Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

 BA_EM Electronic Marketing Pavel Agenda  Efektivní data mining jako zdroj relevantních dat o potřebách zákazníků.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: " BA_EM Electronic Marketing Pavel Agenda  Efektivní data mining jako zdroj relevantních dat o potřebách zákazníků."— Transkript prezentace:

1  BA_EM Electronic Marketing Pavel Kotyza @VŠFS

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

7

8

9

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 http://www.youtube.com/watch?v=BjznLJcgSFI

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

16 Video example  http://www.ted.com/playlists/56/making_sense_of_too_much_data.html http://www.ted.com/playlists/56/making_sense_of_too_much_data.html

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 http://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization.html

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

28

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? http://www.youtube.com/watch?v=DaWcL3oOd-E

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


Stáhnout ppt " BA_EM Electronic Marketing Pavel Agenda  Efektivní data mining jako zdroj relevantních dat o potřebách zákazníků."

Podobné prezentace


Reklamy Google