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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘与应用实践(33,截止08年中国民航业数据挖掘应用现状总结)  

2009-04-20 09:16:35|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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最近因为机缘巧合,比较关注中国民航业的数据挖掘商业应用现状。通过相关业内人士走访沟通以及相关学术文献的收集观摩,个人对这个题目有了一些小小的肤浅的心得,现在本博客发布,欢迎有不同意见的专家和爱好者指正或讨论,目的只有一个,就是为数据挖掘在民航业的有效应用摇旗呐喊,盼望能风生水起,我等可以顺势赶潮,因为这个领域当下真是荒蛮原始,也可解释为大有可为,呵呵。歌功颂德的话就不说了,主要谈谈博主个人的一些比较中立的看法,完全是就事论事,肺腑之言,呵呵。我初步总结中国民航业当前(截止08年底)数据挖掘商业研究和商业应用有四个特点:

第一,   为数不多的被冠以数据挖掘的研究项目主要是在民航系统科研院校进行,少有航空企业参与,更缺乏真正在航空公司营销部门的实际应用。数来数去,大家似乎只找到“常旅客”计划与此有关。其实,目前的“常旅客”计划最多也只是RFM模型(Recency, Frequency, and money) 之类的有限指标分类,还远远没有数据挖掘海量数据、广泛指标的探索。至于华院分析所做的那个项目,我个人觉得更应该算是传统意义上的(营销)管理咨询项目,数据挖掘在其中只是一小部分(内容和框架都只占三分之一,主要是在聚类分析应用上),不过也算难能可贵的了,给华院分析一个大拇指,呵呵。

第二,   从国内主流的研究文献上搜集的相关研究论文来看,有一个很明显的特征(区别于国外文献),那就是过分拘泥于那些已经非常成熟的算法的重复推理。从行业营销应用实践的角度看,这种过分拘泥那些非常成熟的算法的重复推理有两个致命弱点,一是推理演示过程所采用的数据样本非常有限(有些演示推理甚至只针对30个样本,4个指标),除了可以用来启蒙学生,告诉原理外,没有任何实际操作性和意义;二是这种算法的穷究和真正实践中的海量数据的应用有天壤之别,离开了目前主流商业挖掘软件或类似的开源产品,那些纸上谈兵的原理算法碰上真实的海量数据,碰上真实的来自营销实践的问题,立刻会变得无能为力,会变得苍白空洞。有过数据挖掘项目实践的人都知道,在数据挖掘项目中,最多的问题是出现在数据的清理阶段,和与业务实践问题的搭界,这里有太多的技术太多的难题值得好好去解决;至于原理之类的问题在实践中根本就不是问题。

第三,   因为缺乏航空公司的实践应用(甚至缺乏航空公司在项目研究阶段的参与讨论),所以我们可以看到,这些挖掘出的所谓有价值的信息实际上都是普通大众路人皆知的常识了,换句话说,都是些不用挖掘也会知道的。举些例子,让人看了只想笑,“通过数据挖掘发现,常旅客主要是商务旅客和高收入的人群,一般对机票价格不关心;而普通旅客则主要关心机票的优惠;…………航空公司由此可以采取下列措施:要想进一步发展高端优质客户,应该重点关注常旅客这个群体,而那些开小轿车来机场的客户又是营销的重中之重。(博客备注:博主觉得这些话就是废话,这些挖掘就是浪费钱,就是无效的挖掘)”。

第四,   目前的数据挖掘应用研究主要局限于聚类算法和决策树算法,截止2008年上半年的相关文献,这些算法的局限从一个侧面也反映了数据挖掘在该行业的启蒙真的只能说是刚刚开始,纵有无限风光,也是要假以时日的。

第五,   说了这么多不如意,总要说些正面的话吧,做人要厚道呀。是的,要厚道,我思前想后,反复思量,终于找到一条,“这些研究者、开拓者辛苦了,没有功劳也有苦劳吧。”的确如此,他们有苦劳,也有功劳,功劳在于启蒙了数据挖掘在民航业应用的思想,尽管是早期,尽管是有点浅。

当然,上面这些不如意之处有很多客观原因,比如中国航空业有关消费者的相关数据的缺乏整合(非常缺乏整合,甚至同一家航空公司内部也有太多的信息孤岛),比如航空公司相关业务部门和管理层的现代营销和现代管理的意识水平,比如真正具有数据挖掘技术与航空营销业务能力兼容的复合型人才的缺乏,等等,数不胜数。这些原因不是本博客的重点,不在此多费口舌了。

或许我的个人观点有失偏颇,或许我的思想认识挂一漏万,我欢迎各种观点(尤其是批评和反对的观点)在本博客评论或留言,让我们共同探讨个中的无限风景,因为当下春光正是无限浓(公元2009年4月20日,正好是农历谷雨时节)。

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