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摘要：
在sql 中会用到与显示前/后一行内容，或者与前/后一行值作比较，这时就可以用到lead和lag函数。lead（arg1，arg2） arg1表示列名，arg2表示向后行偏移量，默认为1。 当找不到值时返回null 。lag（arg1，arg2） arg1表示列名，arg2表示向前行偏移量，默认为1。 当找不到值时返回null 。原表（tel）：id name tel creatdate1 A 001 2013-01-031 A 002 2013-01-102 B 003 2013-02-172 B 004 2013-02-20例1：查询tel表中用户id、姓名... 阅读全文
posted @ 2013-07-21 21:15 数据之美 阅读(4303) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！ RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F( 阅读全文
posted @ 2012-06-20 22:18 数据之美 阅读(661) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，对得分排序，输出营销名单topN！ 上图来自于@数据挖掘与数据分析 下面我们采用IBM Modeler 14.1版本操作RFM模型：（采用数据挖掘技术来分析RFM是一件简单的工作，因为软件非常智能化，或者说基本上内置了自动RFM分析模块） 首先：我们读取数据，假设我们拥有近7万条交易数据，包含客户ID，.. 阅读全文
posted @ 2012-06-20 22:16 数据之美 阅读(382) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
RFM模型技术是根据消费者交易数据库中三个核心指标构建并计算的消费者细分或销售得分进行有针对性营销的一种市场研究技术。RFM既是传统的数据库营销手段，也是数据挖掘技术关注的模型技术，RFM在客户细分模型、客户响应模型、客户价值模型、客户促销模型等都是重要的变量和分析模块。RFM模型也是建构客户关系管理的核心分析技术。根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标： * 最近一次消费(Recency) * 消费频率(Frenquency) * 消费金额(Monetary)R—RECENCY：最近购买的客户倾向再... 阅读全文
posted @ 2012-06-20 22:12 数据之美 阅读(640) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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美国2006年机器学习和知识发现年会中的现场投票结果可以给我们一点线索。下图是最近12个月中使用各种算法的人次（共203人投票）。决策树 Decision Trees/Rules (127) 62.60%回归 Regression (104) 51.20%聚类 Clustering (102) 50.20%描述性统计分析 Statistics (descriptive) (94) 46.30%可视技术Visualization (66) 32.50%关联法则 Association rules (53) 26.10%时序 Sequence/Time series analysis (35... 阅读全文
posted @ 2012-06-14 20:56 数据之美 阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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本文转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc375650100oktm.html随着数据的数量级增长，促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台，今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。1.人大经济论坛-计量经济学与统计区http://www.pinggu.org/bbs/index.php?gid=148业内人士都应该去过的门户，主要涉及计量经济学、统计学、数据挖掘、统计软件、数据等经济学相关问题交流统计软件交流2.中国统计网http://www.itongji.cn/中国统计网,始创于2008年3月，... 阅读全文
posted @ 2012-06-10 19:42 数据之美 阅读(448) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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原文地址：Facebook设计主管谈如何利用数据做决策（Z）作者：小蚊子转至：http://www.socialbeta.cn/articles/how-facebook-uses-data.htmlFacebook设计主管Julie Zhuo在ZURBsoapbox活动上分享了她的团队如何利用数据得出决策方面的相关经验，其中许多案例让人叫绝。分析数据而不是渴求数据Julie讲述了自己的产品设计团队通过数据来分析用户是如何利用不同功能的，她以图片上传功能为例进行讲述。她的团队得出了以下几个数据：87%的用户在第一屏中的相册专辑名字提示框中选择类型57%的用户打开文件选择功能来选择他们想上传的图 阅读全文
posted @ 2012-06-10 19:39 数据之美 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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企业要想有效开发和管理客户，就需要对客户进行分析：搞清楚自己的客户有几类？哪类是自己的重要客户？重要客户对自己的产品需求程度有多大？合作的难易度如何？下图是用矩阵分析法分析客户的示例，列举了做客户分析的一些指标。指标不是很全，抛砖引玉啦，大家可以头脑风暴，再挖一些。看到这个图，你可能会问：这些指标如何量化呢？指标的权重又如何来确定。问得好！指标不同，量化途径也不同，我想到了三种：从企业CRM系统导出，从第三方购买，定性评估（如德尔菲法、焦点小组座谈会等）。指标权重确定的方法很多，比如层次分析、主成分分析、因子分析、路径分析。小蚊子老师在《谁说菜鸟不会数据分析》中还介绍了目标优化矩阵法（1... 阅读全文
posted @ 2012-06-05 22:36 数据之美 阅读(417) 评论(0) 推荐(0) 编辑 |
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