電子商務(wù)企業(yè)管理方案

第五章

電子商務(wù)企業(yè)管理方案

精選ppt

客戶關(guān)系管理

供應(yīng)鏈管理商務(wù)智能精選ppt客戶關(guān)系管理簡述CRM(CustomerRelationshipManagement，客戶關(guān)系管理)，是正在興起的一種旨在健全、改善企業(yè)與客戶之間關(guān)系的新型管理系統(tǒng)

CRM核心思想是以“客戶為中心”，提高客戶滿意度，改善客戶關(guān)系，從而提高企業(yè)的競爭力

對CRM的定義，目前還沒有一個統(tǒng)一的表述。但就其功能來看，CRM是通過采用信息技術(shù)，使企業(yè)市場營銷、銷售管理、客戶服務(wù)和支持等經(jīng)營流程信息化，實現(xiàn)客戶資源有效利用的管理軟件系統(tǒng)

精選ppt需求的拉動的沖擊來自銷售人員的聲音來自營銷人員的聲音來自服務(wù)人員的聲音來自顧客的聲音來自經(jīng)理人員的聲音技術(shù)的推動管理理念的更新業(yè)務(wù)流程的重組（BPR）客戶的重要性日益突出網(wǎng)絡(luò)化市場的主動權(quán)在客戶方CRM的產(chǎn)生精選pptInternet和電子商務(wù)多媒體技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘人工智能和專家系統(tǒng)呼叫中心及相應(yīng)的硬件系統(tǒng)專業(yè)咨詢真正的CRM應(yīng)做到讓客戶更方便（Convenient）讓客戶更親切（Care）讓客戶更覺個性化（Personalized）實時反應(yīng)（real-timeresponse）CRM作為解決方案精選pptCRM的主要內(nèi)容客戶分析企業(yè)對客戶的承諾客戶信息交流一良好的關(guān)系留住客戶客戶反饋管理CRM系統(tǒng)組成客戶概況（Profiling）分析子系統(tǒng)客戶利潤（Profitability）分析子系統(tǒng)客戶性能（Performance）分析子系統(tǒng)客戶產(chǎn)品（Product）分析子系統(tǒng)客戶忠誠度（Persistency）分析子系統(tǒng)客戶未來（Prospecting）分析子系統(tǒng)客戶促銷（Promotion）分析子系統(tǒng)CRM主要內(nèi)容精選pptCRM與ERP的關(guān)系精選ppt客戶關(guān)系管理模型精選ppt客戶關(guān)系管理的功能主要分為四大部分：客戶信息管理：整合記錄企業(yè)各部門、每個人所接觸的客戶資料，并進行統(tǒng)一管理

市場營銷管理：制訂市場推廣計劃，并對各種渠道接觸的客戶進行記錄、分類和辨識，提供對潛在客戶的管理，并對各種市場活動的成效進行評價

銷售管理：包括對銷售人員電話銷售、現(xiàn)場銷售、銷售傭金等管理，支持現(xiàn)場銷售人員的移動通信設(shè)備或掌上電腦接入

服務(wù)管理與客戶關(guān)懷：功能包括產(chǎn)品安裝檔案、服務(wù)請求、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)網(wǎng)點、服務(wù)收費等管理信息，詳細記錄服務(wù)全程進行情況

CRM的典型功能

精選ppt

IBM的CRM解決方案

精選pptCRM解決方案的功能主要有三類：接入管理：用來管理客戶和企業(yè)進行交互的方式CRM流程管理：CRM流程管理代表著與銷售、服務(wù)、支持和市場相關(guān)的業(yè)務(wù)流程的自動化，主要包括銷售自動化、服務(wù)送達、產(chǎn)品支持和市場自動化關(guān)系管理：使用數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)倉庫和復雜的分析功能，貫穿于CRM解決方案關(guān)系管理的全過程，并具有全面的客戶觀念和客戶忠誠度衡量標準和條件IBMCRM的主要內(nèi)容精選ppt

客戶關(guān)系管理

供應(yīng)鏈管理商務(wù)智能精選pptSCM概念供應(yīng)鏈（supplychain）定義為相互間通過提供原材料、零部件、產(chǎn)品、服務(wù)的廠家、供應(yīng)商、零售商等組成的網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈管理（SupplyChainManagement）則是對供應(yīng)鏈中的信息流、物流和資金流進行設(shè)計、規(guī)劃和控制，從而增強競爭實力，提高供應(yīng)鏈中各成員的效率和效益SCM幫助管理人員有效分配資源，最大限度提高效率和減少工作周期精選pptSCM與ERP供應(yīng)鏈管理(SCM)應(yīng)用是在企業(yè)資源管理(ERP)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的

