TAILIEUCHUNG - Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM, Phần 4: Phân đoạn khách hàng với InfoSphere Warehouse và Cognos

Nối tất cả lại cho nó Benjamin G. Leonhardi, Kỹ sư phần mềm, IBM Christoph Sieb, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM Dr. Michael J. Wurst, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM Tóm tắt: Trong các bài viết trước của loạt bài này, bạn đã tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để tích hợp Khai phá dữ liệu InfoSphere Warehouse và các báo cáo Cognos đơn giản. Bài viết cuối cùng này hướng dẫn cho bạn cách sử dụng một số kỹ thuật tích hợp tương tự để tạo ra một báo cáo phức tạp hơn,. | Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 4 Phân đoạn khách hàng với InfoSphere Warehouse và Cognos Nối tất cả lại cho nó Benjamin G. Leonhardi Kỹ sư phần mềm IBM Christoph Sieb Kỹ sư phần mềm cao cấp IBM Dr. Michael J. Wurst Kỹ sư phần mềm cao cấp IBM Tóm tắt Trong các bài viết trước của loạt bài này bạn đã tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để tích hợp Khai phá dữ liệu InfoSphere Warehouse và các báo cáo Cognos đơn giản. Bài viết cuối cùng này hướng dẫn cho bạn cách sử dụng một số kỹ thuật tích hợp tương tự để tạo ra một báo cáo phức tạp hơn tập trung vào nhiệm vụ phân đoạn khách hàng. Phân đoạn khách hàng cho phép các công ty phân cụm các khách hàng của họ thành các nhóm đặc trưng. Một vấn đề quan trọng của nhiệm vụ này là giải thích cho người sử dụng ý nghĩa của các đoạn khách hàng riêng rẽ. Các báo cáo Cognos tương tác có thể giúp bạn làm điều này. Bài viết này sử dụng ví dụ theo từng bước một để dạy cho bạn cách tạo một báo cáo hiển thị trực quan các số liệu thống kê cụm và vì thế cho phép bạn tìm ra các khách hàng nào là đặc biệt trong một đoạn cụ thể. Bài viết cũng cho bạn thấy cách cho phép truy vấn ngược ND drill-through là một tính năng cho phép người dùng từ báo cáo tổng hợp tìm ngược về tận bản ghi dữ liệu gốc. Sau đây gọi là truy vấn ngược để truy cập vào các thông tin chi tiết của khách hàng riêng biệt trong một phân đoạn. Mở đầu Phân đoạn khách hàng cho phép bạn nhóm khách hàng thành các đoạn các khách hàng tương tự như nhau. Để giải thích tại sao điều này có thể có ích hãy xem xét kịch bản sau đây. Bạn thu thập dữ liệu về các khía cạnh nhân khẩu học của khách hàng của bạn tuổi tác nghề nghiệp nơi cư trú . cũng như dữ liệu về giao dịch của họ các mặt hàng đã mua các hợp đồng . . Một phân tích về dữ liệu đã kết hợp này có thể để lộ ra các nhóm khách hàng mà bạn chưa từng nghĩ về họ trước đó ví dụ các khách hàng cao tuổi chi tiêu rất nhiều tiền nhưng không dùng mua sắm trực tuyến. Thông tin về các

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.