Занятие 2. Построение сценария прямой почтовой рассылки
Отдел маркетинга компании Adventure Works получил задачу увеличить объемы продаж за счет привлечения индивидуальных заказчиков с помощью прямой почтовой рассылки. Исследуя особенности действующих заказчиков, компания рассчитывает разработать закономерность, которую потом можно применять для потенциальных заказчиков. В компании рассчитывают использовать разработанные закономерности для определения того, какие заказчики наиболее склонных к приобретению товаров компании.
Кроме того, в отделе маркетинга рассчитывают выявить логические признаки, по основе которых можно распределить действующих заказчиков компании по группам. Примерами таких признаков могут быть демографические данные покупателей и модель покупательского поведения.
База данных компании (Adventure Works DW) содержит список бывших и потенциальных заказчиков.
На этом занятии будет создан сценарий прямой почтовой рассылки. По выполнении задач этого занятия будут получены следующие результаты:
- Будет создан набор моделей интеллектуального анализа данных, с помощью которых можно будет выбрать наиболее подходящих заказчиков из списка всех потенциальных заказчиков.
- Будет выполнено распределение действующих заказчиков по кластерам.
Для выполнения задач этого занятия будут использоваться алгоритмы Упрощенный алгоритм Байеса (Microsoft), Алгоритм дерева принятия решений (Майкрософт) и Алгоритм кластеризации (Microsoft).
Это занятие содержит следующие разделы:
- Создание структуры модели интеллектуального анализа данных прямой почтовой рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных)
- Изменение модели прямой почтовой рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных)
- Изучение моделей прямой почтовой рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных)
- Проверка точности моделей интеллектуального анализа данных (учебник по интеллектуальному анализу данных)
- Создание прогнозов (учебник по интеллектуальному анализу данных)
См. также
Основные понятия
Учебник по интеллектуальному анализу данных