ERP從概念上而言僅是對企業(yè)內(nèi)部的資源進行調(diào)配與平衡

SCM被作為ERP的外延和補充提出來，因為SCM不僅包括資源接收、生產(chǎn)制造過程的管理，還涉及產(chǎn)品交付過程等管理ERP是著重在交易處理（TransactionBase）的層面，SCM軟件則著重在規(guī)劃層面，而且它是從供應(yīng)鏈的角度思考作整個供應(yīng)鏈的管理

精選pptSCM的功能

訂購管理：管理客戶各種訂購情況，如訂貨、收貨、付款與否等需求管理：從市場動態(tài)預測客戶需求，以及材料補給計劃等供給管理：管理材料供應(yīng)商的供給情況，如庫存情況、價格、供給能力等制造管理：管理產(chǎn)品的狀況，如生產(chǎn)線、生產(chǎn)量、物流管理等

精選ppt供應(yīng)鏈流程觀周期的觀點推拉的觀點精選pptDell供應(yīng)鏈的推/拉流程精選pptOracle供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)主要包括：供應(yīng)鏈計劃供給管理

物料管理銷售定單管理售后客戶服務(wù)質(zhì)量管理

Oracle的供應(yīng)鏈管理方案

精選ppt

客戶關(guān)系管理

供應(yīng)鏈管理

商務(wù)智能精選ppt核心業(yè)務(wù)與電子商務(wù)緊密結(jié)合面向客戶個性化服務(wù)商業(yè)智能快速反應(yīng)智能電子商務(wù)的特征精選ppt如果數(shù)據(jù)是金錢，商務(wù)智能可以...ExistingDataAssets產(chǎn)品或服務(wù)分析降低成本分析利潤發(fā)現(xiàn)銷售機會目標市場/動態(tài)區(qū)隔P=R-C精選ppt什么是商務(wù)智能？商務(wù)智能指收集、轉(zhuǎn)換、分析和發(fā)布數(shù)據(jù)的過程，目的是為了更好的決策。商務(wù)智能是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識的過程。它包括捕獲和分析信息，交流信息，以及利用這些信息開發(fā)市場。DataInformationKnowledge精選ppt商務(wù)智能在行業(yè)的應(yīng)用銀行客戶利潤分析分支行利潤分析交叉銷售信用風險管理新產(chǎn)品推銷收費策略保險欺詐管理收費策略目標市場活動客戶挽留客戶利潤分析零售地區(qū)/商店各種貨物（品牌，分類等）銷售業(yè)績定價和減價市場籃子關(guān)系市場需求預測倉儲規(guī)劃通訊客戶忠實客戶流失模式客戶利潤分析競爭分析欺詐管理精選ppt數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)聯(lián)機分析處理技術(shù)OLAP數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)代理技術(shù)商務(wù)智能關(guān)鍵技術(shù)精選ppt數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的最終目標是把企業(yè)范圍內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集成在一個大倉庫中，讓用戶能運行查詢、產(chǎn)生報告、執(zhí)行分析“數(shù)據(jù)倉庫之父”BillInmon給的定義：

數(shù)據(jù)倉庫就是一個用以更好地支持企業(yè)或組織的決策分析處理的，面向主題的，集成的，不可更新的，隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合精選ppt數(shù)據(jù)倉庫的特征面向主題的：主題是一個在較高層次將數(shù)據(jù)歸類的標準，每個主題基本對應(yīng)一個宏觀的分析領(lǐng)域集成的：允許數(shù)據(jù)來自于跨組織和部門等不同數(shù)據(jù)源；集成的數(shù)據(jù)必須是一致的、用戶看來是統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖不可更新的：指一旦某個數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫后，一般情況下將被長期保留（反映歷史數(shù)據(jù)內(nèi)容）隨時間不斷變化：庫中的信息系統(tǒng)地記錄了企業(yè)從過去某一點到目前的各階段的信息精選ppt數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫比較不同點：—依據(jù)決策要求，只從數(shù)據(jù)庫中抽取需要的數(shù)據(jù)，并進行一定的處理—數(shù)據(jù)倉庫是多維的，即數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)的組織方式有多層的行和列—支持決策處理（OLAP），不同于普通的事務(wù)處理（OLTP）需要的數(shù)據(jù)庫知識—并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)：數(shù)據(jù)量很大—高性能的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器：分析型的應(yīng)用—數(shù)據(jù)庫互操作技術(shù)：數(shù)據(jù)來源多種多樣精選ppt數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)

