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文檔簡介
1客戶關(guān)系管理1客戶關(guān)系管理第六章CRM中的數(shù)據(jù)管理CRM的客戶數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
2客戶關(guān)系管理第六章CRM中的數(shù)據(jù)管理CRM的客戶數(shù)據(jù)2客戶關(guān)系管理第一節(jié)CRM的客戶數(shù)據(jù)一、客戶數(shù)據(jù)的類型圖6-1客戶數(shù)據(jù)分類3客戶關(guān)系管理第一節(jié)CRM的客戶數(shù)據(jù)一、客戶數(shù)據(jù)的類型圖6-1客戶數(shù)據(jù)客戶描述性數(shù)據(jù)大類信息詳細(xì)信息基本情況姓名、地址、性別、出生年月、電話、受教育水平、工作類型、收入水平、婚姻狀況、家庭成員情況信用情況信用卡號和信貸限額、忠誠度指數(shù)(與公司交易占總花費的比例)、潛在消耗指數(shù)、客戶類型(現(xiàn)有客戶、潛在客戶、流失客戶)行為愛好生活方式、特殊愛好、對企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的偏好、對問卷和促銷活動的反應(yīng)、其他產(chǎn)品偏好、試用新產(chǎn)品的傾向表6.1個人客戶信息模型4客戶關(guān)系管理客戶描述性數(shù)據(jù)大類信息詳細(xì)信息基本情況姓名、地址、性別、出生大類信息詳細(xì)信息公司基本情況公司名稱、總部及相應(yīng)機(jī)構(gòu)營業(yè)地址、電話、傳真;主要聯(lián)系人姓名、頭銜及聯(lián)系渠道;關(guān)鍵決策人姓名、頭銜及聯(lián)系渠道;公司其它部門和辦公室;行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分類代碼及所處行業(yè);公司基本情況(注冊資本、員工數(shù)、年銷售額、收入及利潤等)公司行為情況客戶類型(分銷商、咨詢者、產(chǎn)品協(xié)作者等);銀行帳號、信貸限額及付款情況;購買過程;與其它競爭對手的聯(lián)系情況;忠誠度指數(shù)、潛在消費指數(shù);對新產(chǎn)品的傾向表6.2團(tuán)體客戶信息模型5客戶關(guān)系管理大類信息詳細(xì)信息公司基本情況公司名稱、總部及相應(yīng)機(jī)構(gòu)營業(yè)地市場促銷性數(shù)據(jù)大類信息詳細(xì)信息促銷活動的類型降價銷售、電話促銷、業(yè)務(wù)推廣活動、紙媒廣告、廣播型廣告和Web廣告。對促銷活動的描述這方面的題材很多,依據(jù)廠家促銷活動組織形式,如寄明信片的顏色、業(yè)務(wù)推廣人員的性別、禮品發(fā)放形式等。促銷媒體電視、報紙、廣播、網(wǎng)絡(luò)等。促銷時間進(jìn)行促銷活動的日期,包括年、月、日,有時甚至要細(xì)致到時刻市場促銷活動的意圖對該活動的目標(biāo)客戶的簡單說明,以及為什么采取這樣的促銷活動,例如,為什么要選擇這樣的顏色或者背景音樂成本信息包括促銷活動的固定成本和變動成本6客戶關(guān)系管理市場促銷性數(shù)據(jù)大類信息詳細(xì)信息促銷活動的類型降價銷售、電話大類信息詳細(xì)信息購買商品類數(shù)據(jù)過去購買記錄、購買頻率和購買數(shù)量、購買金額及金額累計價格、交貨要求、產(chǎn)品規(guī)格、商品購買過程及付款方式商品售后類數(shù)據(jù)售后服務(wù)內(nèi)容、使用后對產(chǎn)品的評價、對服務(wù)的評價、曾有的問題和不滿、要求退貨記錄市場促銷性數(shù)據(jù)表6.4客戶交易型數(shù)據(jù)模型7客戶關(guān)系管理大類信息詳細(xì)信息購買商品類數(shù)據(jù)過去購買記錄、購買頻率和購買數(shù)二、客戶數(shù)據(jù)的采集客戶數(shù)據(jù)的來源圖6-2多渠道客戶數(shù)據(jù)收集平臺8客戶關(guān)系管理二、客戶數(shù)據(jù)的采集圖6-2多渠道客戶數(shù)據(jù)收集平臺8客戶關(guān)客戶數(shù)據(jù)信息處理(1)基本的校驗。(2)結(jié)構(gòu)化。(3)數(shù)據(jù)的分析和使用9客戶關(guān)系管理客戶數(shù)據(jù)信息處理9客戶關(guān)系管理一、客戶的隱私問題及保護(hù)措施使用匿名身份信息圖6-3保護(hù)客戶隱私的匿名體系結(jié)構(gòu)10客戶關(guān)系管理一、客戶的隱私問題及保護(hù)措施圖6-3保護(hù)客戶隱私的匿名體系盡量使用匯總數(shù)據(jù)信息只用于市場定位或評估盡可能不合并數(shù)據(jù)源11客戶關(guān)系管理盡量使用匯總數(shù)據(jù)11客戶關(guān)系管理四、客戶數(shù)據(jù)庫的建立客戶數(shù)據(jù)庫的特點(1)動態(tài)的、整合的顧客數(shù)據(jù)管理和查詢系統(tǒng)。(2)基于數(shù)據(jù)庫支持的顧客關(guān)系格式或結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。(3)基于數(shù)據(jù)庫支持的忠誠顧客識別系統(tǒng)。(4)基于數(shù)據(jù)庫支持的顧客購買行為參考系統(tǒng)。(5)個性化服務(wù)。12客戶關(guān)系管理四、客戶數(shù)據(jù)庫的建立12客戶關(guān)系管理構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫(1)按照可預(yù)見未來所需的信息量,盡可能多地考慮預(yù)期客戶購買產(chǎn)品的情況和購買后的反應(yīng)。(2)深入策劃客戶數(shù)據(jù)庫的組成部分,應(yīng)保留一定的彈性,以滿足未來變化的需要。(3)建立數(shù)據(jù)庫,可先建成一個小而實用的數(shù)據(jù)庫,在管理客戶數(shù)據(jù)庫中獲得經(jīng)驗,并對其評價,不斷改進(jìn)。(4)構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫時,讓盡可能多的部門和人員參與。一方面使信息采集科學(xué)完備;另一方面讓數(shù)據(jù)庫的使用者充分了解設(shè)計者的思想。13客戶關(guān)系管理構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫13客戶關(guān)系管理第二節(jié)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)一、數(shù)據(jù)倉庫概述從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫圖6.4數(shù)據(jù)倉庫體系化環(huán)境14客戶關(guān)系管理第二節(jié)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)一、數(shù)據(jù)倉庫概述圖6.4數(shù)據(jù)倉庫體系化數(shù)據(jù)倉庫定義“數(shù)據(jù)倉庫是在企業(yè)管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合”。