客戶(hù)關(guān)系管理-08章數(shù)據(jù)挖掘課件

2023/7/281第八章數(shù)據(jù)挖掘第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述第二節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)和步驟第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的價(jià)值第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法2023/7/281第八章數(shù)據(jù)挖掘第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述2023/7/282第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述一、數(shù)據(jù)挖掘的含義二、數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)三、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法2023/7/282第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述一、數(shù)據(jù)挖掘的含義2023/7/283一、數(shù)據(jù)挖掘的含義數(shù)據(jù)挖掘(DM，DataMining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。2023/7/283一、數(shù)據(jù)挖掘的含義數(shù)據(jù)挖掘(DM，Da2023/7/284二、數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)1.處理的數(shù)據(jù)規(guī)模十分龐大2.即時(shí)隨機(jī)查詢(xún)3.提供決策支持4.基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律5.規(guī)則動(dòng)態(tài)更新2023/7/284二、數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)1.處理的數(shù)據(jù)規(guī)模十2023/7/285四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法（一）數(shù)據(jù)挖掘和在線(xiàn)分析處理（OLAP）（二）數(shù)據(jù)挖掘的整合性2023/7/285四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法（一）數(shù)據(jù)挖2023/7/286第二節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)和步驟一、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)二、數(shù)據(jù)挖掘的步驟2023/7/286第二節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)和步驟一、數(shù)據(jù)挖2023/7/287二、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)2023/7/287二、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)2023/7/288三、數(shù)據(jù)挖掘的步驟（一）識(shí)別商業(yè)問(wèn)題（二）數(shù)據(jù)理解（三）衡量結(jié)果（四）采取行動(dòng)2023/7/288三、數(shù)據(jù)挖掘的步驟（一）識(shí)別商業(yè)問(wèn)題2023/7/289第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的價(jià)值一、客戶(hù)盈利能力分析二、客戶(hù)的篩選獲取三、客戶(hù)的保持四、交叉營(yíng)銷(xiāo)五、客戶(hù)細(xì)分2023/7/289第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的價(jià)值一、客2023/7/2810圖8.2利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選潛在客戶(hù)的一般過(guò)程2023/7/2810圖8.2利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選潛在客戶(hù)2023/7/2811第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法一、決策樹(shù)二、集合論三、遺傳算法四、規(guī)則導(dǎo)引2023/7/2811第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法一、決策樹(shù)2023/7/28121、什么是決策樹(shù)？是一種預(yù)測(cè)模型，可以把它看成一棵樹(shù)。其中每一個(gè)分支都是分類(lèi)問(wèn)題，樹(shù)葉就是在具體的類(lèi)別下的數(shù)據(jù)集合的子集。

2023/7/28121、什么是決策樹(shù)？是一種預(yù)測(cè)模型，可以2023/7/28132、決策樹(shù)的特征（1）它在每個(gè)分支點(diǎn)不會(huì)丟失數(shù)據(jù)（2）建立模型的過(guò)程非常容易理解（3）該模型能有效地找出目標(biāo)客戶(hù)（4）可以建立起對(duì)客戶(hù)的直覺(jué)2023/7/28132、決策樹(shù)的特征（1）它在每個(gè)分支點(diǎn)2023/7/2814圖8.3決策樹(shù)2023/7/2814圖8.3決策樹(shù)2023/7/2815圖8.4銀行借貸決策樹(shù)2023/7/2815圖8.4銀行借貸決策樹(shù)2023/7/2816圖8.5概念樹(shù)2023/7/2816圖8.5概念樹(shù)2023/7/2817核心：各屬性向上歸納具體父概念相同合并如有必要重復(fù)操作，直到歸納所得的結(jié)果可轉(zhuǎn)換成邏輯規(guī)則2023/7/2817核心：各屬性向上歸納2023/7/28182023/7/28182023/7/28192023/7/28192023/7/2820（三）遺傳算法

遺傳算法實(shí)質(zhì)上就是一種把自然界有機(jī)體的優(yōu)勝劣汰的自然選擇、適者生存的進(jìn)化機(jī)制，以及在同一種群中個(gè)體之間的隨機(jī)信息交換機(jī)制相結(jié)合的搜索算法。這種算法可用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)。用以人工模擬自然界的自然選擇和進(jìn)化機(jī)制，并以強(qiáng)大的搜索能力解決復(fù)雜問(wèn)題。2023/7/2820（三）遺傳算法遺傳算法實(shí)質(zhì)上就是一種2023/7/2821（四）規(guī)則導(dǎo)引規(guī)則導(dǎo)引是從一個(gè)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)并歸納出“數(shù)據(jù)行為”模式，用我們?nèi)祟?lèi)比較容易理解的“如果A，那么B，否則就是C”這樣的判斷語(yǔ)句來(lái)描述這種隱藏在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的“規(guī)律”。如果他遲到，那么他可能是路上堵車(chē)如果他沒(méi)有向我打招呼，那么他很可能對(duì)我有意見(jiàn)如果老板今天很高興，肯定接了一個(gè)大單子；如果客戶(hù)買(mǎi)了油，那么他也會(huì)買(mǎi)鹽；天空布滿(mǎn)烏云，會(huì)下雨……等等。

2023/7/2821（四）規(guī)則導(dǎo)引規(guī)則導(dǎo)引是從一個(gè)樣本數(shù)2023/7/2822●連帶相關(guān)規(guī)則●順序相關(guān)規(guī)則●分類(lèi)相關(guān)規(guī)則用于客戶(hù)行為分析的規(guī)則2023/7/2822●連帶相關(guān)規(guī)則用于客戶(hù)行為分析的2023/7/2823DatabaseMarketingCustomerClassificationProfileAnalysisCross-sellingChurnAnalysisCreditScorin