客戶關(guān)系管理-08章數(shù)據(jù)挖掘課件

2022/11/171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中的價值第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法2022/11/101第八章數(shù)據(jù)挖掘第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述2022/11/172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)挖掘的特點三、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法2022/11/102第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述一、數(shù)據(jù)挖掘的含2022/11/173一、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的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、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)。2022/11/103一、數(shù)據(jù)挖掘的含義數(shù)據(jù)挖掘(DM，D2022/11/174二、數(shù)據(jù)挖掘的特點1.處理的數(shù)據(jù)規(guī)模十分龐大2.即時隨機查詢3.提供決策支持4.基于統(tǒng)計規(guī)律5.規(guī)則動態(tài)更新2022/11/104二、數(shù)據(jù)挖掘的特點1.處理的數(shù)據(jù)規(guī)模2022/11/175四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法（一）數(shù)據(jù)挖掘和在線分析處理（OLAP）（二）數(shù)據(jù)挖掘的整合性2022/11/105四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法（一）數(shù)據(jù)2022/11/176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2022/11/106第二節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)和步驟一、數(shù)據(jù)2022/11/177二、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)2022/11/107二、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)2022/11/178三、數(shù)據(jù)挖掘的步驟（一）識別商業(yè)問題（二）數(shù)據(jù)理解（三）衡量結(jié)果（四）采取行動2022/11/108三、數(shù)據(jù)挖掘的步驟（一）識別商業(yè)問題2022/11/179第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的價值一、客戶盈利能力分析二、客戶的篩選獲取三、客戶的保持四、交叉營銷五、客戶細(xì)分2022/11/109第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的價值一、2022/11/1710圖8.2利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選潛在客戶的一般過程2022/11/1010圖8.2利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選潛在客2022/11/1711第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法一、決策樹二、集合論三、遺傳算法四、規(guī)則導(dǎo)引2022/11/1011第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法一、決策樹2022/11/17121、什么是決策樹？是一種預(yù)測模型，可以把它看成一棵樹。其中每一個分支都是分類問題，樹葉就是在具體的類別下的數(shù)據(jù)集合的子集。

2022/11/10121、什么是決策樹？是一種預(yù)測模型，可2022/11/17132、決策樹的特征（1）它在每個分支點不會丟失數(shù)據(jù)（2）建立模型的過程非常容易理解（3）該模型能有效地找出目標(biāo)客戶（4）可以建立起對客戶的直覺2022/11/10132、決策樹的特征（1）它在每個分支2022/11/1714圖8.3決策樹2022/11/1014圖8.3決策樹2022/11/1715圖8.4銀行借貸決策樹2022/11/1015圖8.4銀行借貸決策樹2022/11/1716圖8.5概念樹2022/11/1016圖8.5概念樹2022/11/1717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2022/11/1017核心：各屬性向上歸納2022/11/17182022/11/10182022/11/17192022/11/10192022/11/1720（三）遺傳算法

遺傳算法實質(zhì)上就是一種把自然界有機體的優(yōu)勝劣汰的自然選擇、適者生存的進化機制，以及在同一種群中個體之間的隨機信息交換機制相結(jié)合的搜索算法。這種算法可用計算機程序?qū)崿F(xiàn)。用以人工模擬自然界的自然選擇和進化機制，并以強大的搜索能力解決復(fù)雜問題。2022/11/1020（三）遺傳算法遺傳算法實質(zhì)上就是一2022/11/1721（四）規(guī)則導(dǎo)引規(guī)則導(dǎo)引是從一個樣本數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)并歸納出“數(shù)據(jù)行為”模式，用我們?nèi)祟惐容^容易理解的“如果A，那么B，否則就是C”這樣的判斷語句來描述這種隱藏在數(shù)據(jù)倉庫中的“規(guī)律”。如果他遲到，那么他可能是路上堵車如果他沒有向我打招呼，那么他很可能對我有意見如果老板今天很高興，肯定接了一個大單子；如果客戶買了油，那么他也會買鹽；天空布滿烏云，會下雨……等等。

2022/11/1021（四）規(guī)則導(dǎo)引規(guī)則導(dǎo)引是從一個樣本2022/11/1722●連帶相關(guān)規(guī)則●順序相關(guān)規(guī)則●分類相關(guān)規(guī)則用于客戶行為分析的規(guī)則2022/11/1022●連帶相關(guān)規(guī)則用于客戶行為分析2022/11/1723DatabaseMarketingCustomerClassificationProfileAnalysisCross-sellingChurnAnalysisCreditScoringFraudDetection

