 您现在的位置: 今日报价 > 上海今日报价 > 上海今日行情 > 上海厂商动态 |
|
||||
| 出处：PConline[ 2007-03-22 10:40:04 ] | 作者：厂商动态 | 责任编辑：niujianping | ||
| 整机推荐商家 |
|
KDD（数据知识发现）这个词汇出现于1989年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。到目前为止，数据挖掘已经普遍运用在各行业的商业应用中，在企业日常运营和决策中占据了越来越重要的位置。Gartner Group在最近的高级技术调查中将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对行业产生深远影响的五大关键技术”之首，并且还将数据挖掘和并行处理体系列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。 IBM是目前商务智能解决方案主要供应商之一。随着数据挖掘技术在全球商业应用中的地位不断提高，IBM越来越多地把业界应用最广泛的SPSS的数据挖掘工具——Clementine集成到自己的传统商务智能解决方案中，帮助企业从自身的数据积累中得到最大的商业回报。 此次，IBM和SPSS在国内进一步推进全球合作伙伴关系是商务智能和数据挖掘领域的一件大事。IBM公司派遣了美国的首席数据挖掘专家Richard Hale开展中国之行，与SPSS中国(www.spss-china.com)一起对中国商务智能及数据挖掘市场进行调研。 随着国内经济的快速发展，保险业也进入了激烈竞争的时代。而许多保险公司面对大量的保单业务数据，却没有相应的能力对大量的数据进行深层次的分析和挖掘，从而让海量数据为企业发展带来巨大的增值作用。因此，IBM和SPSS中国希望通过SPSS & IBM 保险行业数据挖掘研讨会，帮助各个保险公司了解数据挖掘在保险业中的应用，从而帮助保险公司提高经营水平，为保险行业用户创造最高的投资回报率。 SPSS中国区CEO Tomas C Klett主持了本次研讨会，并介绍了SPSS和SPSS中国的发展趋势，并着重强调了SPSS公司可以帮助企业得到最高的投资回报率。Tomas最后还着重介绍了Cluster Migration部分，描述数据挖掘是如何帮助保险公司把低收益客户群中的潜在客户转移到高收益客户群中，从而最大程度地提高公司收益。 在研讨会中，IBM公司的Richard Hale首先向大家介绍了IBM在保险业的商务智能解决方案，并着重介绍了IBM为何选择SPSS Clementine做为IBM商务智能解决方案中的指定数据挖掘解决方案。Richard Hale说：SPSS Clementine突出的易用性和开发性，以及在统计分析和数据挖掘领域的专业性和权威性，是IBM选择SPSS Clementine作为IBM商务智能解决方案中的数据挖掘解决方案的主要原因。 在研讨会其他议程中，SPSS中国的售前经理邵朱明首先简要介绍了数据挖掘概念以及五大类分析（预测、关联、聚类、异常、序列相关性）。然后介绍了SPSS数据挖掘产品Clementine以及Clementine是如何与IBM商务智能平台实现无缝连接的。Clementine的易用性、贴近业务分析的可视化数据流分析方式、数据挖掘模型的多样性以及结果检测的简便性和可视化，给广大研讨会参与者留下了深刻的影响。在研讨会中最后的产品演示阶段，SPSS中国的邵朱明详细演示了一个健康保险公司是如何来分析可能流失的客户，并如何使企业的客户挽留活动的利润达到了最大化。在演示过程中，邵朱明还详细讲解了CRISP-DM（跨行业的标准数据挖掘流程）是如何应用在Clementine中的。 在研讨会中，燕梭信息科技有限公司提供的保险公司数据挖掘解决方案也成为了整个议程一个亮点。燕梭信息科技有限公司的技术总监王辉向大家详细介绍了客户关系管理以及风险管理两个领域的数据挖掘解决方案。在客户关系数据挖掘解决方案中，王辉描述了数据挖掘是如何帮助保险公司在客户生命周期的各个阶段充分挖掘客户的价值以及客户可能带来的潜在价值。而在风险管理数据挖掘解决方案中，王辉又详细介绍了数据挖掘如何帮助保险公司在产品定价中发挥作用的。 SPSS & IBM 保险行业数据挖掘研讨会最后在SPSS中国上海总公司GM庄正德先生的主持下圆满结束。此次研讨会让各个保险公司听众从传统的商务智能模式中跳出，从而去思考如何利用公司的历史数据资产去认识客户，认识市场，使粗放式管理向精细化管理转移，真正地实现数据=知识。 |
| 整机推荐商家 |
|
 |
 |
发给好友 |  |
我要报错 |  |
投稿给我们 |  |
加入收藏 |  |
返回顶部 |  |
 |
相关文章 | |
| 频道精选 |  |
|
|
|
|
| 分站: 北京 | 广州 | 上海 | 深圳 | 广西 | 重庆 | 山东 | 江苏 | 香港 | 辽宁 | 福建 | 成都 | 西安 |
| 文章搜索 |
| PConline商城快讯 |
| 热门文章HOT |
|