(1)面向主題(subject-oriented)。數(shù)據(jù)倉庫通常圍繞一些主題。(2)集成(integrated)。數(shù)據(jù)倉庫通常是結(jié)合多個異種數(shù)據(jù)源構(gòu)成的。(3)時變(time-variant)。數(shù)據(jù)倉庫中包含時間元素,它所提供的信息總是與時間相關(guān)聯(lián)的。(4)不可修改(nonvolatile)。其數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定,極少或根本不更新。15客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫定義15客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的類型(1)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)。(2)操作型數(shù)據(jù)庫(ODS)。(3)數(shù)據(jù)集市(DataMart)。數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的比較(1)數(shù)據(jù)的抽取。(2)數(shù)據(jù)的存儲和管理。(3)數(shù)據(jù)的展現(xiàn)。聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(On-LineTransactionProcessing,OLTP)是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的核心應(yīng)用,主要執(zhí)行基本的插入、刪除等聯(lián)機(jī)事務(wù)和查詢處理,其基本任務(wù)就是及時、安全地將當(dāng)前事務(wù)所產(chǎn)生的記錄保存下來。16客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的類型16客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)圖6.5數(shù)據(jù)倉庫基本體系結(jié)構(gòu)17客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)圖6.5數(shù)據(jù)倉庫基本體系結(jié)構(gòu)17客戶關(guān)系二、數(shù)據(jù)倉庫的實施數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)流程(1)啟動工程。(2)建立技術(shù)環(huán)境。(3)確定主題進(jìn)行倉庫結(jié)構(gòu)設(shè)計。(4)數(shù)據(jù)倉庫的物理庫設(shè)計。(5)數(shù)據(jù)抽取、精練、分布。(6)對數(shù)據(jù)倉庫的OLAP訪問。(7)數(shù)據(jù)倉庫的管理。18客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)倉庫的實施18客戶關(guān)系管理實施數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)注意的問題(1)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)不同,數(shù)據(jù)倉庫是面向管理決策層應(yīng)用的,必須有系統(tǒng)自身的最終用戶——企業(yè)決策層的參與。(2)由于數(shù)據(jù)倉庫的訪問和查詢往往能夠通過工具來提供,因此數(shù)據(jù)倉庫的功能取決于系統(tǒng)的規(guī)劃和設(shè)計。(3)在對待原始數(shù)據(jù)不拘泥于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的現(xiàn)狀。(4)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和裝載在系統(tǒng)實施過程中建議由專門小組或人員負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)抽取的工作,將其納入統(tǒng)一的管理和設(shè)計。(5)數(shù)據(jù)倉庫的強(qiáng)項在于提供聯(lián)機(jī)的業(yè)務(wù)分析手段,才使管理人員實時了解企業(yè)和市場的動態(tài)。(6)系統(tǒng)的實施需要明確的計劃和時間表。19客戶關(guān)系管理實施數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)注意的問題19客戶關(guān)系管理三、多維數(shù)據(jù)倉庫中度量的建模星型模式圖6.6星型模式結(jié)構(gòu)示意圖20客戶關(guān)系管理三、多維數(shù)據(jù)倉庫中度量的建模圖6.6星型模式結(jié)構(gòu)示意圖20客(1)以銷售機(jī)會作為一個主題,可以同其他幾個維表組成一個星狀的關(guān)系結(jié)構(gòu)。圖6.6星型模式結(jié)構(gòu)示意圖21客戶關(guān)系管理(1)以銷售機(jī)會作為一個主題,可以同其他幾個維表組成一個星狀客戶號姓名時間段時間區(qū)域段郵政段客戶號姓名時間段員工號區(qū)域編號機(jī)會總額姓名產(chǎn)品號聯(lián)系人員產(chǎn)品號產(chǎn)品組員工號聯(lián)系人標(biāo)識圖6.8銷售機(jī)會數(shù)據(jù)倉庫的星形鏈接22客戶關(guān)系管理客戶號姓名時間段時間區(qū)域段郵政段客戶號姓名時間段員工號區(qū)域編(2)以保險公司業(yè)務(wù)為主題來考慮維的構(gòu)建。市行政區(qū)郵政區(qū)號小區(qū)域業(yè)務(wù)地址地理鍵時間鍵部門鍵險種鍵地理指針保額保費賠款年季月日時間分公司辦公室代辦處經(jīng)辦人部門鍵時間鍵險種險別險種鍵地理鍵地理維時間維部門維保險種類維事實數(shù)據(jù)維圖6.9保險業(yè)務(wù)多維數(shù)據(jù)倉庫的星狀模型23客戶關(guān)系管理(2)以保險公司業(yè)務(wù)為主題來考慮維的構(gòu)建。市行政區(qū)地理鍵地理雪花模式事實表維度表維度表維度表維度表維度表維度表圖6.10雪花模式結(jié)構(gòu)示意圖24客戶關(guān)系管理雪花模式事實表維度表維度表維度表維度表維度表維度表圖6.10四、數(shù)據(jù)倉庫的執(zhí)行策略數(shù)據(jù)集市(Datamart)數(shù)據(jù)集市是一個針對某個主題的經(jīng)過預(yù)統(tǒng)計處理的部門級分析數(shù)據(jù)庫,如銷售數(shù)據(jù)集市、營銷數(shù)據(jù)集市、庫存集市和財務(wù)集市等。