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Die meistgestellten Fragen beim Datamining - gut verständlich erläutert und in einem Band zusammengefaßt! Business Manager sind heute darauf angewiesen, Datamining-Technologien zu beherrschen, um neue Wege für Verkauf, Kundensupport und Risikomanagement zu finden. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie sie Datenmaterial aufbereiten und einen exakt zugeschnittenen Fragenkatalog entwerfen. Die Autorin schöpft aus jahrezehntelanger Erfahrung und erläutert hier erprobte Methoden, wie Sie Ihre Fragen testen. Begleitend gibt es eine CD-ROM mit vielen Beispielen und kompletten Codes in SAS.
Increase profits
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Produktbeschreibung
Die meistgestellten Fragen beim Datamining - gut verständlich erläutert und in einem Band zusammengefaßt! Business Manager sind heute darauf angewiesen, Datamining-Technologien zu beherrschen, um neue Wege für Verkauf, Kundensupport und Risikomanagement zu finden. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie sie Datenmaterial aufbereiten und einen exakt zugeschnittenen Fragenkatalog entwerfen. Die Autorin schöpft aus jahrezehntelanger Erfahrung und erläutert hier erprobte Methoden, wie Sie Ihre Fragen testen. Begleitend gibt es eine CD-ROM mit vielen Beispielen und kompletten Codes in SAS.

Increase profits and reduce costs by utilizing this collection of models of the most commonly asked data mining questions

In order to find new ways to improve customer sales and support, and as well as manage risk, business managers must be able to mine company databases. This book provides a step-by-step guide to creating and implementing models of the most commonly asked data mining questions. Readers will learn how to prepare data to mine, and develop accurate data mining questions. The author, who has over ten years of data mining experience, also provides actual tested models of specific data mining questions for marketing, sales, customer service and retention, and risk management. A CD-ROM, sold separately, provides these models for reader use.

Acknowledgments.

Foreword.

Introduction.

About the Author.

About the Contributors.

PLANNING THE MENU.

Setting the Objective.

Selecting the Data Sources.

THE COOKING DEMONSTRATION.

Preparing the Data for Modeling.

Selecting and Transforming the Variables.

Processing and Evaluating the Model.

Validating the Model.

Implementing and Maintaining the Model.

RECIPES FOR EVERY OCCASION.

Understanding Your Customer: Profiling and Segmentation.

Targeting New Prospects: Modeling Response.

Avoiding High-Risk Customers: Modeling Risk.

Retaining Profitable Customers: Modeling Churn.

Targeting Profitable Customers: Modeling Lifetime Value.

Fast Food: Modeling on the Web.

Appendix A: Univariate Analysis for Continuous Variables.

Appendix B: Univariate Analysis for Categorical Variables.

Recommended Reading.

What's on the CD-ROM?

Index.
Autorenporträt
OLIVIA PARR RUD (Olivia@datasquare.com) is Executive Vice President of Data Square, LLC, a leading database marketing consulting firm. She has over 22 years' experience in data mining, predictive modeling, and segmentation for a variety of industries, including credit card, insurance, high tech, telecommunications, and catalog industries. She provides analysis and solutions for her clients in the areas of acquisition, retention, risk, and overall profitability for direct mail, telemarketing, broadcast marketing, and the Internet.