数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

[大数据技术中关于用户行为分析方面的有哪些技术]做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是...+阅读

数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

以百会CRM为例分析如何利用CRM结合大数据技术助力企业深层挖掘潜在客户。采集精准数据净化客户数据库信息化的市场，各种各样的数据不断涌出，企业能够轻松从市场上获得各类数据，但是并非所有的数据都是有价值的，如何对数据进行筛选、核查是一个问题。利用百会CRM能够方便地进行电子调查，利用系统模板创建调查问卷，通过匹配相关客户群，定时定量发送给客户来进行数据调研，百会CRM能够自动把客户的回复数据存入数据库，供相关人员查看或提取。通过预设条件，企业能够获得CRM采集最准确的第一手数据，无需费时费力即能完成客户数据净化。智能分析抓住有价值的客户采集数据的关键在于如何使用。不经过整合分析形成有用的信息，再多的数据对企业也毫无价值。

而百会CRM能够对客户资料进行筛选分析，根据客户消费行为和身份信息，识别目标客户；从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品；从历史业务信息挖掘潜在商机。通过多维度分析潜在客户，判断其能否为企业带来可估的价值，是客户开发的关键一步。全方位维护让客户价值最大化无论在什么时候、什么行业，客户流失的情况总是存在的，企业的客户像在一个巨大的沙漏中，以不同的速率流失，为了保证业绩，必须有源源不断的新客户注入，但若一味地招揽新客户而无暇顾及老客户，大量的老客户就会从服务不周的＂漏洞＂中快速流失。在竞争激烈的市场中，获取新客户的成本居高不下，大量旧客户的流失对企业无疑是一个巨大的损失。百会CRM能够根据客户需匹配产品信息，提供个性化的建议，生成详细的客户分析报表，帮助销售人员更高效地跟进客户，而清晰的客户消费行为分析结果，让公司得以提供给顾客超出预期的产品或服务，不仅仅满足于其目标需，超出期待的体验，才有可能在顾客心中建立起真正的忠诚度。

百会CRM如此的信息化管理让帮助企业有更多的心力关怀客户，留住有价值的客户。...

电子商务中数据挖掘的技术与方法有哪些呢

数据挖掘源于人工智能。它利用人工智能中成熟的技术和方法对经过处理的数据进行分析，其利用的技术方法越多，所得到的信息也就越精确。在电子商务中主要应用的数据挖掘技术和方法有：

（1）聚类分析聚类分析可在电子商务过程中从Web查找信息中聚集出具有相似特性的客户。划分出客户群后，能够帮助企业开发和执行其市场策略，Web可根据客户群提供特定的服务。

（2）关联规则关联规则挖掘是发现大量数据库中集之间的关联关系，这些关联关系可以帮助许多商务决策的制定。

（3）分类规则分类是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，一般用规则或决策树模式表示。其目的是把新的记录分配到预先定义好的类中。

（4）时间序列模式的发现按时间顺序查看时间事件数据库，从中找出另一个或多个相似的时序事件，通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。发现序列模式便于进行电子商务组织预测客户的查找模式，从而对客户进行针对性的服务。在时序模式中，一个重要影响的方法是相似时序。

（5）偏差分析描述和分析数据的异常或极端现象，包括不规则数据、反常实例和观测结果与期望值的偏离等。主要用于分析客户异常行为、信用欺诈甄别和数据质量控制。以及网络安全管理和故障检测等领域。

（6）预测与评价对历史数据进行综合分析和归纳。推理出数据分布的时效性和规律性，从而对未来事件发展的趋势和结果进行预测和评估。

什么是数据挖掘简述其作用和应用

数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。 1）数据挖掘能做以下七种不同事情（分析方法）：数据挖掘· 分类（Classification） · 估值（Estimation） · 预言（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化（Description and Visualization） · 复杂数据类型挖掘（Text, Web ，图形图像，视频，音频等） 2）数据挖掘分类以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

· 间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3）各种分析方法的简介 · 分类（Classification）首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。注意：类的个数是确定的，预先定义好的 · 估值（Estimation）估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。 · 预言（Prediction）通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。例子：海南航空引入领先的数据挖掘工具马克威分析系统，分析客流、燃油等变化趋势，以航线收益为主题进行数据挖掘，制定精细的销售策略，有效提高了企业收益。

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）决定哪些事情将一起发生。例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A =>B（关联规则） b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） · 聚集（Clustering）聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，＂哪一种类的促销对客户响应最好？＂，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。

c. 中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统，对用户wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群，进行精确营销。 · 描述和可视化（Des cription and Visualization）来源：网界网论坛是对数据挖掘结果的表示方式。