元數(shù)據(jù)(Metadata)元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù),即描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的執(zhí)行策略25客戶關(guān)系管理四、數(shù)據(jù)倉庫的執(zhí)行策略25客戶關(guān)系管理(1)自上而下模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市圖6.11自上而下模式26客戶關(guān)系管理(1)自上而下模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市用戶用戶用戶圖6-12有反饋的自上而下模式27客戶關(guān)系管理OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市用戶用戶用(2)自下而上模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉庫圖6.14有反饋的自下而上模式28客戶關(guān)系管理(2)自下而上模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集(3)平行開發(fā)模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)倉庫圖6-17平行開發(fā)模式29客戶關(guān)系管理(3)平行開發(fā)模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集圖6-18有反饋的平行開發(fā)模式OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市客戶數(shù)據(jù)集市客戶數(shù)據(jù)集市客戶30客戶關(guān)系管理圖6-18有反饋的平行開發(fā)模式OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)元數(shù)據(jù)OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)上線凈化聚焦轉(zhuǎn)換工具層外部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集市OLAP工具前端工具用戶數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的元數(shù)據(jù)圖6.19數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。31客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)元數(shù)據(jù)OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)上線外五、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)OLAP支持通過多維的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和生成報表,其基本功能是對用戶當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以輔助領(lǐng)導(dǎo)決策。OLAP支持復(fù)雜的分析操作,側(cè)重決策支持,并且可提供直觀易懂的查詢結(jié)果。32客戶關(guān)系管理五、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)32客戶關(guān)系管理第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一、數(shù)據(jù)挖掘的涵義數(shù)據(jù)挖掘的定義(1)技術(shù)上的定義。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。(2)商業(yè)角度的定義。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(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)。33客戶關(guān)系管理第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一、數(shù)據(jù)挖掘的涵義33客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)挖掘的作用和意義數(shù)據(jù)挖掘工具能從龐雜的信息中篩選出有用的數(shù)據(jù),以公正客觀的統(tǒng)計分析快速準(zhǔn)確地得知企業(yè)經(jīng)營的信息,從而找出銷售模式,正確掌握未來的經(jīng)營動態(tài)。34客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)挖掘的作用和意義34客戶關(guān)系管理三、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程進(jìn)化階段商業(yè)問題支持技術(shù)產(chǎn)品廠家產(chǎn)品特點數(shù)據(jù)搜集(60年代)“過去五年中我的總收入是多少?”計算機(jī)、磁帶和磁盤IBM,CDC提供歷史性的、靜態(tài)的數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)訪問(80年代)“在新英格蘭的分部去年三月的銷售額是多少?”關(guān)系數(shù)據(jù)庫(RDBMS),結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL),ODBCOracle、Sybase、Informix、IBM、Microsoft在記錄級提供歷史性的、動態(tài)數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)倉庫;決策支持(90年代)“在新英格蘭的分部去年三月的銷售額是多少?波士頓據(jù)此可得出什么結(jié)論?”聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、多維數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫Pilot、Comshare、Arbor、Cognos、Microstrategy在各種層次上提供回溯的、動態(tài)的數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)挖掘(正在流行)“下個月波士頓的銷售會怎么樣?為什么?”