数据挖掘的商务应用及其在西门子网上社区的实践

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上海交通大学学位论文答辩决议书

摘要

一绪论

1、背景知识

2、数据挖掘技术商务应用的国内外现状

（1）国内现状

（2）国外现状

（3）业内认识的误区

3、本文的研究意义及本文的研究内容

（1）研究意义

（2）本文的研究内容

二数据挖掘的商务应用实施

1、数据挖掘商务应用的可行性

（1）技术的可行性

（2）商业的需求

（3）数据挖掘培养竞争优势

2成本收益和风险分析

（1）数据挖掘案例

（2）成本收益分析

（3）风险分析

3、数据挖掘效果的衡量标准

4、实施数据挖掘项目需要的专家

（1）领域专家

（2）IT专家/数据库专家

（3）数据分析专家/统计专家

5、管理问题

三数据挖掘技术及其商务应用

1、预测模型（Predictive Models)

（1）分类（Classification）

（2）决策树在医疗行业的应用

2、细分与分割（segmentation)

(1)人口统计学聚类（Demographic Clustering)

(2)神经网络聚类（Neural Clustering)

3、关联发现（Association Discovery)

(1)零售行业现状分析

(2)数据挖掘分析过程

(3)数据挖掘应用结论

四数据挖掘与企业竞争战略

1、数据挖掘和战略的关系

2、利用数据挖掘进行战略分析

（1）利用数据挖掘进行行业分析

（2）利用数据挖掘进行公司分析

（3）利用数据挖掘进行竞争力分析

（4）利用数据挖掘进行战略分析的具体实例

五数据挖掘的行业应用经典

1、数据挖掘的行业应用

（1）电信数据挖掘应用

（2）政府部门数据挖掘应用

（3）银行数据挖掘应用

（4）保险行业数据挖掘应用

（5）零售行业数据挖掘应用

（6）社会医疗保险数据挖掘应用

2、Mellon银行预测数据挖掘前景光明

3、数据挖掘帮助Safeway将销售重点定位于个人购买者

六网上社区介绍

1、网上社区及其商业价值

2、西门子网上社区简介

七网上社区环境下的数据挖掘策略

客户关系管理策略

（1）售前客户关系管理策略

（2）售中客户关系管理策略

（3）售后客户关系管理策略

小结：

八西门子网上社区的数据挖掘

1、商业问题的定义（Business Problem)

2、数据的收集（Collect Data)

3、数据的准备（Prepare Data)

(1)选择

(2)数据质量评估和数据清理

(3)合并与整合

(4)准备数据

4、数据的挖掘（Mine Data)

5、结果的分析（Analysis of Results)

(1)关联分析

(2)统计分析——产品顾客矩阵

(3)聚类分析

6、总结报告（Report Results)

主要参考文献（References)

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢（Acknowledgement)

附录：数据挖掘总结报告