挑战书
在信息“爆炸”时代，数据呈指数方式的递增，如何从数据中挖掘出有价值的信息，成为当今企业中技术人员，尤其管理人员关注的重点。于是各种数据挖掘软件适时而生，各种数据挖掘算法得到长足发展。数据挖掘技术日渐流行，为了比较各种挖掘软件的性能，各种挖掘算法的优劣，特此以Unica的Model为挑战目标，其目的在于相互学习，相互交流，共同发展。
内容范围：
1 响应：可预测客户对某个产品或服务的认知度，客户流失或兴趣迁移等。比如：寻找对某一特定的服务与产品最可能感兴趣的消费群体。
2 交叉销售：比如预测现有客户的新的购买趋向，或组合购买模式。比如：如果一个客户已经购买产品A与D，他最可能下一步购买什么：拨号、ISDN、专线、VPN、全球漫游、宽带？
3 客户分类：按照已有客户的消费数据对客户按一定属性分组。确定细分市场的定义属性。细致地分析客户的群组模式
4 客户价值评估：客户的忠诚度评估，利润贡献度评估。多方位地定量评估客户的价值，并根据许多特征属性预测特定客户群组的价值
数据源：分为训练集和测试集，一般为7：3左右。训练集用于建立模型，测试集用于检验模型。最好提供变量表，说明变量的名称，描述，属性。
算法：可以包括各种数据挖掘算法。可以提供您认为最好的算法和相应的数据。
结果评估：以最好地拟合测试集的模型为最优。如结果能以图形，尤其以提升图表示为佳。结果将在论坛上公布。
欢迎各个行业的数据分析和数据挖掘专家和技术人员，为共同提高数据的价值积极参与，共同进步。
联系人：wxg319@126.com, QQ:185727577
这里提供一些数据和背景资料。现最好的模型以后再在论坛上公布。
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2007/6/27 14:31:00
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[原创]挑战书(1354字) － aoeiuu，2007年6月27日
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