高級算法、多處理器計算機(jī)、海量數(shù)據(jù)庫Pilot、Lockheed、IBM、SGI、其他初創(chuàng)公司提供預(yù)測性的信息表6-4數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)化歷程35客戶關(guān)系管理三、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程進(jìn)化階段商業(yè)問題支持技術(shù)產(chǎn)品廠家產(chǎn)品四、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)總結(jié)規(guī)則挖掘。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。分類規(guī)則挖掘。群集(聚類)規(guī)則挖掘。預(yù)測分析。趨勢分析。偏差分析。36客戶關(guān)系管理四、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)36客戶關(guān)系管理五、數(shù)據(jù)挖掘的基本方法統(tǒng)計分析方法決策樹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)前饋式網(wǎng)絡(luò)。(2)反饋式網(wǎng)絡(luò)。(3)自組織型網(wǎng)絡(luò)。基因算法粗糙集聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)(OLAP)37客戶關(guān)系管理五、數(shù)據(jù)挖掘的基本方法37客戶關(guān)系管理六、數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用舉例關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘表6-5客戶購物清單記錄號購物清單12345啤酒、尿布、嬰兒爽身粉、面包、雨傘尿布、嬰兒爽身粉啤酒、尿布、牛奶尿布、啤酒、洗衣粉啤酒、牛奶、可樂表6-5客戶購物清單單項統(tǒng)計支持度{啤酒}{尿布}{嬰兒爽身粉}{牛奶}0.80.80.40.4表6-6單項統(tǒng)計結(jié)果38客戶關(guān)系管理六、數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用舉例表6-5客戶購物清單記錄號購物清單雙項統(tǒng)計支持度{啤酒,尿布}{啤酒,牛奶}{尿布,嬰兒爽身粉}0.60.40.4R1:啤酒~尿布,S=0.6,C=0.6/0.8==0.75R2:尿布~啤酒,S=0.6,C=0.6/0.8==0.75R3:牛奶~啤酒,S=0.4,C=0.4/0.4==1R4:啤酒~牛奶,S=0.4,C=0.4/0.8==0.5R5:尿布~爽身粉,S=0.4,C=0.4/0.8==0.5R6:嬰兒爽身粉~尿布,S=0.4,C=0.4/0.4==l39客戶關(guān)系管理雙項統(tǒng)計支持度{啤酒,尿布}0.6R1:啤酒~尿布,S=0.分類規(guī)則挖掘舉例(1)先畫出一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫。姓名ABCDE性別男女男女男年齡2123212323品德AAAAB平均成績9895909090體育特佳佳特佳特佳特佳得獎量化值9095806060發(fā)表論文22100加權(quán)總分9192857070評獎等級1123無表6-8評獎項目訓(xùn)練數(shù)據(jù)40客戶關(guān)系管理分類規(guī)則挖掘舉例姓名ABCDE性別男女男女男年齡212321特征選擇。選擇一個總分評估函數(shù)(又稱為特征函數(shù))。根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)解方程式或迭代調(diào)整有效字段的加權(quán)值,使得在訓(xùn)練集中,各記錄的∑PiFi剛好在應(yīng)評等級的分?jǐn)?shù)段中。用另一組或多組獨立的測試數(shù)據(jù)來測試和修改公式Total=W。公式Total=∑PiFi就是從數(shù)據(jù)中“挖掘”出來的,其所分類的知識可以推廣使用。41客戶關(guān)系管理特征選擇。41客戶關(guān)系管理(2)面向決策樹的分類方法根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)計算出各個字段的信息增益。刪除信息增益很小的字段,其余字段按照信息增益從大到小排序,以信息增益最大者為根結(jié)點,建立一棵決策樹。從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中挖掘出每一個結(jié)點的分類門限。應(yīng)用于大量的學(xué)生評獎輔助決策。42客戶關(guān)系管理(2)面向決策樹的分類方法42客戶關(guān)系管理(3)群集(聚類)分析圖6.20散布圖:將恒星依照溫度和亮度來分群43客戶關(guān)系管理(3)群集(聚類)分析圖6.20散布圖:將恒星依照溫度和亮七、常見數(shù)據(jù)挖掘工具軟件介紹DBMiner(1)DBMinerAX2002軟件包用于關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘,它從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值描述數(shù)據(jù)項之間相互聯(lián)系的有關(guān)知識。其主要應(yīng)用領(lǐng)域是挖掘客戶的消費傾向和消費規(guī)律。(2)DBMinerDX2002軟件包采用微分雙方挖掘關(guān)系數(shù)據(jù)庫和多維數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)的顯著變化,其主要應(yīng)用領(lǐng)域是挖掘企業(yè)利潤或其它重要數(shù)據(jù)指標(biāo)隨其它指標(biāo)的變化規(guī)律。(3)DBMinerSX2002是一個用于對時序數(shù)據(jù)和序列數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的工具包,它主要用于挖掘企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)的趨勢分析。IntelligentMinerSASEnterpriseMiner44客戶關(guān)系管理七、常見數(shù)據(jù)挖掘工具軟件介紹44客戶關(guān)系管理第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用一、數(shù)據(jù)挖掘客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用客戶的細(xì)分圖6-1客戶數(shù)據(jù)分類所有客戶年輕年老運動員非運動員段1段3段245客戶關(guān)系管理第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用一、數(shù)據(jù)挖掘客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用2.客戶的盈利能力分析CPV=PB/PS(1)式中,PS——可見費用。