操作型數(shù)據(jù)源1報告查詢、應(yīng)用開發(fā)和EIS工具

操作型數(shù)據(jù)源2OLAP工具

n數(shù)據(jù)挖掘工具

倉庫管理器

元數(shù)據(jù)高度綜合數(shù)據(jù)

輕度綜合數(shù)據(jù)

細節(jié)數(shù)據(jù)

集成管理器查詢管理器操作型數(shù)據(jù)源n精選ppt數(shù)據(jù)倉庫建?！切湍Ｊ紼xampleofStarSchemaDateMonthYearDateCustIdCustNameCustCityCustCountryCustSalesFactTable

Date

Product

Store

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unit_sales

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Yen_salesMeasurementsProductNoProdNameProdDescCategoryQOHProductStoreIDCityStateCountryRegionStore精選ppt數(shù)據(jù)倉庫建?！┢Ｊ?/p>

DateMonthDateCustIdCustNameCustCityCustCountryCustSalesFactTable

Date

Product

Store

Customer

unit_sales

dollar_sales

Yen_salesMeasurementsProductNoProdNameProdDescCategoryQOHProductMonthYearMonthYearYearCityStateCityCountryRegionCountryStateCountryStateStoreIDCityStoreExampleofSnowflakeSchema精選ppt操作型（OLTP）數(shù)據(jù)源---銷售庫精選ppt星形模式時間維事實表精選ppt多維模型事實度量(Metrics)時間維時間維的屬性精選ppt聯(lián)機事物處理OLTP系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫的比較精選ppt典型的數(shù)據(jù)倉庫解決方案IBM數(shù)據(jù)倉庫解決方案ORACLE數(shù)據(jù)倉庫解決方案SAS數(shù)據(jù)倉庫解決方案…...精選pptIBM數(shù)據(jù)倉庫解決方案建立數(shù)據(jù)倉庫包括以下階段：數(shù)據(jù)抽取階段：完成對各種數(shù)據(jù)源的訪問數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段：完成對數(shù)據(jù)的清洗、匯總、整合數(shù)據(jù)分布階段：完成對結(jié)果數(shù)據(jù)存儲的分配

通常此三階段緊密結(jié)合在一個產(chǎn)品中體現(xiàn)

數(shù)據(jù)倉庫的存儲：由DB2家族完成數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)：由不同產(chǎn)品完成不同的分析要求管理和維護數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)：

交給VisualWarehouse精選pptIBM數(shù)據(jù)倉庫解決方案精選pptIBM數(shù)據(jù)倉庫解決方案前三個階段（抽取、轉(zhuǎn)換、分布）：VisualWarehouse、DataJoiner、 DatePropagator數(shù)據(jù)倉庫的存儲由DB2家族產(chǎn)品來完成精選pptIBM數(shù)據(jù)倉庫解決方案數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)：Approach可進行查詢和統(tǒng)計分析IntelligentDecisionServer支持多維分析IntelligentMiner用于數(shù)據(jù)挖掘用戶查找和理解數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)：DataGuide精選pptORACLE數(shù)據(jù)倉庫解決方案ORACLE數(shù)據(jù)倉庫解決方案是OracleOLAP產(chǎn)品。其示意圖如下：OLAP應(yīng)用程序OLAP工具OLAPServer數(shù)據(jù)源OracleSalesAnalyzerOracleFinancialAnalyzerOracleFinancialController第三方前端工具OracleExpressObjectsOracleExpressAnalyzerOracleExpressWebAgentOracleDiscovererOracleExpressServer其他傳統(tǒng)的和外部數(shù)據(jù)庫關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)精選pptORACLE數(shù)據(jù)倉庫解決方案OracleExpressServer是一個先進的計算引擎和數(shù)據(jù)高速緩存Oracle的OLAP工具主要包括OracleExpressObjects、OracleExpressAnalyzer和OracleDiscoverer精選pptORACLE數(shù)據(jù)倉庫解決方案OracleExpressWebAgent將OracleExpress技術(shù)的分析能力和Web瀏覽器的簡單性相結(jié)合OracleFinancialAnalyzer，OracleFinancialController和OracleSalesAnalyzer是Oracle針對財務(wù)和銷售而預制的OLAP應(yīng)用精選ppt聯(lián)機分析處理（OLAP）60年代，關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父E.F.Codd提出了關(guān)系模型，促進了聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)的發(fā)展(數(shù)據(jù)以表格的形式而非文件方式存儲)。1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，認為OLTP已不能滿足終端用戶對數(shù)據(jù)庫查詢分析的需要，SQL對大型數(shù)據(jù)庫進行的簡單查詢也不能滿足終端用戶分析的要求。用戶的決策分析需要對關(guān)系數(shù)據(jù)庫進行大量計算才能得到結(jié)果，而查詢的結(jié)果并不能滿足決策者提出的需求。因此，E.F.Codd提出了多維數(shù)據(jù)庫和多維分析的概念，即OLAP。精選ppt

