数据挖掘技术在呼叫行业的应用是一项结合了计算机网络与通信集成技术（CTI），通过构建综合信息服务系统来处理电话咨询、查询、订购、投诉等大量电话业务的过程。呼叫中心，亦称为企业客户服务中心或电话营销中心，通过有效地管理和处理积累的数据，整合人力资源和资金投入的优势，为客户提供优质服务的同时，也促进企业进行有效的客户关系管理。
随着数据库技术的快速发展和数据库管理系统的广泛应用，企业能够积累大量的数据资源。这些数据内含大量有价值的信息，但由于数据量大且繁杂，传统的数据统计方法已无法满足数据处理的需求。数据挖掘技术在此背景下应运而生，它涉及到多学科知识的融合，如统计学、数据库管理、知识库技术、人工智能和机器学习等。数据挖掘通过识别数据中潜在的、有用的信息与知识，帮助决策者做出基于知识的前瞻性决策。
呼叫中心产生的数据通常具有三维特性：常规二维数据库特性加上时间维特性。随着时间的推移，这些带有时间维度的数据能够揭示特有的价值性信息。为了从这些海量、时态性的数据中提取有用信息，呼叫企业需要引入数据挖掘技术，从而提高行业效率并增加产值。
数据挖掘技术在呼叫中心的应用主要体现在以下几个方面：
1. 自动预测趋势和行为：数据挖掘能够自动在大型数据库中寻找预测性信息，快速直接地得出结论。例如，可以迅速识别客户分类、产品市场需求等，使以往需要大量手工分析的问题变得简单。
2. 关联分析：通过数据挖掘，可以找出数据库中隐藏的关联网，形成带有可信度的规则。这有助于企业更好地理解产品之间或客户行为之间的关联性。
3. 聚类：数据挖掘能够将数据库中的记录分组成有意义的子集，即聚类。聚类有助于提高对客户对象规则和产品市场趋势的认识，为概念描述和偏差分析提供先决条件。
4. 概念描述：对某一类对象的内涵进行描述并概括这类对象的相关特征，从而加深对客户的理解，包括特征性描述和区别性描述。
数据挖掘在呼叫中心的应用还包括对呼叫内容数据的整理、呼叫对象数据的梳理、客户对象数据规则的形成、产品市场需求的分类、呼叫效益分析等方面。通过数据挖掘技术，呼叫中心能够将座席代表与客户直接交流中获取的零散信息集中起来，进行系统性的分析，从而洞悉客户需求的变动趋势。例如，通过关联规则、神经网络等技术，新型呼叫中心能够提供交叉销售、新产品开发等决策支持。
数据挖掘的应用也面临着一系列问题，如数据安全、隐私保护以及技术实施的高成本等，呼叫企业需要采取相应措施来解决这些问题。例如，通过加强数据加密技术、制定严格的数据使用政策、采用成本效益高的数据挖掘算法等方法。
数据挖掘技术在呼叫行业中的应用为企业的客户关系管理、市场需求预测、产品销售策略提供了科学的决策支持，是未来呼叫中心发展的重要趋势。通过对数据的深入挖掘和智能分析，呼叫中心能够真正实现以客户为中心的现代化企业管理，提升企业的竞争力和市场占有率。
