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

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. | 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 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 hành vi tiêu biểu của các nhóm như vậy sau đó có thể được bộ phận tiếp thị của bạn sử dụng để phát triển sản phẩm và các dịch vụ chuyên sâu. Về kỹ thuật phân đoạn khách hàng là một trường hợp riêng của nhiệm vụ khai phá dữ liệu tổng quát hơn được gọi là phân cụm dữ liệu. Phân cụm dữ liệu tự động nhóm các bản ghi dữ liệu theo các đặc tính hoặc các tính năng của chúng thành các cụm có các bản ghi dữ liệu tương tự với nhau. Thường có nhiều cách khác nhau để định nghĩa các biện pháp tương tự phía dưới tùy thuộc vào miền ứng dụng của bạn. InfoSphere Warehouse cung cấp một cơ chế mạnh mẽ để tự động chọn biện pháp tương tự này. Bài viết này cung cấp một sự mô tả ngắn gọn về phân cụm dữ liệu và các phương pháp phân đoạn khách hàng và các cách tiếp cận trong InfoSphere Warehouse. Sau đó bài viết này thảo luận về những khả năng tổng hợp để tìm hiểu các đoạn khách hàng và các cụm khác trong Cognos. Phần cuối của bài viết này cho bạn một ví dụ từng bước về cách tạo và tìm hiểu các đoạn trong Cognos. Về đầu trang Phân đoạn khách hàng khi sử dụng InfoSphere Warehouse InfoSphere Warehouse cung cấp một số phương pháp để phân cụm các bản ghi dữ liệu. Bằng cách áp dụng các đối số này vào các bản ghi khách hàng của bạn bạn có thể tìm thấy các nhóm khách .

• Cơ sở dữ liệu
• Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse
• việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 4 Phân đoạn khách hàng
• InfoSphere Warehouse và Cognos
• hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• lập trình XML
• cơ sở dữ liệu nâng cao
• việc tạo báo cáo Cognos của IBM
• Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos
• Phát hiện sai lệch với InfoSphere Warehouse và Cognos
• tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 3 Gọi khai phá động từ Cognos
• ví dụ phân tích giỏ thị trường
• quản trị dữ liệu
• ngôn ngữ SQL
• data base
• hệ quản trị
• lưu trữ dữ liệu
• bộ nhớ
• tài liệu máy tính
• thủ thuật máy tính
• mẹo cài đặt
• cơ sở dữ liệu
• kiến trúc dữ liệu
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Quản lý cơ sở dữ liệu
• Khôi phục cơ sở dữ liệu
• Cài đặt cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Lập trình cơ sở dữ liệu
• Thực hành Cơ sở dữ liệu
• Tài liệu Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng
• Thành phần CSDL hướng đối tượng
• Chuẩn CSDL hướng đối tượng
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ
• Khái niệm PostgreSQL
• Tính năng của PostgreSQL
• Tiểu luận môn Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Mã hóa cơ sở dữ liệu
• Mã hóa cơ sở dữ liệu Database Encryption
• Mô hình hoạt động Encryption algorithm
• Cơ sở dữ liệu phân tán
• Lập trình PL/SQL
• Toàn vẹn dữ liệu
• Dữ liệu active
• Khái niệm trigger
• Mô hình phân tán dữ liệu
• Các kiểu phân đoạn dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu suy diễn
• Mô hình cơ sở dữ liệu mờ
• Mô hình dữ liệu
• Chức năng của HQTCSDL
• Mô hình hóa dữ liệu
• Mô hình quan hệ
• Mở rộng mô hình quan hệ
• Mô hình đối tượng
• Cách sử dụng logic
• Câu truy vấn đệ quy
• Hình thức hóa câu truy vấn đệ quy
• Luật không đệ qui
• Suy diễn với luật đệ qui
• Các khía cạnh của Datalog
• Bất động của các phương trình Datalog
• Tổng quan về CSDL phân tán
• Hệ thống thông tin
• Hệ cơ sở dữ liệu phân tán
• Tối ưu truy vấn phân tán
• Phân rã truy vấn
• Xử lý truy vấn
• Phương pháp thiết kế Cơ sở dữ liệu
• Đặc điểm chính của hệ phân tán
• Đề cương môn Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Thiết kế cơ sở dữ liệu ở mức logic
• Chuẩn hóa dữ liệu
• Các giai đoạn thiết kế dữ liệu
• Quá trình thiết kế một cơ sở dữ liệu
• Truy xuất dữ liệu
• Lệnh SQL cơ bản
• Xen dữ liệu
• Xóa dữ liệu
• Cập nhật dữ liệu
• Quản trị hệ thống cơ sở dữ liệu nâng cao
• Giáo trình Quản trị hệ thống cơ sở dữ liệu
• Hệ thống cơ sở dữ liệu
• Ràng buộc dữ liệu
• Thiết kế CSDL phân tán
• Thiết kế phân tán
• Phân mảnh dữ liệu
• Cách gọi hàm member
• Trích lọc dữ liệu
• Creating databases
• Database files
• Disaster recovery
• Disaster recovery planning
• Restore strategy