為購買價格,咨詢費,培訓(xùn)費,運輸費,安裝費,修理費及維護(hù)費等;PB——可見利益。為商品效用,售后服務(wù),提供保險,質(zhì)量保證及技術(shù)支持等。V=(PB+RB)/(PS+RS)(2)構(gòu)建買賣關(guān)系安全、信用、可靠信賴忠誠商家和消費者互惠互利增加利益/減少費用圖6-22商家和消費者的互利關(guān)系46客戶關(guān)系管理2.客戶的盈利能力分析構(gòu)建買賣關(guān)系安全、信用、可靠信賴忠誠商圖6-23數(shù)據(jù)挖掘在客戶層次轉(zhuǎn)變中的作用47客戶關(guān)系管理圖6-23數(shù)據(jù)挖掘在客戶層次轉(zhuǎn)變中的作用47客戶關(guān)系管理交叉營銷客戶的保持(1)客戶購買行為要受到來自文化、社會環(huán)境、個人特性、心理等方面的影響。(2)客戶滿意與客戶保持有著非線性的正相關(guān)關(guān)系。(3)客戶在考慮是否轉(zhuǎn)向其他供應(yīng)商時必然要考慮轉(zhuǎn)移的成本。(4)客戶關(guān)系具有明顯的生命周期的特征。48客戶關(guān)系管理交叉營銷48客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶生命周期各階段的應(yīng)用圖6.24客戶生命周期49客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶生命周期各階段的應(yīng)用圖6.24客戶潛在客戶響應(yīng)者即得客戶流失客戶50客戶關(guān)系管理潛在客戶50客戶關(guān)系管理三、CRM中實施數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟圖6.25數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟51客戶關(guān)系管理三、CRM中實施數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟圖6.25數(shù)據(jù)挖掘的基確定分析和預(yù)測目標(biāo)了解數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)相關(guān)性前期探索模型構(gòu)造模型評估和檢驗部署和應(yīng)用52客戶關(guān)系管理確定分析和預(yù)測目標(biāo)52客戶關(guān)系管理四、應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵確定如何使用數(shù)據(jù)挖掘具備一定的商業(yè)智能和分析能力定義數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的用戶定義所使用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理反復(fù)驗證及用戶培訓(xùn)53客戶關(guān)系管理四、應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵53客戶關(guān)系管理54客戶關(guān)系管理1客戶關(guān)系管理第六章CRM中的數(shù)據(jù)管理CRM的客戶數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
55客戶關(guān)系管理第六章CRM中的數(shù)據(jù)管理CRM的客戶數(shù)據(jù)2客戶關(guān)系管理第一節(jié)CRM的客戶數(shù)據(jù)一、客戶數(shù)據(jù)的類型圖6-1客戶數(shù)據(jù)分類56客戶關(guān)系管理第一節(jié)CRM的客戶數(shù)據(jù)一、客戶數(shù)據(jù)的類型圖6-1客戶數(shù)據(jù)客戶描述性數(shù)據(jù)大類信息詳細(xì)信息基本情況姓名、地址、性別、出生年月、電話、受教育水平、工作類型、收入水平、婚姻狀況、家庭成員情況信用情況信用卡號和信貸限額、忠誠度指數(shù)(與公司交易占總花費的比例)、潛在消耗指數(shù)、客戶類型(現(xiàn)有客戶、潛在客戶、流失客戶)行為愛好生活方式、特殊愛好、對企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的偏好、對問卷和促銷活動的反應(yīng)、其他產(chǎn)品偏好、試用新產(chǎn)品的傾向表6.1個人客戶信息模型57客戶關(guān)系管理客戶描述性數(shù)據(jù)大類信息詳細(xì)信息基本情況姓名、地址、性別、出生大類信息詳細(xì)信息公司基本情況公司名稱、總部及相應(yīng)機(jī)構(gòu)營業(yè)地址、電話、傳真;主要聯(lián)系人姓名、頭銜及聯(lián)系渠道;關(guān)鍵決策人姓名、頭銜及聯(lián)系渠道;公司其它部門和辦公室;行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分類代碼及所處行業(yè);公司基本情況(注冊資本、員工數(shù)、年銷售額、收入及利潤等)公司行為情況客戶類型(分銷商、咨詢者、產(chǎn)品協(xié)作者等);銀行帳號、信貸限額及付款情況;購買過程;與其它競爭對手的聯(lián)系情況;忠誠度指數(shù)、潛在消費指數(shù);對新產(chǎn)品的傾向表6.2團(tuán)體客戶信息模型58客戶關(guān)系管理大類信息詳細(xì)信息公司基本情況公司名稱、總部及相應(yīng)機(jī)構(gòu)營業(yè)地市場促銷性數(shù)據(jù)大類信息詳細(xì)信息促銷活動的類型降價銷售、電話促銷、業(yè)務(wù)推廣活動、紙媒廣告、廣播型廣告和Web廣告。對促銷活動的描述這方面的題材很多,依據(jù)廠家促銷活動組織形式,如寄明信片的顏色、業(yè)務(wù)推廣人員的性別、禮品發(fā)放形式等。促銷媒體電視、報紙、廣播、網(wǎng)絡(luò)等。促銷時間進(jìn)行促銷活動的日期,包括年、月、日,有時甚至要細(xì)致到時刻市場促銷活動的意圖對該活動的目標(biāo)客戶的簡單說明,以及為什么采取這樣的促銷活動,例如,為什么要選擇這樣的顏色或者背景音樂成本信息包括促銷活動的固定成本和變動成本59客戶關(guān)系管理市場促銷性數(shù)據(jù)大類信息詳細(xì)信息促銷活動的類型降價銷售、電話大類信息詳細(xì)信息購買商品類數(shù)據(jù)過去購買記錄、購買頻率和購買數(shù)量、購買金額及金額累計價格、交貨要求、產(chǎn)品規(guī)格、商品購買過程及付款方式商品售后類數(shù)據(jù)售后服務(wù)內(nèi)容、使用后對產(chǎn)品的評價、對服務(wù)的評價、曾有的問題和不滿、要求退貨記錄市場促銷性數(shù)據(jù)表6.4客戶交易型數(shù)據(jù)模型60客戶關(guān)系管理大類信息詳細(xì)信息購買商品類數(shù)據(jù)過去購買記錄、購買頻率和購買數(shù)二、客戶數(shù)據(jù)的采集客戶數(shù)據(jù)的來源圖6-2多渠道客戶數(shù)據(jù)收集平臺61客戶關(guān)系管理二、客戶數(shù)據(jù)的采集圖6-2多渠道客戶數(shù)據(jù)收集平臺8客戶關(guān)客戶數(shù)據(jù)信息處理(1)基本的校驗。