【培訓對象】
業務支撐部、運營分析部、數據分析部、大數據系統開發部等對業務數據分析有較高要求的相關人員。

【培訓收益】

第一部分：數據建模過程
1、預測建模六步法
選擇模型：基于業務選擇恰當的數據模型
屬性篩選：選擇對目標變量有顯著影響的屬性來建模
訓練模型：采用合適的算法對模型進行訓練，尋找到最合適的模型參數
評估模型：進行評估模型的質量，判斷模型是否可用
優化模型：如果評估結果不理想，則需要對模型進行優化
應用模型：如果評估結果滿足要求，則可應用模型于業務場景
2、數據挖掘常用的模型
數值預測模型：回歸預測、時序預測等
分類預測模型：邏輯回歸、決策樹、神經網絡、支持向量機等
市場細分：聚類、RFM、PCA等
產品推薦：關聯分析、協同過濾等
產品優化：回歸、隨機效用等
產品定價：定價策略/最優定價等
3、屬性篩選/特征選擇/變量降維
基于變量本身特征
基于相關性判斷
因子合并（PCA等）
IV值篩選（評分卡使用）
基于信息增益判斷（決策樹使用）
4、模型評估
模型質量評估指標：R^2、正確率/查全率/查準率/特異性等
預測值評估指標：MAD、MSE/RMSE、MAPE、概率等
模型評估方法：留出法、K拆交叉驗證、自助法等
其它評估：過擬合評估
5、模型優化
優化模型：選擇新模型/修改模型
優化數據：新增顯著自變量
優化公式：采用新的計算公式
6、模型實現算法（暫略）
7、好模型是優化出來的
案例：通信客戶流失分析及預警模型

第二部分：分類預測模型
問題：如何評估客戶購買產品的可能性？如何預測客戶的購買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準推薦產品或業務？
1、分類模型概述
2、常見分類預測模型
3、邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場景
邏輯回歸的種類
二項邏輯回歸
多項邏輯回歸
如何解讀邏輯回歸方程
帶分類自變量的邏輯回歸分析
多元邏輯回歸
案例：如何評估用戶是否會購買某產品（二元邏輯回歸）
案例：多品牌選擇模型分析（多元邏輯回歸）
4、分類決策樹（DT）
問題：如何預測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風控：如何識別欠貸者的特征，以及預測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預測客戶流失概率？
決策樹分類簡介
案例：美國零售商（Target）如何預測少女懷孕
演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貸者的特征
構建決策樹的三個關鍵問題
如何選擇最佳屬性來構建節點
如何分裂變量
修剪決策樹
選擇最優屬性
熵、基尼索引、分類錯誤
屬性劃分增益
如何分裂變量
多元劃分與二元劃分
連續變量離散化（最優劃分點）
修剪決策樹
剪枝原則
預剪枝與后剪枝
構建決策樹的四個算法
C5.0、CHAID、CART、QUEST
各種算法的比較
如何選擇最優分類模型？
案例：商場酸奶購買用戶特征提取
案例：客戶流失預警與客戶挽留
案例：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
案例：識別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
5、人工神經網絡（ANN）
神經網絡概述
神經網絡基本原理
神經網絡的結構
神經網絡的建立步驟
神經網絡的關鍵問題
BP反向傳播網絡（MLP）
徑向基網絡（RBF）
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
6、判別分析（DA）
判別分析原理
距離判別法
典型判別法
貝葉斯判別法
案例：MBA學生錄取判別分析
案例：上市公司類別評估
7、最近鄰分類（KNN）
基本原理
關鍵問題
8、貝葉斯分類（NBN）
貝葉斯分類原理
計算類別屬性的條件概率
估計連續屬性的條件概率
貝葉斯網絡種類：TAN/馬爾科夫毯
預測分類概率（計算概率）
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
9、支持向量機（SVM）
SVM基本原理
線性可分問題：最大邊界超平面
線性不可分問題：特征空間的轉換
維空難與核函數
第三部分：分類模型優化
1、集成方法的基本原理：利用弱分類器構建強分類模型
選取多個數據集，構建多個弱分類器
多個弱分類器投票決定
2、集成方法/元算法的種類
Bagging算法
Boosting算法
3、Bagging原理
如何選擇數據集
如何進行投票
隨機森林
4、Boosting的原理
AdaBoost算法流程
樣本選擇權重計算公式
分類器投票權重計算公式

