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 結構是不可預測的，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)的轉換：將數(shù)據(jù)轉換成一個分析模型.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)挖掘對所得到的經(jīng)過轉換的數(shù)據(jù)進行挖掘.除了完善從選擇合

2、適的挖掘算法外，其余一切 工作都能自動地完成。(4)分析和同化結果分析：解釋并評估結果，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)的組織結構中去。5)數(shù)據(jù)挖掘在CR"的應用f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

3、活動及數(shù)據(jù)挖掘應用潛在客戶獲得活動是針對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、

4、 能夠被鎖定和跟蹤的客戶。雖然響應者還沒有購買 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

5、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| 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

6、，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

7、新獲得失去的客戶。-詢問-強制性取消-埴寫申請表單-不再使用-激抵-清-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

8、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