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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497731]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 17.4 具体示例
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任何一个数据分析需求，任何一个数据分析挖掘课题，都是可以用至少两种以上的方法、思路、技术加以有效解决的。这里无法列举所有的项目，将以传统零售业和电子商务中最常见的交叉销售为例，来分析至少有哪几种不同的思路和方法。
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所谓交叉销售（Cross Selling），是指卖家能有效发现顾客的多种商品（或服务）需求，并通过满足其需求而销售多种相关服务或产品的营销方式，也就是向特定顾客销售更多不同的，同时也是他们需要的商品。那么，要实现交叉销售，又有哪些思路和方法呢？
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思路一：利用关联规则（Association Rule），发现支持度和置信度都符合要求的强相关商品，从而利用这些强相关商品进行关联销售。有关关联规则的详细介绍，可参考本书2.3.4节的内容。
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思路二：借鉴预测响应（分类）模型的思路，通过对购买A、B两种商品的消费者的特征进行分析，建立响应（分类）模型，模型的目标变量就是是否在特定时间段里，购买了A、B两种商品。利用搭建好的该响应（分类）模型，去预测（打分）新的潜在消费者群体，找出最可能在接下来的时间段里购买A、B两种商品的潜在目标消费者，并对他们进行精细化的营销宣传，从而实现交叉销售。另外，该思路也适用于有先后次序的商品交叉，只要在抽取建模样本的数据时注意样本选择的时间次序就可以了。有关预测响应（分类）模型的详细介绍，可参考本书第10章的预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门。
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思路三：借鉴电子商务中的商品推荐模型思路。电子商务中的商品推荐已经发展成为一个独立的研究领域，产生了不少成熟的算法和思路，除了上面提到的关联规则之外，常见的还有协同过滤、基于内容的推荐模型等。关于电子商务中商品推荐模型的详细介绍，可参考本书3.11节。
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思路四：通过决策树的清晰的树状规则，发现具体的商业规则（有的多，有的少），然后根据这些有价值的规则去制定具体的交叉销售策略。有关决策树的详细介绍，可参考本书10.2节。
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条条大道通罗马，数据分析师要在实践中自觉服从、贯彻、落实之，这是提高分析效率的需要，也是提升分析能力的需要，更是确保数据化运营落地应用实践的商业价值优化的需要。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第18章 数据挖掘实践的质量保障流程和制度
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有效的制度来源于实践，并服务于实践。
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18.1 一个有效的质量保障流程制度
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18.2 质量保障流程制度的重要性
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18.3 如何支持与强化质量保障流程制度
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数据分析挖掘的商业实践是跨专业跨团队的协同配合，所以需要质量保障流程和制度来有效保障最终的商业实践效果。这些流程和制度一方面可以促使有关各方在数据挖掘商业实践的不同阶段落实各自不同的角色、职能、分工和价值，维护整个业务流的畅通和效率，另一方面可以有效达成数据挖掘商业实践各环节的阶段性目标，从而为最终的商业实践效果带来满意的回报。
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本章详细介绍一个数据挖掘商业实践质量保障流程和制度，这个流程和制度已在实践中被多次证实比较有效，另外本章还会谈及该制度的重要性，以及如何在企业管理中从组织架构上强化、支持这个流程制度。
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有效的流程制度来源于数据挖掘商业实践，并且会服务于商业实践。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 18.1 一个有效的质量保障流程制度
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图18-1是一个数据挖掘商业实践中质量保障流程制度的简单示意图。该流程制度从数据分析挖掘的业务需求收集整理开始，通过需求收集、评估、课题组成立、向业务方提交正式项目计划书、开展数据分析挖掘、提交结论报告及应用建议，到落地应用跟踪和总结，构成一个完整的数据挖掘商业实践流程和制度，很适用而且比较有效。
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