第四部分：市場細分模型
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現客戶細分，開發符合細分市場的新產品？如何提取客戶特征，從而對產品進行市場定位？
1、市場細分的常用方法
有指導細分
無指導細分
2、聚類分析
如何更好的了解客戶群體和市場細分？
如何識別客戶群體特征？
如何確定客戶要分成多少適當的類別？
聚類方法原理介紹
聚類方法作用及其適用場景
聚類分析的種類
K均值聚類（快速聚類）
案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產品試銷區域？
演練：如何評選優秀員工？
演練：中國各省份發達程度分析，讓數據自動聚類
層次聚類（系統聚類）：發現多個類別
R型聚類與Q型聚類的區別
案例：中移動如何實現客戶細分及營銷策略
演練：中國省市經濟發展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評分的標準衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
兩步聚類
3、主成分分析
主成分分析方法介紹
主成分分析基本思想
主成分分析步驟
案例：如何評估汽車購買者的客戶細分市場

第五部分：客戶價值分析
營銷問題：如何評估客戶的價值？不同的價值客戶有何區別對待？
1、如何評價客戶生命周期的價值
貼現率與留存率
評估客戶的真實價值
使用雙向表衡量屬性敏感度
變化的邊際利潤
案例：評估營銷行為的合理性
2、RFM模型（客戶價值評估）
RFM模型，更深入了解你的客戶價值
RFM模型與市場策略
RFM模型與活躍度分析
案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單
案例：重購用戶特征分析

第六部分：產品推薦模型
問題：購買A產品的顧客還常常要購買其他什么產品？應該給客戶推薦什么產品最有可能被接受？
1、常用產品推薦模型
2、關聯分析
如何制定套餐，實現交叉/捆綁銷售
案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻
關聯分析模型原理（Association）
關聯規則的兩個關鍵參數
支持度
置信度
關聯分析的適用場景
案例：購物籃分析與產品捆綁銷售/布局優化
案例：通信產品的交叉銷售與產品推薦
3、協同過濾

第七部分：產品設計優化
1、聯合分析法
2、離散選擇模型
如何評估客戶購買產品的概率
如何指導產品開發？如何確定產品的重要特性
競爭下的產品動態調價
如何評估產品的價格彈性
案例：產品開發與設計分析
案例：品牌價值與價格敏感度分析
案例：納什均衡價格
3、品牌價值評估
4、新產品市場占有率評估

第八部分：產品定價策略及產品最優定價
營銷問題：產品如何實現最估定價？套餐價格如何確定？采用哪些定價策略可達到利潤最大化？
1、常見的定價方法
2、產品定價的理論依據
需求曲線與利潤最大化
如何求解最優定價
案例：產品最優定價求解
3、如何評估需求曲線
價格彈性
曲線方程（線性、乘冪）
4、如何做產品組合定價
5、如何做產品捆綁/套餐定價
最大收益定價（演進規劃求解）
避免價格反轉的套餐定價
案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價
6、非線性定價原理
要理解支付意愿曲線
支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例：雙重收費如何定價（如會費+按次計費）
7、階梯定價策略
案例：電力公司如何做階梯定價
8、數量折扣定價策略
案例：如何通過折扣來實現薄利多銷
9、定價策略的評估與選擇
案例：零售公司如何選擇最優定價策略
10、航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機票預訂限制
如何確定機票超售數量
如何評估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實現收益管理（預訂/超售）
第九部分：信用評分卡模型
1、信用評分卡模型簡介
2、評分卡的關鍵問題
3、信用評分卡建立過程
篩選重要屬性
數據集轉化
建立分類模型
計算屬性分值
確定審批閾值
4、篩選重要屬性
屬性分段
基本概念：WOE、IV
屬性重要性評估
5、數據集轉化
連續屬性最優分段
計算屬性取值的WOE
6、建立分類模型
訓練邏輯回歸模型
評估模型
得到字段系數
7、計算屬性分值
計算補償與刻度值
計算各字段得分
生成評分卡
8、確定審批閾值
畫K-S曲線
計算K-S值
獲取最優閾值

第十部分：實戰篇
1、電信業客戶流失預警和客戶挽留模型實戰
2、銀行欠貸風險預測模型實戰
3、銀行信用卡評分模型實戰

結束：課程總結與問題答疑。 

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