数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)

数据挖掘的其他基本功能介绍一、关联规则挖掘关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。

关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。

1、 基本概念设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。

如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。

我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ⇒，但是A B ⇒得不到足够支持。

在规则挖掘中涉及到两个重要的指标：① 支持度 支持度n B A n B A )()(⇒=⇒，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。

② 置信度 置信度)()()(A n B A n B A ⇒=⇒，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。

因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。

③ 一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。

关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。

如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则；如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。

关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。

在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。

关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。

应用的例子：* 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。

* 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。

那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况，如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。

大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。

大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。

以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。

智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。

----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。

人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。

原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。

发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。

发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。

因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。

数据挖掘中的特征选择方法和注意事项特征选择是数据挖掘中的一个重要环节，它能够从原始数据中选择出较为有价值的特征，以提高数据挖掘模型的准确性和效率。

在进行数据特征选择时，需要遵循一些方法和注意事项，以确保选择到最佳的特征组合。

首先，特征选择的方法有很多种，下面将介绍几种常用的特征选择方法。

1. 过滤式特征选择：过滤式特征选择是最常用的一种方法。

它通过计算特征与目标变量之间的关联程度，来判定特征的重要性。

常用的指标包括相关系数、互信息量、卡方检验等。

该方法的优点是计算简单，速度快。

但缺点是无法考虑特征与特征之间的相关性。

2. 包裹式特征选择：包裹式特征选择则是将特征选择看作一个搜索优化问题。

它将特征选择过程嵌入到建模算法中，通过训练模型来评估特征的重要性。

常用的方法包括递归特征消除（RFE）、遗传算法等。

该方法的优点是能够考虑特征与特征之间的相关性，但缺点是计算复杂度高，耗时较长。

3. 嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择与模型的训练过程融为一体。

在建模过程中，模型会自动选择出重要的特征。

常用的方法包括L1正则化（如Lasso回归）、决策树等。

该方法的优点是计算简单，能够兼顾特征与特征之间的相关性。

其次，特征选择时需要注意一些事项，以确保选择到合适的特征组合。

1. 特征与目标变量的关联性：选择特征时，应首先考虑特征与目标变量之间的关联程度。

只有与目标变量相关性较高的特征才具备较好的预测能力。

2. 特征与特征之间的相关性：特征之间的相关性也需要考虑。

如果多个特征之间存在较高的相关性，那么只选择其中一个特征即可。

这样可以避免特征冗余，提高模型的稳定性。

3. 特征的可解释性和可操作性：特征的可解释性和可操作性也需要被考虑。

选择具有明确解释和实际可操作性的特征，有助于深入理解数据的本质和应用选择的结果。

4. 评估特征选择效果：特征选择并非一劳永逸的过程，需要不断评估其效果。

可以通过交叉验证、模型性能指标等方法来评估选择特征后模型的表现，以便进一步优化特征选择过程。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析随着信息时代的到来，企业对客户关系的管理变得愈发重要。

客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过市场营销、销售和客户服务等活动，维系和提升企业与客户之间关系的战略。

为了更好地了解客户需求、提供个性化的服务和优化营销策略，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理中。

