數(shù)據(jù)挖掘的流程及應用

1、數(shù)據(jù)挖掘的流程(1)確定業(yè)務對象清晰地定義出業(yè)務問題，認清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。挖掘的最后結(jié)構(gòu)是不可預測的，但要探索的問題應是有預見的，為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘則帶有盲目性，是不會成功的。(2)數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)的選擇：搜索所有與業(yè)務對象有關的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的預處理：研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進一步的分析作準備.并確定將要進行的挖掘操作的類型。數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個分析模型.這個分析模型是針對挖掘算法建立的.建立一個真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關鍵。(3)數(shù)據(jù)挖掘?qū)λ玫降慕?jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進行挖掘.除了完善從選擇合適的挖掘算法外，

2、其余一切工作都能自動地完成。(4)分析和同化結(jié)果分析：解釋并評估結(jié)果，其使用的分析方法一般應作數(shù)據(jù)挖掘操作而定，通常會用到可視化技術。知識的同化：將分析所得到的知識集成到業(yè)務信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。5)數(shù)據(jù)挖掘在CRW的應用從客戶生命周期角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術的應用I從行業(yè)角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術的應用(1)從客戶生命周期角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術的應用在客戶生命周期的過程中，各個不同的階段包含了許多重要的事件。數(shù)據(jù)挖掘技術可以應用于客戶生命周期的各個階段提高企業(yè)客戶關系管理能力，包括爭取新的客戶，讓已有的客戶創(chuàng)造更多的利潤、保持住有價值的客戶等等。a潛在客戶期市場活動及數(shù)據(jù)挖掘應用潛在客戶獲得活動是針對

3、目標市場的營銷活動，尋找對企業(yè)產(chǎn)品或服務感興趣的人。值得注意的是，在這個階段缺乏客戶數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘可以把以前的客戶對類似活動的響應進行挖掘，從而把市場活動重點鎖定在以前的響應者身上。一個更好的方法就是尋找和高價值的客戶類似的潛在客戶一一只要一次就獲得正確的客戶。通常，獲得活動使用廣告和其它市場宣傳媒體。無論何種渠道，數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)最重要的客戶特定市場中發(fā)揮重要作用，決定著市場活動的類型、廣告空間等一些宣傳問題。b客戶響應期市場活動及數(shù)據(jù)挖掘應用潛在客戶通過以下幾種途徑成為響應者：登陸企業(yè)網(wǎng)站；撥打免費電話；填寫申請表等。把潛在客戶改變成為確定的客戶、能夠被鎖定和跟蹤的客戶。雖然響應者還沒有購買

4、任何產(chǎn)品或服務，但他們有很大的可能性成為購買者，并成為企業(yè)客戶。數(shù)據(jù)挖掘通常被用來判定哪些潛在客戶會變成響應者。預測模型也用來判定哪些響應者會成為企業(yè)即得客戶。C即得客戶市場活動及數(shù)據(jù)挖應用（a）響應者購買企業(yè)產(chǎn)品的時候就變成了企業(yè)即得客戶。這意味著他們已經(jīng)進行了第一次的購買活動。在即得客戶階段包括許多活動。最重要的活動可以劃分為三：刺激使用（使用展現(xiàn)了客戶行為，當使用是企業(yè)收入的主要來源，刺激使用就成為企業(yè)的重要目標。使用模式因不同的客戶市場而有所不同）；交叉銷售（鼓勵客戶購買與第一次購買不同的產(chǎn)品或服務的市場營銷活動）；升級銷售（鼓勵客戶升級現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務的市場營銷活動）。（b）即得客戶

