骤4和步骤5，直到找到所有变量，且达到多变量相关矩阵相关性很而单个变量对模型贡献作用大。

7.模型验证

在收集数据时，把所有整理好的数据分为用于建立模型的建模样本和用于模型验证的对照样本。对照样本用于对模型总体预测性、稳定性进行验证。申请评分模型的模型检验指标包括K-S值、ROC、AR等指标。虽然受到数据不干净等客观因素的影响，本例申请评分模型的K-S值已经超过0.4，达到了可以使用的水平。

四、数据挖掘在国内信用卡市场的发展前景

在国外，信用卡业务信息化程度较高，数据库中保留了大量的数量资源，运用数据技术建立的各类模型在信用卡业务中的实施非常成功。目前国内信用卡发卡银行首先利用数据挖掘建立申请评分模型，作为在信用卡业务中应用的第一步，不少发卡银行已经用自己的历史数据建立了客户化的申请评分模型。总体而言，数据挖掘在我国信用卡业务中的应用处于数据质量问题，难于构建业务模型。

随着国内各家发卡银行已经建立或着手建立数据仓库，将不同操作源的数据存放到一个集中的环境中，并且进行适当的清洗和转换。这为数据挖掘提供了一个很好的操作平台，将给数据挖掘带来各种便利和功能。人民银行的个人征信系统也已上线，在全国范围内形成了个人信用数据的集中。在内部环境和外部环境不断改善的基础上，数据挖掘技术在信用卡业务中将具有越来越广阔的应用前景。

求一些"数据仓库和数据挖掘"的案例

与商业智能相关的词汇有例如数据仓库，数据装载（ETL），数据挖掘（Data Mining）， 客户关系管理（CRM），SAS，PeopleSoft, SAP等。理清他们之间的关系才能准确制订个人职业发展规划。

到上个世纪九十年代，以数据存储为目的的联机分析处理系统（OLTP）已经发展得相当成熟，关系型数据库的应用已经非常普及，大型企业或部门积累了大量原始数据。这些数据是按照关系型结构存储，在更新，删除，有效存储（少冗余数据）方面表现出色，但在复杂查询方面效率却十分低下。为充分利用已有数据，提供复杂查询，提供更好的决策支持，出现了数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库与数据库（这里的数据库指关系型数据库）的区别在于，数据仓库以方便查询（称为主题）为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后，定期的数据装载（ETL）成为数据仓库系统一个主要的日常工作。

在数据仓库发展的同时，一项从大量数据中发现隐含知识的技术也在学术领域兴起,这就是数据挖掘。数据挖掘也称为数据库知识发薯扮现（Knowledge Discovery in Databases, KDD），就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。最初的数据挖掘应用一般需要从组织数据做起，经历算法设计（建模），挖掘，评价，改进等步骤。其数冲灶中组织整理数据占据大部分时间，大约占到整个数据挖掘项目80%的时间。

数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物，是从海量数据中提取有用知识的热门技术。传统的交易型系统，九十年代兴起的互连网技术及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下，产生了大量的数据。但与之相配合的数据分析和知识提取技术在相当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠”这样一种判扒奇怪的现象。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。数据挖掘不但能够学习已有的知识，而且能够发现未知的知识；得到的知识是“显式”的，既能为人所理解，又便于存储和应用，因此一出现就得到各个领域的重视。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。目前数据挖掘技术在零售业的货篮数据（Basket data）分析、金融风险预测、产品产量、质量分析、分子生物学、基因工程研究、Internet站点访问模式发现以及信息搜索和分类等许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店()，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。

数据挖掘的真正普及是建立在数据仓库的成功应用之上。一个设计完善的数据仓库已经将原始数据经过了整理和变换，在此基础上再进行深入挖掘就是顺理成章的事情。数据挖掘渗透到某些行业，产生了一些特定的应用，比如现在经常会听到的客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）。客户关系管理的概念由来已久，但现代的客户关系管理一般指以客户数据为处理对象的一类商业智能应用。通过挖掘客户信息，发现潜在的消费趋势或动向。比如电信公司通过分析用户通话模式（通话时间，时段，通话量等），制订不同的计费方案，满足用户的同时也提高自己的利润。同其它应用一样，客户关系管理发展到一定阶段，会出现相应的系统供应商。据2003年1月的一项调查，CRM市场的领先者从高到低依次为PeopleSoft, Seibel, Oracle, SAP. 微软公司也将加入CRM市场。

从上可以看出，商业智能的应用领域非常广泛。它通常以数据仓库为基础，以数据挖掘为核心，演变出类似CRM这样的应用。一个商业智能系统的开发涉及到很多知识和技能，能够从事商业智能系统开发，那当然是最好不过的。如果没有这样的机会，对于想进入商业智能领域的朋友，应该如何规划自己的职业发展？

首先，根据自己想从事的应用领域，比照该行业商业智能应用所需的知识和经验，找出自己的长处和不足。比如已经有零售业，医药业，制造业的工作经验，或熟悉数据库，编程，人工智能，统计学等。然后补充自己的不足。通过与该领域有经验人士交流，查阅资料，自学或参加相关培训或选修大学课程都是弥补自己不足的手段。当你对将要从事的工作心中有数后，可以开始尝试申请入门级职位。不要编造经历，但要展示你对所申请职位所具备的相关经验（如 business方面的）和知识（会用到的技术，名词，清晰的概念）。在得到入门级职位后，要留心更高级职位用到的技术，软件等。然后利用业余时间继续补充相关知识。一旦内部有更高级职位的空缺，你又能够展示你具备的相关知识，就具有很强的竞争里，因为一般情况下公司都会愿意给内部职员一个尝试的机会的。

