small percent of the customers in t

small percent of the customers in the datasets are already buyers or responders, and we need to discover likely buyers from the current non-buyers. Due to confidentiality of the datasets, we can only give very a brief description. The first dataset is for a loan product promotion from a major bank in Canada. It has about 90,000 customers in total, and only 1.2 % are responders. Each customer is described by 55 attributes, about half are discrete and the other half numerical. After transforming some attributes (such as the area code), a total of 62 attributes are used for the data mining purpose. The second dataset is from a major life insurance company, for an RRSP (Registered Retirement Saving Plan) campaign. It has 80,000 customers in total, with an initial 7% buyer. Each customer is described by 10 numerical and discrete attributes. The third dataset is from a company which runs a particular “bonus program". The company has over 100 sponsors (retail stores, gas stations, etc.), and when customers buy certain products from the partners, a certain amount of bonus is accumulated, which can be redeemed for other services and products (from free flights to free movies). Naturally, the company is gathering a huge amount of information on what customers are buying every day. The company then mails commercial flyers to customers along with quarterly summary statements, and it wants to send the right set of commercial

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ร้อยละขนาดเล็กของลูกค้าใน datasets อยู่ผู้ซื้อหรือ responders และเราต้องเยือนน่าจะซื้อจากที่ปัจจุบันมีผู้ซื้อ เนื่องจากความลับของ datasets เราเพียงสามารถให้มากคำอธิบายโดยย่อ ชุดข้อมูลแรกสำหรับโปรโมชั่นผลิตภัณฑ์สินเชื่อจากธนาคารหลักในประเทศแคนาดาได้ มีลูกค้าประมาณ 90000 รวม และเพียง 1.2% responders ลูกค้าแต่ละรายมีอธิบาย โดยแอตทริบิวต์ 55 ประมาณครึ่งแยกกัน และที่อื่น ๆ ครึ่งหนึ่งเป็นตัวเลข หลังจากเปลี่ยนคุณลักษณะบางอย่าง (เช่นรหัสพื้นที่), ผลรวมของคุณลักษณะ 62 จะใช้สำหรับวัตถุประสงค์ของการทำเหมืองข้อมูล ชุดข้อมูลที่สองมาจากบริษัทประกันชีวิตหลัก สำหรับการ RRSP (ลงทะเบียนเกษียณบันทึกแผนส่งเสริมการขาย มีลูกค้า 80000 รวม กับผู้ซื้อ 7% เป็นต้น ลูกค้าแต่ละรายมีอธิบาย โดยแอตทริบิวต์แยกกัน และเลข 10 ชุดข้อมูลสามมาจากบริษัทที่ทำงานโดยเฉพาะ "โปรแกรมโบนัส" บริษัทมีผู้สนับสนุนกว่า 100 (ร้านค้าปลีก สถานีแก๊ส ฯลฯ), และเมื่อลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์บางอย่างจากหุ้นส่วน เงินโบนัส สะสม ซึ่งสามารถใช้สำหรับผลิตภัณฑ์ (จากเที่ยวบินฟรีฟรีภาพยนตร์) และบริการอื่น ๆ ธรรมชาติ บริษัทจะรวบรวมจำนวนมากข้อมูลกับลูกค้าว่าจะซื้อทุกวัน บริษัทเมล์ใบปลิวเพื่อการค้าแล้วลูกค้าพร้อมสรุปรายงานรายไตรมาส