本文将讨论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析。

一、客户数据分析客户数据是企业运营和发展的重要资产之一。

通过对客户数据进行分析和挖掘，企业可以了解客户行为和偏好，以提供更准确的个性化服务。

数据挖掘技术可以帮助企业挖掘客户数据中的隐含信息和模式，从而提供有针对性的营销策略。

例如，通过数据挖掘技术，企业可以分析客户购买历史和偏好，进而推荐符合客户兴趣的产品或服务，提高销售转化率。

二、客户细分客户细分是将大量客户按照一定的标准划分成不同的群体，以便进行更加精准的市场定位和营销策略的制定。

数据挖掘技术可以通过对客户数据的聚类分析和关联规则挖掘，实现客户的细分。

通过细分分析，企业可以了解各个客户群体的特征、需求和购买行为，有针对性地制定相应的营销计划。

例如，数据挖掘技术可以帮助企业发现有购买意向的潜在客户群体，并制定个性化的促销活动，提高市场的响应度。

三、客户流失预测客户流失是企业需要高度关注的问题之一。

通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的消费行为、偏好和反馈等因素，建立客户流失预测模型。

通过对历史数据进行训练和测试，模型可以预测客户流失的可能性。

企业可以提前采取措施，例如针对潜在流失客户进行个性化服务、提供优惠券或特别活动等，以挽留这些客户并延长客户的生命周期价值。

四、市场营销优化数据挖掘技术可以分析客户购买历史和行为数据，为企业的市场营销活动提供支持。

通过数据挖掘技术，企业可以发现产品和促销活动之间的相关性，了解产品的受欢迎程度、促销活动的有效性等信息。

数据挖掘中的特征选择和聚类分析数据挖掘是一种利用计算机技术对大量数据进行深入分析和处理的方法。

数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现规律、模式和趋势等信息。

其中，特征选择和聚类分析是数据挖掘中的两个重要步骤。

本文将深入探讨这两个步骤的相关概念、方法和应用。

一、特征选择特征选择是数据挖掘中的一项重要技术。

其目的是从原始数据中选择出最具有代表性和有效性的特征子集，以提高数据挖掘的准确性和效率。

特征选择可以帮助我们减少数据的维度，减少数据处理的时间和成本，还可以帮助我们发现数据中的规律和模式。

下面将介绍特征选择的方法和应用。

1.方法（1）过滤式特征选择：过滤式特征选择是在特征提取之前对所有特征进行筛选，选出与分类或回归任务相关性最高的特征。

常用的方法有相关系数法、卡方检验法、互信息法等。

（2）包裹式特征选择：包裹式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归模型中，通过评估分类或回归结果的精度来选择最佳特征子集。

常用的方法有遗传算法、模拟退火算法、梯度下降法等。

（3）嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归算法中，通过自动学习特征的权重和重要性来选择最佳特征子集。

常用的方法有决策树、支持向量机、神经网络等。

2.应用特征选择可以在许多领域中得到广泛应用，例如医学诊断、金融风险管理、文本分类等。

在医学诊断中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的生物标志物，以提高疾病的诊断准确性和治疗效果。

在金融风险管理中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的财务指标，以预测市场波动和风险。

在文本分类中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的单词或短语，以自动判断文本的主题和情感。

二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的一项常用技术。

其目的是将相似的数据点划分到同一类别中，以发现数据的内在结构和特征。

聚类分析可以帮助我们识别数据中的模式、群组和异常值等信息，还可以帮助我们预测未来的趋势和变化。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今商业环境中，客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）是企业非常重要的一项策略。

通过有效地管理和维护客户关系，企业能够实现客户满意度的提高，增加销售额，提高市场竞争力等。

随着大数据时代的到来，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理，以帮助企业更好地理解客户需求、预测市场变化并制定更有效的营销策略。

一、数据挖掘技术在客户分析中的应用客户分析是CRM的核心，通过对已有数据的挖掘和分析，能够帮助企业了解客户的特征、行为模式和需求。

数据挖掘技术在客户分析中能够发挥重要作用，主要体现在以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照一定标准进行细分，从而更好地了解不同客户群体的需求。

例如，根据客户的年龄、性别、地理位置等因素，将客户划分为不同的群体，有助于企业制定针对性的营销策略。

2. 客户价值分析：企业可以借助数据挖掘技术对客户进行价值评估，帮助企业确定哪些客户对企业价值更高，从而优先进行资源分配。

通过预测客户的未来消费行为，企业可以建立客户生命周期价值模型，制定相应的营销计划。

3. 客户流失预测：通过数据挖掘技术，企业可以获取大量历史数据，并利用这些数据建立预测模型，预测客户是否有可能流失。

一旦发现某个客户有流失的趋势，企业可以采取相应的措施，如提供个性化的服务或进行回访等，从而最大限度地减少客户流失率。

二、数据挖掘技术在个性化营销中的应用个性化营销是提高客户满意度和忠诚度的重要手段之一，而数据挖掘技术在个性化营销中具有独特的优势，能够帮助企业更好地理解客户需求并提供个性化的产品和服务。