5、是數(shù)據(jù)挖掘的重要區(qū)域?？蛻羰褂没顒犹峁┝丝蛻粜袨槟Ｊ降淖畋举|(zhì)的東西。預測什么時候會發(fā)生客戶活動，判定哪個客戶可能對交叉銷售和升級銷售活動做出響應對企業(yè)來講是極具價值的。但既得客戶的行為經(jīng)常被大量詳細的交易信息所淹沒。使用數(shù)據(jù)挖掘要求從其中抽出其特點?？蛻粼缙诘馁徺I和使用模式是對企業(yè)來講是非常具有價值的，在一些行業(yè)，首次行為預示了未來的使用信息。這些客戶可以是高消費者或低消費者，他們可能對一個或多個產(chǎn)品感興趣。這類行為通常在早期的購買行為中明顯的表現(xiàn)出來。d客戶流失期市場活動及數(shù)據(jù)挖掘應用在一些情況下，客戶停止購買企業(yè)產(chǎn)品。對此，有兩種基本不同的流失原因，第一種是主動離開，指的是不再是客戶的既得

6、客戶。了解主動離開出現(xiàn)的原因非常重要，以下是客戶主動離開的一些基本原因：客戶離開了企業(yè)服務的地區(qū)；客戶的生活方式發(fā)生了變化，并不再需要企業(yè)的產(chǎn)品和服務；客戶已經(jīng)獲得了競爭者提供的更好的產(chǎn)品或服務；客戶不再認為使用企業(yè)產(chǎn)品有任何價值。第二種是非主動離開，既被動離開。指的是即得客戶不再是一個好的客戶，通常因為他們停止支付他們的帳單。區(qū)別主動離開和被動離開對企業(yè)來說是非常重要的。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析以前的客戶數(shù)據(jù)得出什么樣的客戶會在將來同樣的離開。即使客戶離開，也不是所有流失的客戶就完全失去了。贏得客戶活動的目標就是重新獲得失去的客戶。潛在客戶客戶流失-強制性取消-不再使用詢問埴寫申諳表單融發(fā)-取消

7、首次購買(2)從行業(yè)角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術的應用CRM中數(shù)據(jù)挖掘應用的深度和廣度針對行業(yè)的不同而有所不同，特別是針對與客戶交流頻繁、客戶支持要求高的行業(yè)，如銀行、證券、保險、電信、稅務、零售、旅游、航空、醫(yī)療保健等。a零售業(yè)CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應用零售業(yè)CRM是數(shù)據(jù)挖掘的主要應用領域，特別是由于日益增長的Web或電子商務方式的興起零售數(shù)據(jù)挖掘可有助于識別客戶購買行為，發(fā)現(xiàn)客戶購買模式和趨勢，改進服務質(zhì)量，取得更好的客戶保持力和滿意度，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。例如：使用多特征數(shù)據(jù)立方體進行銷售、客戶、產(chǎn)品、時間和地區(qū)的多維分析；使用多維分析和關聯(lián)分析進行促銷活動

8、的有效性分析；序列模式挖掘可用于客戶忠誠分析；利用關聯(lián)分析挖掘關聯(lián)信息進行購買推薦和商品參照。b電信業(yè)CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應用電信業(yè)已經(jīng)迅速地從單純的提供市話服務演變?yōu)樘峁┚C合電信服務。電信網(wǎng)、因特網(wǎng)和各種其他方式的通信和計算的融合是目前的大勢所趨。利用數(shù)據(jù)挖掘技術可幫助理解商業(yè)行為、確定電信模式、捕捉盜用行為、更好的利用資源和提高服務質(zhì)量。例如：電信數(shù)據(jù)的多維分析有助于識別和比較數(shù)據(jù)通信情況、系統(tǒng)負載、資源使用、用戶組行為、利潤等;通過多維分析、聚類分析和孤立點分析進行盜用模式分析和異常模式識別；通過多維電信數(shù)據(jù)分析中可視化工具的使關聯(lián)和序列模式分析進行電信服務組合和個性化服務；用。c金融業(yè)CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應用大部分銀行和金融機構(gòu)除提供豐富多樣的儲蓄服務、信用服務、投資服務外，還提供保險服務和股票投資服務。在銀行和金融機構(gòu)中產(chǎn)生的金融數(shù)據(jù)通常相對比較完整、可靠，這大大方便了系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。以下給出幾種典型的應用情況：為多維