sas_从数据中挖掘价值-sas数据挖掘解决方案

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1、从数据中挖掘价值SASDataMiningSASChina议题SAS数据挖掘简介SAS公司介绍数据挖掘简介数据挖掘应用客户细分交叉销售SAS数据挖掘简介SAS软件公司概况商业智能和数据挖掘领域的领导厂商全球最大的私有软件厂商1976年成立,总部位于美国北卡罗来纳州的卡瑞市分支机构遍布全球55个国家,员工10,110人30年强劲业务的增长收入稳定增长200619.0亿美元200516.8亿美元200415.3亿美元2003 13.4亿美元2002 11.8亿美元连续盈利技术与研发投入R&DSpend: PercentageofTotalRevenue30yea

2、rsRevenue$1.9B25%30年深厚的客户关系--SAS被誉为“全球企业界背后的管理大师”谁在使用SAS?2006年财富500强前100位中的97家2005年财富500强前100位中的96家2004年全球福布斯Super100中的98家SAS有多少客户?全球超过40,000个客户超过350万用户使用SAS它们分布在哪里?112个国家广泛的认可与赞赏基于Gartner最新的评估SAS*在所有四个象限中都处于领导地位象限多渠道营销管理March30,2006数据挖掘January18,2006数据整合(DataFluxisasubsidiaryofSAS

3、)*April21,2006TedFriedman/AndreasBittererNumber:  G00137738Gareth HerschelNumber:  G00132466Adam SarnerNumber:  G00138415Kurt Schlegel/Bill Hostmann/Andreas Bitterer/ Betsy BurtNumber:  G00136660商业智能平台January26,2007SAS在中国1989年进入中国北京、上海、广州、香港、台湾近300名员工2004年设立SAS中国研究院Why?Which?Who?Ho

4、w?What?数据挖掘FAQ…从数据中淘金Why?企业越来越感觉到“数据丰富,但信息匮乏”数据挖掘真的有用吗?PostbankN.V.(荷兰邮政银行)“第一次采用数据挖掘,就使直邮的响应率提升到50%”USWest(美国西部电信公司) “有效避免客户流失,而挽回一个老客户所需的成本仅为获取新客户成本的十分之一”ABNAMRO(荷兰银行)“降低40%的ATM现金储备,为银行带来了更多的利息收益”NeckermannVersandAG“更有效的信用审批,每天增加80位优质客户”GloucestershireConstabulary(格洛斯特郡警察局)“对于公众来

5、说,更有效的犯罪模式识别和预防是无法用金钱衡量的”Why?分析决策能力$ROI原始数据标准报表描述性模型预测性模型数据信息知识智能优化发生了什么?为什么发生?即席查询&OLAP清洗后的数据将会发生什么?希望发生什么?从数据到智能Why?SAS智能价值链分析智能:长矛最锋利的那一点而数据挖掘就是分析智能的重要部件What?什么是数据挖掘?数据挖掘是一个选择、探索和建模的过程从海量的数据中,揭示出先前未知的模式和规律,从而带来业务价值What?数据挖掘示意流程图What?客户面向客户客户管理CRM客户关系管理WalletShareAcquisitionReten

6、tionFraudProductAffinityPriceSensitivityValue&RisksPsycho-demographicsDMMethod’yTools&TechniquesArchitect&OAMAdHocQueryWAR/F在哪些方面进行挖掘?Which业务驱动力 市场营销与CRM的关系目标营销客户获取客户挽留交叉销售/提升销售客户细分客户特征刻画客户盈利度分析潜在客户挽回获取忠诚度生命期价值保持与流失WhichSAS数据挖掘方法论amplexploreodifyodelssessSEMMASampleExploreModifyMod

7、elAssess循环往复的挖掘过程HowSAS数据挖掘解决方案SAS数据挖掘工具EnterpriseMinerSAS数据挖掘项目实施方法论行业解决方案SAS及合作伙伴HowSASEnterpriseMiner数据挖掘产品的领导者支持整个数据挖掘过程的完备工具集易用的图形界面,适合不同类型的用户快速建模强大的模型管理和评估功能快速便捷的模型发布机制,促进业务闭环形成HowSAS企业智能平台——SASEnterpriseIntelligencePlatformSAS应用智能解决方案——SASIntelligenceSolutionsSAS行业智能解决方案——SA

8、SIndustrySolutions这就是传统的BI

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