และจะต้องส่งชุดด้านขวาของพาณิชย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ร้อยละขนาดเล็กของลูกค้าในชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้วหรือผู้ซื้อที่ตอบสนองและเราจำเป็นที่จะค้นพบผู้ซื้อน่าจะมาจากผู้ซื้อไม่หมุนเวียน เนื่องจากการรักษาความลับของชุดข้อมูลที่เราสามารถให้มากคำอธิบายสั้น ๆ ชุดแรกสำหรับโปรโมชั่นสินค้าที่ยืมตัวมาจากธนาคารรายใหญ่ในประเทศแคนาดา มันมีประมาณ 90,000 ลูกค้าทั้งหมดและมีเพียง 1.2% เป็นการตอบสนอง ลูกค้าแต่ละคนจะอธิบายโดย 55 คุณลักษณะประมาณครึ่งหนึ่งมีความต่อเนื่องและเป็นตัวเลขที่อีกครึ่งหนึ่ง หลังจากเปลี่ยนคุณลักษณะบางอย่าง (เช่นรหัสพื้นที่) รวม 62 คุณลักษณะที่ถูกนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์การทำเหมืองข้อมูล ชุดที่สองคือจาก บริษัท ประกันชีวิตรายใหญ่สำหรับ RRSP (ลงทะเบียนเกษียณอายุ Saving Plan) แคมเปญ แต่ก็มีลูกค้า 80,000 รวมกับผู้ซื้อเริ่มต้นที่ 7% ลูกค้าแต่ละคนจะอธิบายโดย 10 คุณลักษณะที่เป็นตัวเลขและไม่ต่อเนื่อง ชุดที่สามคือจาก บริษัท ที่ทำงานโดยเฉพาะอย่างยิ่ง "โปรแกรมโบนัส". บริษัท มีกว่า 100 ปอนเซอร์ (ร้านค้าปลีก, สถานีบริการน้ำมัน ฯลฯ ) และเมื่อลูกค้าซื้อสินค้าบางอย่างจากพันธมิตรจำนวนหนึ่งของโบนัสสะสม ซึ่งสามารถนำมาแลกสำหรับการให้บริการและผลิตภัณฑ์อื่น ๆ (จากเที่ยวบินฟรีให้กับภาพยนตร์ฟรี). ธรรมชาติ บริษัท จะรวบรวมเป็นจำนวนมากของข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้าจะซื้อทุกวัน. แล้ว บริษัท ใบปลิวจดหมายเชิงพาณิชย์ให้กับลูกค้าพร้อมกับสรุปรายไตรมาส งบและมันต้องการที่จะส่งชุดที่เหมาะสมในเชิงพาณิชย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ร้อยละขนาดเล็กของลูกค้าในบริการผู้ซื้อหรือข้อมูลอยู่แล้ว และเราต้องการที่จะค้นหาผู้ซื้อมักจะจากผู้ซื้อที่ไม่ปัจจุบัน เนื่องจากการรักษาความลับของข้อมูล เราสามารถให้มากคำอธิบายสั้น ๆ ข้อมูลแรกคือเพื่อส่งเสริมผลิตภัณฑ์สินเชื่อจากธนาคารสาขาในแคนาดา มันมีประมาณ 90 , 000 ลูกค้าทั้งหมดและมีเพียง 1.2% เป็นบริการ .ลูกค้าแต่ละรายจะถูกอธิบายโดย 55 แอตทริบิวต์ประมาณครึ่งหนึ่งและอีกครึ่งหนึ่งเป็นแบบตัวเลข หลังจากเปลี่ยนคุณลักษณะบางอย่าง ( เช่นรหัสพื้นที่ ) , ทั้งหมด 62 คุณลักษณะที่ใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูลวัตถุประสงค์ ข้อมูลที่สองคือจากบริษัทประกันชีวิตรายใหญ่ เพื่อ rrsp ( ลงทะเบียนบันทึกแผนเกษียณ ) แคมเปญ มี 80 , 000 ลูกค้าทั้งหมด กับ ผู้ซื้อ 7 % ครั้งแรกลูกค้าแต่ละรายจะถูกอธิบายโดย 10 ตัวเลขและไม่ต่อเนื่องคุณลักษณะ 3 ข้อมูลจาก บริษัท ที่เป็นเจ้าของโดยเฉพาะโบนัส " โปรแกรม " บริษัท มีกว่า 100 ผู้สนับสนุน ( ร้านค้าปลีก , ปั๊มน้ำมัน ฯลฯ ) และเมื่อลูกค้าซื้อสินค้าบางอย่างจากคู่ค้า ยอดโบนัสสะสมซึ่งสามารถแลกรับบริการอื่น ๆและผลิตภัณฑ์ ( จากเที่ยวบินฟรีดูหนังฟรี ) ธรรมชาติ , บริษัท คือการรวบรวมข้อมูลมากมายมหาศาลที่ลูกค้ามีการซื้อทุกวัน บริษัท จดหมาย ใบปลิวโฆษณาให้กับลูกค้าแล้ว พร้อมกับสรุปงบรายไตรมาส และต้องการส่งชุดด้านขวาของเชิงพาณิชย์