数据挖掘应用（电信行业）培训课程-中心

 培训目标：

• 数据挖掘概述
• 数据挖掘典型工作场景
• 数据挖掘在电信行业中的需求
• 数据挖掘在电信行业的应用
  • 数据挖掘流程
  • 数据处理过程
  • 数据挖掘技术
• 电信行业数据挖掘分析体系
  • 以客户为中心的分析体系
  • 以产品为中心的分析体系
  • 产品为中心的分析方法
  • 围绕竞争对手展开的分析
• 数据挖掘在电信行业的应用
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• 培训内容：

• 数据挖掘概述	介绍数据挖掘流程 介绍数据挖掘与数据仓库的关系 数据分析的工作模式及数据管控原则 介绍数据挖掘和报表/OLAP的不同 介绍适用数据挖掘的业务问题及数据挖掘的商业价值 辨析对数据挖掘的误解 介绍数据挖掘的成功因素 数据挖掘研究方向 数据挖掘应用的热点
  数据挖掘典型工作场景	广泛的数据挖掘业务需求 寻找最有价值客户群体 产品与顾客之间的关联关系 哪些因素直接影响客户的购买行为 查找时间曲线 挖掘潜在客户需求 查找业务与数据之间的联系 找到潜在的未知和行业标准
  数据挖掘在行业中的需求	现代企业数据挖掘需求概述 电信行业的的数据挖掘与分析特点 其他行业数据挖掘应用对照 博彩行业案例分析 金融行业案例研究 电信行业案例分析 数据挖掘系统数据更新与优化
  数据挖掘在电信行业的应用
  数据挖掘流程	商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型评估 模型发布
  数据处理过程	变量和数据 变量的分类及类型 数据的质量 数据理解过程 数据准备过程
  数据挖掘技术	数据挖掘技术概述 关联规则 预测及分类技术 聚类分析 其他的数据挖掘方法 数据挖掘效果的评估
  电信行业数据挖掘分析体系	电信运营业务模型 以客户为中心的分析体系 以产品为中心的分析体系
  以客户为中心的分析体系	客户获取 客户提升 客户成熟 客户衰退 客户流失
  以产品为中心的分析体系	产品时效 营销方式 业务组合方式 营销渠道 推出时间 资费体系
  产品为中心的分析方法	产品相关性分析 产品替代分析 产品设计 产品生命周期分析
  围绕竞争对手展开的分析	竞争对手与己方差异分析 竞争对手客户策反分析 竞争对手客户与己方客户互通行为分析。
  数据挖掘电信应用	电信客户流失 电信客户细分