如果既没有business背景，又没有数据挖掘方面经验，该如何寻求突破呢？下面的例子不是唯一的道路，有心的朋友应该能得到启发。

一般正规的呼叫中心（这里指呼出服务）的工作方式是这样的：每天分析员根据现阶段的任务，从大量客户数据中筛选出响应可能性高的客户名单，交给业务代表；业务代表根据下达的客户名单做电话推销，对每个电话的结果做相应记录；根据客户实际响应情况，分析员调整筛选算法，选出第二天的客户名单；分析客户响应或不响应的原因。这就是一个典型的客户关系管理在呼叫中心应用的例子。

取得一个呼叫中心客户代表的职位并不难。难的是有没有看到做客户代表除每小时11，12元工资外潜在的价值。通过做客户代表，应该对该中心使用的客户关系管理系统有了应用经验，通过与主管或分析员的交流，应该了解交到你手里的客户名单是怎么分析出来的。心中有数后，就是等待时机的出现了。一个客户筛选算法的改进建议，一个内部分析员职位的空缺，就是展示自己商业智能方面能力的机会。这时的你，已经具备了其他应聘者所不具备的优势：有相关工作背景知识，熟悉应用环境和内部主管，提前知道空缺消息…

规划个人职业发展的时候，在众多考虑因素中有两个是非常重要的：所要投入的技术所处的发展阶段和能否结合已有专业知识。

一种技术从提出到广泛应用（或失败被抛弃）有一定的发展周期，称为科学技术的生命周期（Technological life cycle）。该周期大致分为创新（Innovators），早期成长（Early adopters），分歧点（Chasm），早期流行（Early majority），晚期流行（Late majority）和衰退阶段（Laggards）。对于应用型技术人员来说，早期流行阶段是进入一个新技术领域的最佳时机，因为该技术已经通过分歧点的考验，又处于上升阶段，风险最小，竞争最少，更容易脱颖而出。数据挖掘技术现在就处在这样一个早期流行阶段。

数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的，通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。

我们正处于一个信息爆炸的年代，能够在第一时间内获得或者找到最有价值的信息和资源，则成为企业在激烈地竞争中取胜的重要的因素，所以，商业智能（Business Intelligence）应运而生，而与之相关的技术和工具如Data Warehouse、 Data Mining、SAS则以惊人的速度得到快速、蓬勃的发展。

说说数据挖掘在零售业的作用

介绍了数据挖掘技术在零售业的应用,并结合马克威分析系统介绍了常用的案例 数据挖掘在零售业中的应用摘要：本文首先系统的介绍了零售业的功能，定位及要解决的问题，然后介绍了数据挖掘的定义、算法及应用，最后结合“马克威分析系统”，利用数据挖掘技术，以案例的形式解决了零售业领域的几个典型应用。关键词：数据挖掘，关联分析，聚类，零售业 1 零售业定义：零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品，再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是： ① 销售对象是直接消费者，而不是那些进行转卖或生产加工的使用者。 ② 零售商业企业的交易次数颇繁，平均每次交易额较小。 ③ 零售商业企业是商品流通的最终环节。零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域，从而实现了商品价值和使用价值。 ④ 就商品而言，除了专业的特卖店，一般零售商所包含的商品品种巨大，零售商采取的商品销售方式很多：经销，代销，联销等。随着经济、技术的不断发展，零售业面临着重大变革：日益成熟的电子商务；与关键客户和供应商之间的联盟；供应链整合、协同作业；全球化等等。为了适应环境的快速变化，因此具有竞争优势的零售商不但要知道客户是谁，买了什么，还要能够了解最适合的采购方式等。信息技术的发展推动着传统商业的发展，利用现代信息技术，实现企业管理的自动化、现代化，充分把信息技术运用与经营中，以最低的成本、最优质的服务、最快速的管理反应进行运作。 2 数据挖掘技术数据挖掘（data mining,DM）是一个萃取（extracting）和展现（presenting）新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有衫颤潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等；统计方法包括：回归分析 (多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等；神经网络方法包括：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等；数据库方法主要铅塌袜包括多维数据分析（OLAP）方法。 DM在很多行业都可以有较好的应用。如：国外DM已广泛应用于银行金融、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发等领域。据报导，DM的投资回报率有达400%甚至10倍的事例。 3 零售业中的数据挖掘通过条形码、编码系统、销售管理系统、客户资料管理及其它业务数据中，可以收集到关于商品销售、客户信息、货存单位及店铺信息等信息资料。数据从各种应用系统中采集，经分类整理，放到数据仓库里，允许高级管理人员、分析人员、采购人员、市场人员和广告客户访问，利用DM工具对这些数据进行分析，为他们提供高效的科学决策工具。如对商品进行购物篮分析，分析那些商品顾客最有希望一起购买。如被业界广为传诵的 “啤酒和尿布”案槐激例就是通过数据挖掘技术找出人与物间规律的典型。在零售业应用领域，利用数据挖掘技术在很多方面有卓越表现：

国内的数据挖掘，大数据应用的案例有哪些？

1. 亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。

作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来

2. 谷歌的意图：果说谈世有一家科技公司准确定义槐侍搭了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。

3.塔吉特的“数据铅拿关联挖掘”:用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。

关于数据挖掘案例和数据挖掘案例分析报告的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。