(2)結(jié)構(gòu)化。(3)數(shù)據(jù)的分析和使用62客戶關(guān)系管理客戶數(shù)據(jù)信息處理9客戶關(guān)系管理一、客戶的隱私問題及保護(hù)措施使用匿名身份信息圖6-3保護(hù)客戶隱私的匿名體系結(jié)構(gòu)63客戶關(guān)系管理一、客戶的隱私問題及保護(hù)措施圖6-3保護(hù)客戶隱私的匿名體系盡量使用匯總數(shù)據(jù)信息只用于市場定位或評估盡可能不合并數(shù)據(jù)源64客戶關(guān)系管理盡量使用匯總數(shù)據(jù)11客戶關(guān)系管理四、客戶數(shù)據(jù)庫的建立客戶數(shù)據(jù)庫的特點(1)動態(tài)的、整合的顧客數(shù)據(jù)管理和查詢系統(tǒng)。(2)基于數(shù)據(jù)庫支持的顧客關(guān)系格式或結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。(3)基于數(shù)據(jù)庫支持的忠誠顧客識別系統(tǒng)。(4)基于數(shù)據(jù)庫支持的顧客購買行為參考系統(tǒng)。(5)個性化服務(wù)。65客戶關(guān)系管理四、客戶數(shù)據(jù)庫的建立12客戶關(guān)系管理構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫(1)按照可預(yù)見未來所需的信息量,盡可能多地考慮預(yù)期客戶購買產(chǎn)品的情況和購買后的反應(yīng)。(2)深入策劃客戶數(shù)據(jù)庫的組成部分,應(yīng)保留一定的彈性,以滿足未來變化的需要。(3)建立數(shù)據(jù)庫,可先建成一個小而實用的數(shù)據(jù)庫,在管理客戶數(shù)據(jù)庫中獲得經(jīng)驗,并對其評價,不斷改進(jìn)。(4)構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫時,讓盡可能多的部門和人員參與。一方面使信息采集科學(xué)完備;另一方面讓數(shù)據(jù)庫的使用者充分了解設(shè)計者的思想。66客戶關(guān)系管理構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫13客戶關(guān)系管理第二節(jié)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)一、數(shù)據(jù)倉庫概述從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫圖6.4數(shù)據(jù)倉庫體系化環(huán)境67客戶關(guān)系管理第二節(jié)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)一、數(shù)據(jù)倉庫概述圖6.4數(shù)據(jù)倉庫體系化數(shù)據(jù)倉庫定義“數(shù)據(jù)倉庫是在企業(yè)管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合”。(1)面向主題(subject-oriented)。數(shù)據(jù)倉庫通常圍繞一些主題。(2)集成(integrated)。數(shù)據(jù)倉庫通常是結(jié)合多個異種數(shù)據(jù)源構(gòu)成的。(3)時變(time-variant)。數(shù)據(jù)倉庫中包含時間元素,它所提供的信息總是與時間相關(guān)聯(lián)的。(4)不可修改(nonvolatile)。其數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定,極少或根本不更新。68客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫定義15客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的類型(1)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)。(2)操作型數(shù)據(jù)庫(ODS)。(3)數(shù)據(jù)集市(DataMart)。數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的比較(1)數(shù)據(jù)的抽取。(2)數(shù)據(jù)的存儲和管理。(3)數(shù)據(jù)的展現(xiàn)。聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(On-LineTransactionProcessing,OLTP)是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的核心應(yīng)用,主要執(zhí)行基本的插入、刪除等聯(lián)機(jī)事務(wù)和查詢處理,其基本任務(wù)就是及時、安全地將當(dāng)前事務(wù)所產(chǎn)生的記錄保存下來。69客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的類型16客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)圖6.5數(shù)據(jù)倉庫基本體系結(jié)構(gòu)70客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)圖6.5數(shù)據(jù)倉庫基本體系結(jié)構(gòu)17客戶關(guān)系二、數(shù)據(jù)倉庫的實施數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)流程(1)啟動工程。(2)建立技術(shù)環(huán)境。(3)確定主題進(jìn)行倉庫結(jié)構(gòu)設(shè)計。(4)數(shù)據(jù)倉庫的物理庫設(shè)計。(5)數(shù)據(jù)抽取、精練、分布。(6)對數(shù)據(jù)倉庫的OLAP訪問。(7)數(shù)據(jù)倉庫的管理。71客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)倉庫的實施18客戶關(guān)系管理實施數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)注意的問題(1)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)不同,數(shù)據(jù)倉庫是面向管理決策層應(yīng)用的,必須有系統(tǒng)自身的最終用戶——企業(yè)決策層的參與。(2)由于數(shù)據(jù)倉庫的訪問和查詢往往能夠通過工具來提供,因此數(shù)據(jù)倉庫的功能取決于系統(tǒng)的規(guī)劃和設(shè)計。(3)在對待原始數(shù)據(jù)不拘泥于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的現(xiàn)狀。