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2022/11/1024Kraft2022/11/1725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中的價值第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法2022/11/101第八章數(shù)據(jù)挖掘第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述2022/11/1726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)挖掘的特點三、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法2022/11/102第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述一、數(shù)據(jù)挖掘的含2022/11/1727一、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的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、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)。2022/11/103一、數(shù)據(jù)挖掘的含義數(shù)據(jù)挖掘(DM，D2022/11/1728二、數(shù)據(jù)挖掘的特點1.處理的數(shù)據(jù)規(guī)模十分龐大2.即時隨機查詢3.提供決策支持4.基于統(tǒng)計規(guī)律5.規(guī)則動態(tài)更新2022/11/104二、數(shù)據(jù)挖掘的特點1.處理的數(shù)據(jù)規(guī)模2022/11/1729四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法（一）數(shù)據(jù)挖掘和在線分析處理（OLAP）（二）數(shù)據(jù)挖掘的整合性2022/11/105四、數(shù)據(jù)挖掘與其它分析方法（一）數(shù)據(jù)2022/11/1730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2022/11/106第二節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)和步驟一、數(shù)據(jù)2022/11/1731二、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)2022/11/107二、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)2022/11/1732三、數(shù)據(jù)挖掘的步驟（一）識別商業(yè)問題（二）數(shù)據(jù)理解（三）衡量結(jié)果（四）采取行動2022/11/108三、數(shù)據(jù)挖掘的步驟（一）識別商業(yè)問題2022/11/1733第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的價值一、客戶盈利能力分析二、客戶的篩選獲取三、客戶的保持四、交叉營銷五、客戶細(xì)分2022/11/109第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的價值一、2022/11/1734圖8.2利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選潛在客戶的一般過程2022/11/1010圖8.2利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選潛在客2022/11/1735第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法一、決策樹二、集合論三、遺傳算法四、規(guī)則導(dǎo)引2022/11/1011第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的方法一、決策樹2022/11/17361、什么是決策樹？是一種預(yù)測模型，可以把它看成一棵樹。其中每一個分支都是分類問題，樹葉就是在具體的類別下的數(shù)據(jù)集合的子集。

2022/11/10121、什么是決策樹？是一種預(yù)測模型，可2022/11/17372、決策樹的特征（1）它在每個分支點不會丟失數(shù)據(jù)（2）建立模型的過程非常容易理解（3）該模型能有效地找出目標(biāo)客戶（4）可以建立起對客戶的直覺2022/11/10132、決策樹的特征（1）它在每個分支2022/11/1738圖8.3決策樹2022/11/1014圖8.3決策樹2022/11/1739圖8.4銀行借貸決策樹2022/11/1015圖8.4銀行借貸決策樹2022/11/1740圖8.5概念樹2022/11/1016圖8.5概念樹2022/11/1741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2022/11/1017核心：各屬性向上歸納2022/11/17422022/11/10182022/11/17432022/11/10192022/11/1744（三）遺傳算法

遺傳算法實質(zhì)上就是一種把自然界有機體的優(yōu)勝劣汰的自然選擇、適者生存的進化機制，以及在同一種群中個體之間的隨機信息交換機制相結(jié)合的搜索算法。這種算法可用計算機程序?qū)崿F(xiàn)。用以人工模擬自然界的自然選擇和進化機制，并以強大的搜索能力解決復(fù)雜問題。2022/11/1020（三）遺傳算法遺傳算法實質(zhì)上就是一2022/11/1745（四）規(guī)則導(dǎo)引規(guī)則導(dǎo)引是從一個樣本數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)并歸納出“數(shù)據(jù)行為”模式，用我們?nèi)祟惐容^容易理解的“如果A，那么B，否則就是C”這樣的判斷語句來描述這種隱藏在數(shù)據(jù)倉庫中的“規(guī)律”。如果他遲到，那么他可能是路上堵車如果他沒有向我打招呼，那么他很可能對我有意見如果老板今天很高興，肯定接了一個大單子；如果客戶買了油，那么他也會買鹽；天空布滿烏云，會下雨……等等。

2022/11/1021（四）規(guī)則導(dǎo)引規(guī)則導(dǎo)引是從一個樣本2022/11/1746●連帶相關(guān)規(guī)則●順序相關(guān)規(guī)則●分類相關(guān)規(guī)則用于客戶行為分析的規(guī)則2022/11/1022●連帶相關(guān)規(guī)則用于客戶