OLTP數(shù)據(jù)OLAP數(shù)據(jù)

原始數(shù)據(jù) 導出數(shù)據(jù) 細節(jié)性數(shù)據(jù) 綜合性和提煉性數(shù)據(jù) 當前值數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù) 可更新 不可更新，但周期性刷新 一次處理的數(shù)據(jù)量小 一次處理的數(shù)據(jù)量大 面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動 面向分析，分析驅(qū)動 面向操作人員，支持日面向決策人員，支持管理需要常操作OLTP和OLAP的區(qū)別精選ppt定義1：OLAP(聯(lián)機分析處理)是針對特定問題的聯(lián)機數(shù)據(jù)訪問和分析。通過對信息(維數(shù)據(jù))的多種可能的觀察形式進行快速、穩(wěn)定一致和交互性的存取，允許管理決策人員對數(shù)據(jù)進行深入觀察。定義2：OLAP(聯(lián)機分析處理)是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多種角度對從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映企業(yè)維特性的信息進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。(OLAP委員會的定義)OLAP的目標是滿足決策支持或多維環(huán)境特定的查詢和報表需求，它的技術(shù)核心是“維”這個概念，因此OLAP也可以說是多維數(shù)據(jù)分析工具的集合。什么是OLAP？精選ppt1.維：是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度，是考慮問題時的一類屬性，屬性集合構(gòu)成一個維(時間維、地理維等)。2.維的層次：人們觀察數(shù)據(jù)的某個特定角度(即某個維)可以存在細節(jié)程度不同的各個描述方面(時間維：日期、月份、季度、年)。3.維的成員：維的一個取值。是數(shù)據(jù)項在某維中位置的描述。(“某年某月某日”是在時間維上位置的描述)4.多維數(shù)組：維和變量的組合表示。一個多維數(shù)組可以表示為：(維1，維2，…，維n，變量)。(時間，地區(qū)，產(chǎn)品，銷售額)5.數(shù)據(jù)單元(單元格)：多維數(shù)組的取值。(2000年1月，上海，筆記本電腦，$100000)相關(guān)基本概念精選ppt(1)快速性:用戶對OLAP的快速反應(yīng)能力有很高的要求。系統(tǒng)應(yīng)能在5秒內(nèi)對用戶的大部分分析要求做出反應(yīng)。

(2)可分析性:OLAP系統(tǒng)應(yīng)能處理與應(yīng)用有關(guān)的任何邏輯分析和統(tǒng)計分析。(3)多維性:多維性是OLAP的關(guān)鍵屬性。系統(tǒng)必須提供對數(shù)據(jù)的多維視圖和分析,包括對層次維和多重層次維的完全支持…(4)信息性:不論數(shù)據(jù)量有多大，也不管數(shù)據(jù)存儲在何處，OLAP系統(tǒng)應(yīng)能及時獲得信息，并且管理大容量信息。OLAP特性精選ppt多維視圖

地北京

理多維數(shù)據(jù)視圖

位上海

99

置98年廣州97份

彩電

洗衣機

電冰箱產(chǎn)

品

類

型9897精選ppt1.超立方結(jié)構(gòu)(Hypercube)

超立方結(jié)構(gòu)指用三維或更多的維數(shù)來描述一個對象,每個維彼此垂直。數(shù)據(jù)的測量值發(fā)生在維的交叉點上,數(shù)據(jù)空間的各個部分都有相同的維屬性。(收縮超立方結(jié)構(gòu):這種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)密度更大,數(shù)據(jù)的維數(shù)更少,并可加入額外的分析維)。

2.多立方結(jié)構(gòu)(Multicube)

在多立方結(jié)構(gòu)(Multicube)中,將大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分成多個多維結(jié)構(gòu)。這些多維結(jié)構(gòu)是大數(shù)據(jù)維數(shù)的子集,面向某一特定應(yīng)用對維進行分割,即將超立方結(jié)構(gòu)變?yōu)樽恿⒎浇Y(jié)構(gòu)。它具有很強的靈活性,提高了數(shù)據(jù)(特別是稀疏數(shù)據(jù))的分析效率OLAP多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)精選pptOLAP多維數(shù)據(jù)分析 對以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)，采取切片、切塊、旋轉(zhuǎn)等各種分析動作，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能從多個角度、多側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)精選ppt1.切片和切塊(SliceandDice)在多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,按二維進行切片,按三維進行切塊,可得到所需要的數(shù)據(jù)。如在“城市、產(chǎn)品、時間”三維立方體中進行切塊和切片,可得到各城市、各產(chǎn)品的銷售情況。2.鉆取(Drill)鉆取包含向下鉆取(Drill-down)和向上鉆取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，鉆取的深度與維所劃分的層次相對應(yīng)。

