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数据挖掘技术在客户关系管理中的应用.docx
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数据挖掘技术在客户关系管理中的应用.docx数据挖掘技术在客户关系管理中的应用.docx
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数据挖掘技术
在客户关系管
理中的
应用
[
摘要
]
市场的激烈竞争导致
了面向市
场营销和客
户服务的数据
仓库的建设
以及
数
据挖
掘
技
术
的
应
用
,
本
文
在
介
绍
了
数
据
挖
掘
技术
的
基
础
上
,
重
点
阐
述
了
数
据
挖
掘
平
台
的
建立
,
以
及
基
于
这
个
平
台
展
开
数
据
挖
掘
的
过程和数据
挖掘的主题分
析。
[
关键
词
]
数
据
挖
掘
技
术
;
客
户
关
系
管
理
;
数据仓库;
数据挖掘主题
一、引言
随着计算机
技术、网络技
术、通讯技
术
的发展以及
各行各业业务
操作流程的
自动
化,企业内
产生了以几十
或上百
GB
计的大
量
业务
数
据
,
这
些
数
据
和
由
此
产
生
的
信
息
是
企
业的
财
富
,
它
如
实
地
记
录
着
企
业
运
作
的
本
质状况。但
是面对如此海
量的数据,
迫使人
们
不断
寻
找
新
的
工
具
,
来
对
企
业
的
运
营
规
律
进行探索,
为商业决策提
供有价值的
知识,
使
企业
获
得
利
润
。
能
满
足
企
业
这
一
迫
切
需
求
的强有力的
工具就是数据
挖掘。
二、数据挖
掘技术概述
数据挖掘是
一种知识发现
的过程,它
主
要
基
于
统
计
学
、
人
工
智
能
、
机
器
学
习
等
技
术
,
高
度自
动
化
地
分
析
数
据
,
做
出
归
纳
性
的
推
理
,
从
中挖
掘
出
潜
在
的
模
式
,
并
对
未
来
情
况
进
行
预测,以辅
助决策者评估
风险,做出
正确的
决策。数据
到知识的演化
过程,如图
1
。
对
于
企
业
而
言
,
数
据挖
掘有
助于
发
现
业
务的趋势,
揭示已知的事
实,预测未知的结
果。从这个
意义上讲,知
识是力量,数据挖
掘是财富。
在实际应用中
,数据挖掘主要采
用以下几种
方法进行模式
的发现。
相
关分
析和
回归
分析
。相
关分
析主
要分
析
变量
之间
联系
的密
切程
度,
而回
归分
析主
要基于观测
数据建立变量
之间适当的依赖
关系,相关
分析是回归分
析的基础。
时间序列分
析。与相关分
析类似,目的
也是
为了
挖掘
出数
据之
间的
联系,
但时间
序
列分析更加
侧重于数据在
时间先后上的因
果关系。
分类分析。
分类分析首先
为每一个观测
赋予一个标
记,然后检查
这些被标记的观测,
描
述出
这些
观测
的特
征。
这种
描述
可以
是一
个
数学
公式
或者
模型
,利
用它
可以
分类
新的
观
测。
常用
的几
种典
型的
分类
模型
有线
性回
归模型、决
策树模型、基
于规则模型和神经
网络模型等
。
聚类分析。
与分类分析不
同,聚类分析
的
输入
是一
组未
标定
的记
录,
目的
是根
据一
定的规则,
合理地划分记
录集合。聚类分析
和
分类
分析
是一
组互
逆的
过程
,因
此在
很多
分类分析中
适用的算法也
同样适用于聚类
分析。
三、数据挖
掘在
CRM
中的应用
在客户关系管理中
,
数据挖掘的前提是
必须
建立
企业
级的
客户
信息
数据仓
库,能
够
把不同联机
事务处理系统
的客户数据聚集
在一起,提
供一个正确、
完整和单一的客户
数据环境。
1.
数据仓库的建立
数
据仓
库作
为数
据挖
掘的
基础
,不
同于
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