(4)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和裝載在系統(tǒng)實施過程中建議由專門小組或人員負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)抽取的工作,將其納入統(tǒng)一的管理和設(shè)計。(5)數(shù)據(jù)倉庫的強(qiáng)項在于提供聯(lián)機(jī)的業(yè)務(wù)分析手段,才使管理人員實時了解企業(yè)和市場的動態(tài)。(6)系統(tǒng)的實施需要明確的計劃和時間表。72客戶關(guān)系管理實施數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)注意的問題19客戶關(guān)系管理三、多維數(shù)據(jù)倉庫中度量的建模星型模式圖6.6星型模式結(jié)構(gòu)示意圖73客戶關(guān)系管理三、多維數(shù)據(jù)倉庫中度量的建模圖6.6星型模式結(jié)構(gòu)示意圖20客(1)以銷售機(jī)會作為一個主題,可以同其他幾個維表組成一個星狀的關(guān)系結(jié)構(gòu)。圖6.6星型模式結(jié)構(gòu)示意圖74客戶關(guān)系管理(1)以銷售機(jī)會作為一個主題,可以同其他幾個維表組成一個星狀客戶號姓名時間段時間區(qū)域段郵政段客戶號姓名時間段員工號區(qū)域編號機(jī)會總額姓名產(chǎn)品號聯(lián)系人員產(chǎn)品號產(chǎn)品組員工號聯(lián)系人標(biāo)識圖6.8銷售機(jī)會數(shù)據(jù)倉庫的星形鏈接75客戶關(guān)系管理客戶號姓名時間段時間區(qū)域段郵政段客戶號姓名時間段員工號區(qū)域編(2)以保險公司業(yè)務(wù)為主題來考慮維的構(gòu)建。市行政區(qū)郵政區(qū)號小區(qū)域業(yè)務(wù)地址地理鍵時間鍵部門鍵險種鍵地理指針保額保費賠款年季月日時間分公司辦公室代辦處經(jīng)辦人部門鍵時間鍵險種險別險種鍵地理鍵地理維時間維部門維保險種類維事實數(shù)據(jù)維圖6.9保險業(yè)務(wù)多維數(shù)據(jù)倉庫的星狀模型76客戶關(guān)系管理(2)以保險公司業(yè)務(wù)為主題來考慮維的構(gòu)建。市行政區(qū)地理鍵地理雪花模式事實表維度表維度表維度表維度表維度表維度表圖6.10雪花模式結(jié)構(gòu)示意圖77客戶關(guān)系管理雪花模式事實表維度表維度表維度表維度表維度表維度表圖6.10四、數(shù)據(jù)倉庫的執(zhí)行策略數(shù)據(jù)集市(Datamart)數(shù)據(jù)集市是一個針對某個主題的經(jīng)過預(yù)統(tǒng)計處理的部門級分析數(shù)據(jù)庫,如銷售數(shù)據(jù)集市、營銷數(shù)據(jù)集市、庫存集市和財務(wù)集市等。元數(shù)據(jù)(Metadata)元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù),即描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的執(zhí)行策略78客戶關(guān)系管理四、數(shù)據(jù)倉庫的執(zhí)行策略25客戶關(guān)系管理(1)自上而下模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市圖6.11自上而下模式79客戶關(guān)系管理(1)自上而下模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市用戶用戶用戶圖6-12有反饋的自上而下模式80客戶關(guān)系管理OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市用戶用戶用(2)自下而上模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉庫圖6.14有反饋的自下而上模式81客戶關(guān)系管理(2)自下而上模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集(3)平行開發(fā)模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)倉庫圖6-17平行開發(fā)模式82客戶關(guān)系管理(3)平行開發(fā)模式。OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集圖6-18有反饋的平行開發(fā)模式OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市客戶數(shù)據(jù)集市客戶數(shù)據(jù)集市客戶83客戶關(guān)系管理圖6-18有反饋的平行開發(fā)模式OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)元數(shù)據(jù)OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)上線凈化聚焦轉(zhuǎn)換工具層外部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集市OLAP工具前端工具用戶數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的元數(shù)據(jù)圖6.19數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。84客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)元數(shù)據(jù)OLTP原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)上線外五、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)OLAP支持通過多維的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和生成報表,其基本功能是對用戶當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以輔助領(lǐng)導(dǎo)決策。OLAP支持復(fù)雜的分析操作,側(cè)重決策支持,并且可提供直觀易懂的查詢結(jié)果。85客戶關(guān)系管理五、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)32客戶關(guān)系管理第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一、數(shù)據(jù)挖掘的涵義數(shù)據(jù)挖掘的定義(1)技術(shù)上的定義。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。(2)商業(yè)角度的定義。