3.旋轉(zhuǎn)(Rotate)/轉(zhuǎn)軸(Pivot)通過旋轉(zhuǎn)可以得到不同視角的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析方法精選pptOLAP的分析方法(一)切片、切塊精選pptOLAP的分析方法(二)鉆取按時間維向下鉆取按時間維向上鉆取60精選pptOLAP的分析方法(三)旋轉(zhuǎn)精選ppt數(shù)據(jù)組織形式RDB數(shù)據(jù)組織-MDDB數(shù)據(jù)組織-關(guān)系表中綜合數(shù)據(jù)的存放

多維數(shù)據(jù)庫中綜合數(shù)據(jù)的存放

產(chǎn)品名稱地區(qū)銷售量冰箱東北50冰箱西北60冰箱華北100彩電東北40彩電西北70彩電華北80空調(diào)東北90空調(diào)西北120空調(diào)華北140

東北西北華北冰箱5060100彩電407080空調(diào)90120140產(chǎn)品名稱地區(qū)銷售量冰箱東北50冰箱西北60冰箱華北100冰箱總和210彩電東北40彩電西北70彩電華北80彩電總和190空調(diào)東北90空調(diào)西北120空調(diào)華北140空調(diào)總和350總和東北180總和西北250總和華北320總和總和750

東北西北華北總和冰箱5060100210彩電407080190空調(diào)90120140350總和180250320750精選pptOLAP體系結(jié)構(gòu)精選ppt數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）

數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規(guī)則）的過程數(shù)據(jù)挖掘的目的：提高市場決策能力；檢測異常模式；在過去的經(jīng)驗基礎(chǔ)上預言未來趨勢等數(shù)據(jù)挖掘不同的術(shù)語和定義：datamining,knowledgediscovery,patterndiscovery,datadredging,dataarcheology.精選ppt數(shù)據(jù)挖掘過程選擇轉(zhuǎn)換挖掘理解轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)抽取的信息可理解的信息選擇的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫精選ppt數(shù)據(jù)挖掘過程模型1.

定義商業(yè)問題2.

建立數(shù)據(jù)挖掘模型3.

分析數(shù)據(jù)4.

準備數(shù)據(jù)5.

建立模型6.

評價模型7.

實施精選ppt數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)倉庫各分公司數(shù)據(jù)集市分析數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)集市圖1：數(shù)據(jù)挖掘庫從數(shù)據(jù)倉庫中得出數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)挖掘庫圖2：數(shù)據(jù)挖掘庫從事務(wù)數(shù)據(jù)庫中得出精選ppt數(shù)據(jù)挖掘模式分類模式關(guān)聯(lián)模式順序模式

聚類模式

回歸模式時間序列模式精選ppt分類（Classification）方法：首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓練集，在該訓練集上運用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對于沒有分類的數(shù)據(jù)進行分類。例子：a.信用卡申請者，分類為低、中、高風險b.分配客戶到預先定義的客戶分片注意：類的個數(shù)是確定的，預先定義好的常用算法：Decisiontreeinduction、Neuralnetworks、Geneticalgorithms、K-Nearestneighbors、Casebasedreasoning、AssociationRuleModel、DecisionClustermodel、Roughsetclassificationmodel

精選ppt回歸（估值Estimation）方法

估值與分類類似，不同之處在于，分類描述的是離散型變量的輸出，而估值處理連續(xù)值的輸出；分類的類別是確定數(shù)目的，估值的量是不確定的。例子：a.根據(jù)購買模式，估計一個家庭的孩子個數(shù)b.根據(jù)購買模式，估計一個家庭的收入c.估計realestate的價值一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數(shù)據(jù)，通過估值，得到未知的連續(xù)變量的值，然后，根據(jù)預先設(shè)定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業(yè)務(wù)，運用估值，給各個客戶記分（Score0~1）。然后，根據(jù)閾值，將貸款級別分類。精選ppt關(guān)聯(lián)模式相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinitygroupingorassociationrules）兩種常用的技術(shù)是關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找在同一個事件中出現(xiàn)的不同項的相關(guān)性；序列模式尋找的是事件之間時間上的相關(guān)性

例子：a.超市中客戶在購買A的