大数据挖掘的流程设计及行业应用简介.doc

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数据挖掘的流程
（1）确定业务对象
清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。
（2）数据准备
数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。
数据的预处理：研究数据的质量，为进一步的分析作准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
（3）数据挖掘
对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。
（4）分析和同化
结果分析：解释并评估结果，其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。
知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
5） 数据挖掘在CRM中的应用
从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
从行业角度分析数据挖掘技术的应用
（1）从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
在客户生命周期的过程中，各个不同的阶段包含了许多重要的事件。数据挖掘技术可以应用于客户生命周期的各个阶段提高企业客户关系管理能力，包括争取新的客户，让已有的客户创造更多的利润、保持住有价值的客户等等。
a 潜在客户期市场活动及数据挖掘应用
潜在客户获得活动是针对目标市场的营销活动，寻找对企业产品或服务感兴趣的人。值得注意的是，在这个阶段缺乏客户数据。 数据挖掘可以把以前的客户对类似活动的响应进行挖掘，从而把市场活动重点锁定在以前的响应者身上。一个更好的方法就是寻找和高价值的客户类似的潜在客户——只要一次就获得正确的客户。通常，获得活动使用广告和其它市场宣传媒体。无论何种渠道，数据挖掘在发现最重要的客户特定市场中发挥重要作用，决定着市场活动的类型、广告空间等一些宣传问题。
b 客户响应期市场活动及数据挖掘应用
潜在客户通过以下几种途径成为响应者：登陆企业网站；拨打免费电话；填写申请表等。
把潜在客户改变成为确定的客户、能够被锁定和跟踪的客户。虽然响应者还没有购买任何产品或服务，但他们有很大的可能性成为购买者，并成为企业客户。数据挖掘通常被用来判定哪些潜在客户会变成响应者。预测模型也用来判定哪些响应者会成为企业即得客户。
C 即得客户市场活动及数据挖应用
（a）响应者购买企业产品的时候就变成了企业即得客户。这意味着他们已经进行了第一次的购买活动。在即得客户阶段包括许多活动。最重要的活动可以划分为三：刺激使用（使用展现了客户行为，当使用是企业收入的主要来源，刺激使用就成为企业的重要目标。使用模式因不同的客户市场而有所不同）；交叉销售（鼓励客户购买与第一次购买不同的产品或服务的市场营销活动）； 升级销售（鼓励客户升级现有的产品和服务的市场营销活动）。
（b）即得客户是数据挖掘的重要区域。客户使用活动提供了客户行为模式的最本质的东西。预测什么时候会发生客户活动，判定哪个客户可能对交叉销售和升级销售活动做出响应对企业来讲是极具价值的。但既得客户的行为经常被大量详细的交易信息所淹没。使用数据挖掘要求从其中抽出其特点。客户早期的购买和使用模式是对企业来讲是非常具有价值的，在一些行业，首次行为预示了未来的使用信息。这些客户可以是高消费者或低消费者，他们可能对一个或多个产品感兴趣。这类行为通常在早期的购买行为中明显的表现出来。
d 客户流失期市场活动及数据挖掘应用
在一些情况下，客户停止购买企业产品。对此，有两种基本不同的流失原因，第一种是主动离开，指的是不再是客户的既得客户。了解主动离开出现的原因非常重要，以下是客户主动离开的一些基本原因：客户离开了企业服务的地区；客户的生活方式发生了变化，并不再需要企业的产品和服务；客户已经获得了竞争者提供的更好的产品或服务；客户不再认为使用企业产品有任何价值。
第二种是非主动离开，既被动离开。指的是即得客户不再是一个好的客户，通常因为他们停止支付他们的帐单。区别主动离开和被动离开对企业来说是非常重要的。数据挖掘可以通过分析以前的客户数据得出什么样的客户会在将来同样的离开。即使客户离开，也不是所有流失的客户就完全失去了。赢得客户活动的目标就是重新获得失去的客户。

（2）从行业角度分析数据挖掘技术的应用
ＣＲＭ中数据挖掘应用的深度和广度针对行业的不同而有所不同，特别是针对与客户交流频繁、客户支持要求高的行业，如银行、证券、保险、电信、税务、零售、旅游、航空、医疗保健等。
a 零售业ＣＲＭ中数据挖掘的应用
零售业ＣＲＭ是数据挖掘的主要应用领域，特别是由于日益增长的Web或电子商务方式的兴起零售数据挖掘可有助于识别客户购买行为，发现客户购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的客户保持力和满意度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。例如：① 使用多特征数据立方体进行销售、客户、产品、时间和地区的多维分析；② 使用多维分析和关联分析进行促销活动的有效性分析；③ 序列模式挖掘可用于客户忠诚分析；④ 利用关联分析挖掘关联信息进行购买推荐和商品参照。

b 电信业ＣＲＭ中数据挖掘的应用
电信业已经迅速地从单纯的提供市话服务演变为提供综合电信服务。电信网、因特网和各种其他方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。利用数据挖掘技术可帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量。例如：① 电信数据的多维分析有助于识别和比较数据通信情况、系统负载、资源使用、用户组行为、利润等；② 通过多维分析、聚类分析和孤立点分析进行盗用模式分析和异常模式识别；③ 通过多维关联和序列模式分析进行电信服务组合和个性化服务；④ 电信数据分析中可视化工具的使用。
c 金融业ＣＲＭ中数据挖掘的应用
大部分银行和金融机构除提供丰富多样的储蓄服务、信用服务、投资服务外，还提供保险服务和股票投资服务。在银行和金融机构中产生的金融数据通常相对比较完整、可靠，这大大方便了系统化的数据分析和数据挖掘。以下给出几种典型的应用情况：① 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库；② 特征选择和属性相关性计算有助于贷款偿还预测和客户信用政策分析；③ 分类和聚类的方法可用于客户群体的识别和目标市场的分析[6]；④ 通过数据可视化、链接分析、分类、聚类分析、孤立点分析、序列分析等分析工具帮助进行洗黑钱和其他金融犯罪的侦破。
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