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

Nối tất cả lại cho nó Benjamin G. Leonhardi, Kỹ sư phần mềm, IBM Christoph Sieb, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM Dr. Michael J. Wurst, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM Tóm tắt: Trong các bài viết trước của loạt bài này, bạn đã tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để tích hợp Khai phá dữ liệu InfoSphere Warehouse và các báo cáo Cognos đơn giản. Bài viết cuối cùng này hướng dẫn cho bạn cách sử dụng một số kỹ thuật tích hợp tương tự để tạo ra một báo cáo phức tạp hơn,...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
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 Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáoCognos của IBM, Phần 4: Phân đoạn khách hàng với InfoSphere Warehouse và CognosNối tất cả lại cho nóBenjamin G. Leonhardi, Kỹ sư phần mềm, IBMChristoph Sieb, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBMDr. Michael J. Wurst, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBMTóm tắt: Trong các bài viết trước của loạt bài này, bạn đã tìm hiểu các kỹ thuậtkhác nhau để tích hợp Khai phá dữ liệu InfoSphere Warehouse và các báo cáoCognos đơn giản. Bài viết cuối cùng này hướng dẫn cho bạn cách sử dụng một sốkỹ thuật tích hợp tương tự để tạo ra một báo cáo phức tạp hơn, tập trung vàonhiệm vụ phân đoạn khách hàng. Phân đoạn khách hàng cho phép các công typhân cụm các khách hàng của họ thành các nhóm đặc trưng. Một vấn đề quantrọng của nhiệm vụ này là giải thích cho người sử dụng ý nghĩa của các đoạnkhách hàng riêng rẽ. Các báo cáo Cognos tương tác có thể giúp bạn làm điều này.Bài viết này sử dụng ví dụ theo từng bước một, để dạy cho bạn cách tạo một báocáo hiển thị trực quan các số liệu thống kê cụm và, vì thế, cho phép bạn tìm ra cáckhách hàng nào là đặc biệt trong một đoạn cụ thể. Bài viết cũng cho bạn thấy cáchcho phép truy vấn ngược (ND: drill-through là một tính năng cho phép người dùngtừ báo cáo tổng hợp tìm ngược về tận bản ghi dữ liệu gốc. Sau đây gọi là truy vấnngược) để truy cập vào các thông tin chi tiết của khách hàng riêng biệt trong mộtphân đoạn.Mở đầuPhân đoạn khách hàng cho phép bạn nhóm khách hàng thành các đoạn các kháchhàng tương tự như nhau. Để giải thích tại sao điều này có thể có ích, hãy xem xétkịch bản sau đây. Bạn thu thập dữ liệu về các khía cạnh nhân khẩu học của kháchhàng của bạn (tuổi tác, nghề nghiệp, nơi cư trú, v.v..) cũng như dữ liệu về giaodịch của họ (các mặt hàng đã mua, các hợp đồng, v.v..). Một phân tích về dữ liệuđã kết hợp này có thể để lộ ra các nhóm khách hàng mà bạn chưa từng nghĩ về họtrước đó, ví dụ, các khách hàng cao tuổi chi tiêu rất nhiều tiền nhưng không dùngmua sắm trực tuyến. Thông tin về các hành vi tiêu biểu của các nhóm như vậy sauđó có thể được bộ phận tiếp thị của bạn sử dụng để phát triển sản phẩm và cácdịch vụ chuyên sâu.Về kỹ thuật, phân đoạn khách hàng là một trường hợp riêng của nhiệm vụ khai phádữ liệu tổng quát hơn được gọi là phân cụm dữ liệu. Phân cụm dữ liệu tự độngnhóm các bản ghi dữ liệu theo các đặc tính hoặc các tính năng của chúng th ành cáccụm có các bản ghi dữ liệu tương tự với nhau. Thường có nhiều cách khác nhau đểđịnh nghĩa các biện pháp tương tự phía dưới, tùy thuộc vào miền ứng dụng củabạn. InfoSphere Warehouse cung cấp một cơ chế mạnh mẽ để tự động chọn biệnpháp tương tự này.Bài viết này cung cấp một sự mô tả ngắn gọn về phân cụm dữ liệu và các phươngpháp phân đoạn khách hàng và các cách tiếp cận trong InfoSphere Warehouse. Sauđó bài viết này thảo luận về những khả năng tổng hợp để tìm hiểu các đoạn kháchhàng và các cụm khác trong Cognos. Phần cuối của bài viết này cho bạn một ví dụtừng bước về cách tạo và tìm hiểu các đoạn trong Cognos.Phân đoạn khách hàng khi sử dụng InfoSphere WarehouseInfoSphere Warehouse cung cấp một số phương pháp để phân cụm các bản ghi dữliệu. Bằng cách áp dụng các đối số này vào các bản ghi khách hàng của bạn, bạncó thể tìm thấy các nhóm khách hàng tương tự như nhau. Một bước quan trọngđầu tiên để đạt được điều này là xử lý trước dữ liệu của bạn. Dữ liệu khách hàngcó liên quan có thể nằm phân tán giữa các bảng hoặc cơ sở dữ liệu khác nhau, vídụ, cơ sở dữ liệu chứa thông tin nhân khẩu học có thể không cùng một cơ sở dữliệu chứa dữ liệu giao dịch. Nếu dữ liệu nằm phân tán, đầu ti ên bạn cần biến đổinó để cho bạn nhận được một bảng có một hàng chính xác cho từng khách hàng.InfoSphere Warehouse cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho các loại chuyển đổinày. Các công cụ chuyển đổi nằm ngoài phạm vi của bài viết này, nhưng bạn cóthể tìm thấy các thông tin chi tiết về cách sử dụng chúng trong Trung tâm Thôngtin InfoSphere Warehouse, được liên kết đến từ phần Tài nguyên.Các dữ liệu mẫu được sử dụng trong bài viết này là một bảng có các khách hàngcủa ngân hàng, như trong Hình 1. Dữ liệu này đã được chuyển đổi đầy đủ.Một khi đã chuyển đổi dữ liệu của mình, bạn có thể trực tiếp áp dụng các phươngpháp phân cụm dữ liệu trong InfoSphere Warehouse. Hai thuật toán phân cụm cósẵn là: Phân cụm nhân khẩu học đặc biệt thích hợp với các tập dữ liệu chứa một  hỗn hợp các trường rời rạc và liên tục (ví dụ, với nghề nghiệp và tuổi). Đây là thuật toán mặc định được InfoSphere Warehouse sử dụng. Phân cụm Kohonen thích hợp hơn với các tập dữ liệu chỉ chứa các trường  nhị phân hoặc liên tục (ví dụ, số lượng các mặt hàng mà mỗi khách hàng đã mua ...