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服务简介

华通人以丰富的行业经验与专业技术，协助企业从自身海量数据库中挖掘客户潜力，提升企业竞争优势，也可结合华通自身丰富的数据库资源为您提供全方位的咨询服务。

我们可为您提供以下服务：

客户分析	客户消费行为分析与预测 客户细分与预测 客户价值分析与预测 客户忠诚度分析 客户流失分析与预测 交叉销售分析 诈欺预警分析
销售预测分析	销售趋势预测 库存量预测
风险管理	风险信用评分 风险分析和预测
营运绩效管理	平衡计分卡

优势领域

银行业、保险业、电信业、零售业、制造业、医药业、能源业、政府

服务内容

华通人的数据挖掘（Data Mining）流程以CRISP-DM process (CRISP: Cross-Industry Standard Process for Data Mining)为基础，包含以下步骤：

将商业问题转化为数据挖掘问题

针对企业问题和企业需求进行了解及确认，将不同的需求转换为数据挖掘问题，并拟定初步构想，与企业客户进行密切讨论，确立数据挖掘目标。

• 确认企业问题和需求：了解企业背景、问题和需求，确认企业发展目标；
• 确定挖掘衡量准则：确认数据挖掘目标及成功衡量准则；
• 拟订项目计划：拟订项目计划，评估使用工具和技术。

数据准备

因为所需要的数据可能不是很完整，因此在挖掘前，必须实施数据暸解、数据清理（Data Cleaning）、数据转换（Data Transform）、数据整合和数据筛选等数据准备工作。

• 数据了解：对企业提供的数据进行了解，企业的数据虽然很多，需要透过企业IT技术人员了解数据的属性、定义；同时评估所提供的数据是否可以充分解决企业的问题。
• 数据清理
  • 遗漏值（missing value）处理：如空数值、不存在的数值和不完整的数据调整与处理。
  • 数据一致性处理：有时不同字段值代表相同意义，相同字段确有ˇ不同含意，因此要进行一致性处理，避免数据定义混淆不清。
  • 数据有效性处理：处理不符合字段值有效数值问题，可能是键入错误或程序问题等。
• 数据转换：依据数据特性，将遗漏或错误数据修正，同时转换为需要格式。

建立及评估数据挖掘模型

利用已经清理完成的数据加以分析，配合各种技术方法加以应用，针对既有数据建构模式，替企业解决问题，面对同一种问题，会有多种可以使用的分析技术。在最终扩展应用模型之前，针对模型进行评估、对所建模型再次检验其执行的步骤，并确信其正确地达到商业目标。

数据挖掘结果分析及验证

对于挖掘出的信息，以报表、模型方式呈现，协助使用单位专门领域知识人员，分析和解读结果，提供企业分析建议。