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(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)。86客戶關(guān)系管理第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一、數(shù)據(jù)挖掘的涵義33客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)挖掘的作用和意義數(shù)據(jù)挖掘工具能從龐雜的信息中篩選出有用的數(shù)據(jù),以公正客觀的統(tǒng)計分析快速準(zhǔn)確地得知企業(yè)經(jīng)營的信息,從而找出銷售模式,正確掌握未來的經(jīng)營動態(tài)。87客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)挖掘的作用和意義34客戶關(guān)系管理三、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程進(jìn)化階段商業(yè)問題支持技術(shù)產(chǎn)品廠家產(chǎn)品特點數(shù)據(jù)搜集(60年代)“過去五年中我的總收入是多少?”計算機(jī)、磁帶和磁盤IBM,CDC提供歷史性的、靜態(tài)的數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)訪問(80年代)“在新英格蘭的分部去年三月的銷售額是多少?”關(guān)系數(shù)據(jù)庫(RDBMS),結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL),ODBCOracle、Sybase、Informix、IBM、Microsoft在記錄級提供歷史性的、動態(tài)數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)倉庫;決策支持(90年代)“在新英格蘭的分部去年三月的銷售額是多少?波士頓據(jù)此可得出什么結(jié)論?”聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、多維數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫Pilot、Comshare、Arbor、Cognos、Microstrategy在各種層次上提供回溯的、動態(tài)的數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)挖掘(正在流行)“下個月波士頓的銷售會怎么樣?為什么?”高級算法、多處理器計算機(jī)、海量數(shù)據(jù)庫Pilot、Lockheed、IBM、SGI、其他初創(chuàng)公司提供預(yù)測性的信息表6-4數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)化歷程88客戶關(guān)系管理三、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程進(jìn)化階段商業(yè)問題支持技術(shù)產(chǎn)品廠家產(chǎn)品四、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)總結(jié)規(guī)則挖掘。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。分類規(guī)則挖掘。群集(聚類)規(guī)則挖掘。預(yù)測分析。趨勢分析。偏差分析。89客戶關(guān)系管理四、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)36客戶關(guān)系管理五、數(shù)據(jù)挖掘的基本方法統(tǒng)計分析方法決策樹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)前饋式網(wǎng)絡(luò)。(2)反饋式網(wǎng)絡(luò)。(3)自組織型網(wǎng)絡(luò)。基因算法粗糙集聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)(OLAP)90客戶關(guān)系管理五、數(shù)據(jù)挖掘的基本方法37客戶關(guān)系管理六、數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用舉例關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘表6-5客戶購物清單記錄號購物清單12345啤酒、尿布、嬰兒爽身粉、面包、雨傘尿布、嬰兒爽身粉啤酒、尿布、牛奶尿布、啤酒、洗衣粉啤酒、牛奶、可樂表6-5客戶購物清單單項統(tǒng)計支持度{啤酒}{尿布}{嬰兒爽身粉}{牛奶}0.80.80.40.4表6-6單項統(tǒng)計結(jié)果91客戶關(guān)系管理六、數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用舉例表6-5客戶購物清單記錄號購物清單雙項統(tǒng)計支持度{啤酒,尿布}{啤酒,牛奶}{尿布,嬰兒爽身粉}0.60.40.4R1:啤酒~尿布,S=0.6,C=0.6/0.8==0.75R2:尿布~啤酒,S=0.6,C=0.6/0.8==0.75R3:牛奶~啤酒,S=0.4,C=0.4/0.4==1R4:啤酒~牛奶,S=0.4,C=0.4/0.8==0.5R5:尿布~爽身粉,S=0.4,C=0.4/0.8==0.5R6:嬰兒爽身粉~尿布,S=0.4,C=0.4/0.4==l92客戶關(guān)系管理雙項統(tǒng)計支持度{啤酒,尿布}0.6R1:啤酒~尿布,S=0.分類規(guī)則挖掘舉例(1)先畫出一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫。姓名ABCDE性別男女男女男年齡2123212323品德AAAAB平均成績9895909090體育特佳佳特佳特佳特佳得獎量化值9095806060發(fā)表論文22100加權(quán)總分9192857070評獎等級1123無表6-8評獎項目訓(xùn)練數(shù)據(jù)93客戶關(guān)系管理分類規(guī)則挖掘舉例姓名ABCDE性別男女男女男年齡212321特征選擇。選擇一個總分評估函數(shù)(又稱為特征函數(shù))。根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)解方程式或迭代調(diào)整有效字段的加權(quán)值,使得在訓(xùn)練集中,各記錄的∑PiFi剛好在應(yīng)評等級的分?jǐn)?shù)段中。用另一組或多組獨立的測試數(shù)據(jù)來測試和修改公式Total=W。公式Total=∑PiFi就是從數(shù)據(jù)中“挖掘”出來的,其所分類的知識可以推廣使用。94客
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