Learning session: costruiamo insieme un modello per una campagna di marketing

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1 Learning session: costruiamo insieme un modello per una campagna di marketing Roberto Butinar Cristiano Dal Farra Danilo Selva 1

2 Agenda Panoramica sulla metodologia CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) per un progetto di Data Mining. Esempio applicativo: creazione di modelli di data mining per il mailing diretto con SQLServer2005 2

3 Panoramica sulla metodologia CRISP-DM 3

4 CRISP-DM (l'acronimo di Cross-Industry Standard Process for Data Mining ) CRISP-DM (1996) è un metodo di comprovata efficacia per l'esecuzione di operazioni di data mining. Come metodologia, include descrizioni delle tipiche fasi di un progetto e delle operazioni implicate in ogni fase e fornisce una spiegazione delle relazioni esistenti tra tali operazioni. Come modello di elaborazione, CRISP-DM fornisce una panoramica del ciclo di vita del data mining. Fonte: CRISP-DM consortium 4

5 CRISP-DM fasi del progetto 5

6 CRISP-DM fasi del progetto 6

7 1. Business Understanding This initial phase focuses on understanding the project objectives and requirements from a business perspective...then converting this knowledge into a data mining problem definition and a preliminary plan designed to achieve the objectives. 7

8 1. Business Understanding (tasks 1/2) Individuazione degli obiettivi aziendali Definizione della situazione aziendale Definizione degli obiettivi aziendali Criteri per la valutazione dell'esito del progetto Valutazione della situazione Inventario delle risorse Requisiti, presupposti e vincoli Rischi e imprevisti Terminologia Analisi dei costi/benefici 8

9 CRISP-DM fasi del progetto 9

10 1. Business Understanding (tasks 2/2) Definizione degli obiettivi di data mining Obiettivi di data mining Criteri per la valutazione dell'esito del data mining Elaborazione di un piano di progetto Stesura del piano di progetto Valutazione di strumenti e tecniche 10

11 2. Data understanding The data understanding phase starts with initial data collection and proceeds with activities that enable you to become familiar with the data: identify data quality problems, discover first insights into the data, detect interesting subsets to form hypotheses regarding hidden information. 11

12 2. Data Understanding (tasks) Raccolta di dati iniziali Creazione di un report di raccolta dei dati Descrizione dei dati Creazione di un report di descrizione dei dati Analisi dei dati Creazione di un report di analisi dei dati Verifica dei dati Creazione di un report di verifica dei dati 12

13 CRISP-DM fasi del progetto 13

14 3. Data preparation The data preparation phase covers all activities needed to construct the final dataset [data that will be fed into the modeling tool(s)] from the initial raw data. Data preparation tasks are likely to be performed multiple times and not in any prescribed order. Tasks include table, record, and attribute selection, as well as transformation and cleaning of data for modeling tools. 14

15 3. Data preparation (tasks) Selezione dei dati Inclusione o esclusione dei dati Pulitura dei dati Creazione di un report di pulizia dei dati Creazione di nuovi dati Derivazione di attributi Integrazione dei dati Operazione di integrazione Formattazione dei dati Crezione di dati riformattati 15

16 CRISP-DM fasi del progetto 16

17 4. Modeling In this phase, various modeling techniques are selected and applied, and their parameters are calibrated to optimal values. Typically, there are several techniques for the same data mining problem type. Some techniques have specific requirements on the form of data. Therefore, going back to the data preparation phase is often necessary. 17

18 4. Modeling (tasks) Selezione delle tecniche di modellazione Scelta delle tecniche di modellazione appropriate Presupposti della modellazione Generazione di un progetto di test Creazione di un progetto di test Creazione dei modelli Impostazioni dei parametri Esecuzione dei modelli Descrizione del modello Valutazione del modello Valutazione completa del modello Registrazione dei parametri modificati 18

19 CRISP-DM fasi del progetto 19

20 5. Evaluation At this stage in the project, you have built a model (or models) that appears to have high quality from a data analysis perspective. Before proceeding to final deployment of the model, it is important to thoroughly evaluate it and review the steps executed to create it, to be certain the model properly achieves the business objectives. A key objective is to determine if there is some important business issue that has not been sufficiently considered. At the end of this phase, a decision on the use of the data mining results should be reached. 20

21 Valutazione dei risultati 5. Evaluation (tasks) Valutazione dei risultati del modello di data mining rispetto agli obiettivi aziendali Processo di verifica Revisione del processo per trovare i punti di forza e debolezza Individuazione dei passaggi successivi Elenco dei possibili passaggi per il supporto decisionale 21

22 CRISP-DM fasi del progetto 22

23 6. Deployment Creation of the model is generally not the end of the project. Even if the purpose of the model is to increase knowledge of the data, the knowledge gained will need to be organized and presented in a way that the customer can use it. It often involves applying live models within an organization s decision making processes for example, real-time personalization of Web pages or repeated scoring of marketing databases. 23

24 6. Deployment (tasks) Pianificazione del deployment Creazione di un piano dettagliato di deployment e integrazione con i sistemi Pianificazione delle attività di monitoraggio e manutenzione Creazione di un report finale Preparazione di una presentazione finale Verifica finale del progetto Formulazione di impressioni conclusive 24

25 Esempio applicativo 25

26 Scenario relativo al mailing diretto Il reparto marketing di BisightBIKES intende aumentare le vendite inviando messaggi promozionali a specifici clienti. In base all'esame delle tipologie di clienti noti, la società spera di individuare modelli che siano applicabili alla clientela potenziale. L'obiettivo dell'azienda è quello di individuare modelli che consentano di eseguire previsioni circa i potenziali clienti e i prodotti che questi acquisteranno con maggiore probabilità. 26

27 Modelli utilizzati per la previsione di Bikebuyer 27

28 Modello ad albero 28

29 Modello di Cluster Analisys - diagramma delle similarità 29

30 Modello di Cluster Analisys profili cluster 30

31 Modello di Cluster Analisys caratteristiche del cluster nr.7 31

32 Modello di Cluster Analisys analisi discriminante cluster 32

33 Confronto dei modelli - grafico LIFT 33

34 Confronto dei modellimatrice di confusione 34

35 Stima del modello È possibile utilizzare le regole del modello migliore per questo scenario, cioè l albero decisionale, per determinare quali tra i clienti potenziali hanno maggiore propensione all acquisto di una bicicletta. Su tali clienti, scelti dal modello, sarà effettuato un mailing diretto 35

36 Stima del modello modalità 36

37 Stima del modello query DMX 37

38 L integrazione con i processi aziendali a valle 38

39 Integrazione con i sistemi di CRM Nel caso in esame l integrazione con i processi a valle potrebbe prevedere l acquisizione dei bikebuyer in un sistema di CRM (in questo esempio: Microsoft CRM 3.0). 39

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