866.txt

This complete matlab for neural network

发信人: 8088 (8088), 信区: DataMining
标  题: 12.3 成功案例
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Dec 12 16:42:25 2001)

1 电话收费和管理办法

加拿大BC省电话公司要求加拿大Simon Fraser大学KDD研究组根据其拥有的十多年的客户数
据，总结、分析并提出新的电话收费和管理办法，制定既有利于公司又有利于客户的优惠
政策。

2 竞技运动中的数据挖掘

美国著名的国家篮球队NBA的教练，利用IBM公司提供的数据挖掘工具临场决定替换队员。
想象你是NBA的教练，你靠什么带领你的球队取得胜利呢？当然，最容易想到的是全场紧逼
、交叉扯动和快速抢断等具体的战术和技术。但是今天，NBA的教练又有了他们的新式武器
：数据挖掘。大约20个NBA球队使用了IBM公司开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout系
统来优化他们的战术组合。例如Scout就因为研究了魔术队队员不同的布阵安排，在与迈阿
密热队的比赛中找到了获胜的机会。

----系统分析显示魔术队先发阵容中的两个后卫安佛尼.哈德卫(Anfernee Hardaway)和伯
兰.绍(Brian Shaw)在前两场中被评为－17分,这意味着他俩在场上，本队输掉的分数比得
到的分数多17分。然而，当哈德卫与替补后卫达利尔.阿姆斯创(Darrell Armstrong)组合
时，魔术队得分为正14分。

----在下一场中，魔术队增加了阿姆斯创的上场时间。此着果然见效：阿姆斯创得了21分
，哈德卫得了42分，魔术队以88比79获胜。魔术队在第四场让阿姆斯创进入先发阵容，再
一次打败了热队。在第五场比赛中，这个靠数据挖掘支持的阵容没能拖住热队，但Advanc
ed Scout毕竟帮助了魔术队赢得了打满5场，直到最后才决出胜负的机会。

----Advanced Scout是一个数据分析工具，教练可以用便携式电脑在家里或在路上挖掘存
储在NBA中心的服务器上的数据。每一场比赛的事件都被统计分类，按得分、助攻、失误等
等。时间标记让教练非常容易地通过搜索NBA比赛的录像来理解统计发现的含义。例如：教
练通过Advanced Scout发现本队的球员在与对方一个球星对抗时有犯规纪录，他可以在对
方球星与这个队员“头碰头”的瞬间分解双方接触的动作，进而设计合理的防守策略。


----Advanced Scout的开发人，因德帕尔.布罕德瑞，开发该应用时他正在IBM的ThomasJ.
Watson研究中心当研究员，他演示了一个技术新手应该如何使用数据挖掘。布罕德瑞说：
“教练们可以完全没有统计学的培训，但他们可以利用数据挖掘制定策略”。与此同时，
另一个正式的体育联盟，国家曲棍球联盟，正在开发自己的数据挖掘应用NHL－ICE，联盟
与IBM建立了一个技术型的合资公司，去年11月推出一个电子实时的比赛计分和统计系统。
在原理上是一个与Advanced Scout相似的数据挖掘应用，可以让教练、广播员、新闻记者
及球迷挖掘NHL的统计。当他们访问NHL的Web站点时，球迷能够使用该系统循环看联盟的比
赛，同时广播员和新闻记者可以挖掘统计数据，找花边新闻为他们的实况评述添油加醋。


----当然，所有系统都有其局限性。所以不要期望这样的数据挖掘可以帮助一支球队找到
赢得足球世界杯的策略。

3 数据挖掘技术在商业银行中的应用

　　金融事务需要搜集和处理大量的数据，由于银行在金融领域的地位、工作性质、业务
特点以及激烈的市场竞争决定了它对信息化、电子化比其它领域有更迫切的要求。利用数
据挖掘技术可以帮助银行产品开发部门描述客户以往的需求趋势，并预测未来。美国商业
银行是发达国家商业银行的典范，许多地方值得我国学习和借鉴。

数据挖掘技术在美国银行金融领域应用广泛。金融事务需要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，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融
和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。商业银行业务的利润和风险是共存的。为了
保证最大的利润和最小的风险，必须对帐户进行科学的分析和归类，并进行信用评估。Me
llon银行使用Intelligent Agent数据挖掘软件提高销售和定价金融产品的精确度，如家庭
普通贷款。零售信贷客户主要有两类，一类很少使用信贷限额（低循环者），另一类能够
保持较高的未清余额（高循环者）。每一类都代表着销售的挑战。低循环者代表缺省和支
出注销费用的危险性较低，但会带来极少的净收入或负收入，因为他们的服务费用几乎与
高循环者的相同。银行常常为他们提供项目，鼓励他们更多地使用信贷限额或找到交叉销
售高利润产品的机会。高循环者由高和中等危险元件构成。高危险分段具有支付缺省和注
销费用的潜力。对于中等危险分段，销售项目的重点是留住可获利的客户并争取能带来相
同利润的新客户。但根据新观点，用户的行为会随时间而变化。分析客户整个生命周期的
费用和收入就可以看出谁是最具创利潜能的。Mellon银行认为“根据市场的某一部分进行定制”能够发现最终用户并将市场定位于这些用户。但是，要这么做就
必须了解关于最终用户特点的信息。数据挖掘工具为Mellon银行提供了获取此类信息的途
径。Mellon银行销售部在先期数据挖掘项目上使用Intelligence Agent寻找信息，主要目
的是确定现有Mellon用户购买特定附加产品：家庭普通信贷限额的倾向，利用该工具可生
成用于检测的模型。据银行官员称：Intelligence Agent可帮助用户增强其商业智能，如
交往、分类或回归分析，依赖这些能力，可对那些有较高倾向购买银行产品、服务产品和
服务的客户进行有目的的推销。该官员认为，该软件可反馈用于分析和决策的高质量信息
，然后将信息输入产品的算法。Intelligence Agent还有可定制能力。

　　美国Firstar银行使用Marksman数据挖掘工具，根据客户的消费模式预测何时为客户提
供何种产品。Firstar银行市场调查和数据库营销部经理发现：公共数据库中存储着关于每
位消费者的大量信息，关键是要透彻分析消费者投入到新产品中的原因，在数据库中找到
一种模式，从而能够为每种新产品找到最合适的消费者。Marksman能读取800到1000个变量
并且给它们赋值，根据消费者是否有家庭财产贷款、赊帐卡、存款证或其它储蓄、投资产
品，将它们分成若干组，然后使用数据挖掘工具预测何时向每位消费者提供哪种产品。预
测准客户的需要是美国商业银行的竞争优势。

4 因特网筛选

最近，还有不少DMKD产品用来筛选因特网上的新闻，保护用户不受无聊电子邮件和商业推
销的干扰，很受欢迎。



--

※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 202.119.36.151]