以下是数据挖掘技术在个性化营销中的几个典型应用：1. 推荐系统：通过对用户历史行为数据的分析，企业可以为每个客户提供个性化的推荐产品和服务。

例如，电子商务平台可以基于用户的购买记录和浏览行为，推荐相似产品或潜在感兴趣的物品，提高购买转化率。

数据挖掘与分析技术在客户行为分析和市场营销中的使用在当今数字化时代，随着大数据的兴起，数据挖掘与分析技术在客户行为分析和市场营销中的应用变得日益重要。

这些技术的使用为企业提供了更深入的洞察力，有助于制定更有效的营销策略和提升客户体验。

本文将探讨数据挖掘与分析技术在客户行为分析和市场营销中的具体应用，并展示其对企业的积极影响。

一、客户行为分析客户行为分析是通过对客户行为的数据进行挖掘和分析，以了解客户的需求、偏好和购买习惯。

数据挖掘技术在客户行为分析中发挥了至关重要的作用。

首先，通过数据挖掘技术可以对大量的客户数据进行分析，找到隐藏在其中的规律和趋势。

例如，通过分析客户购买历史数据，可以发现客户的购买周期、偏好的产品类别以及购买渠道偏好等信息。

其次，数据挖掘技术可以用于客户细分，即将客户划分为不同的群体，根据他们的特征和行为进行分类。

这有助于企业更加精确地了解客户需求，并针对不同的细分群体制定个性化的营销策略。

二、个性化推荐个性化推荐是一种利用数据挖掘和分析技术，根据用户的个人特点和行为习惯，向其推荐符合其兴趣和需求的产品或服务。

在市场营销中，个性化推荐已经变得越来越常见，因为它可以提高客户的满意度，并增加销售额。

通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的购买历史、浏览记录、点击行为等数据，了解客户的兴趣和偏好，并向其推荐相关的产品或服务。

例如，当客户在电子商务平台浏览商品时，通过数据挖掘技术可以实时分析其浏览行为，给出与其兴趣相关的商品推荐，提高购买转化率。

三、市场细分与定位市场细分是将市场划分为不同的细分群体，以满足不同需求的客户群体。

而数据挖掘和分析技术可以在市场细分中发挥重要作用。

通过对大规模数据的分析，可以找到隐藏在其中的不同细分群体，了解他们的特点和需求，从而精确地划分市场。

例如，通过数据挖掘技术可以分析社交媒体上用户的兴趣和行为，将用户划分为不同的兴趣群体，为企业定位市场并制定针对性的营销策略提供有力支持。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是指企业通过运用各种资源和技术手段，建立和维护与客户之间的互动关系，以实现客户满意和企业利益最大化的管理活动。

随着信息技术的发展，数据挖掘技术在客户关系管理中发挥着越来越重要的作用。

本文将详细探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。

首先，数据挖掘技术可以帮助企业进行客户分析。

通过收集和分析大量的客户数据，企业可以了解客户的偏好、行为习惯和购买意愿，从而更好地满足客户需求。

数据挖掘技术可以通过对数据进行聚类分析、关联分析和预测分析等，帮助企业识别客户的特征和行为模式，并进行有效的客户细分。

例如，一家电子商务企业可以利用数据挖掘技术对用户行为数据进行分析，将用户划分为购买型、浏览型和潜在型客户，以便有针对性地推送个性化的产品推荐和营销活动。

其次，数据挖掘技术在客户关系管理中还可以用于客户挖掘。

企业通过数据挖掘技术可以挖掘潜在客户，即那些对企业产品或服务具有潜在需求的潜在客户。

通过对大量数据的分析，企业可以发现那些具有购买潜力的人群，并采取有针对性的营销活动，提高转化率和销售额。

例如，一家保险公司可以利用数据挖掘技术对公开的人口统计数据和社交媒体数据进行分析，挖掘出那些正在计划购买保险的潜在客户，并通过电话营销或电子邮件营销等方式与他们取得联系。

此外，数据挖掘技术还可以用于客户满意度分析。

通过对客户反馈数据和购买历史等数据的分析，企业可以了解客户对产品和服务的满意度，以及客户的投诉和退款情况，进而改进产品和服务质量。

数据挖掘技术可以通过对大量的文本数据进行情感分析，帮助企业识别客户的情绪和意见，并及时采取措施解决问题。

例如，一家酒店可以利用数据挖掘技术对客户的评论和评分进行情感分析，了解客户的意见和需求，进一步改进服务和提升客户满意度。

最后，数据挖掘技术还可以用于客户流失预测。

客户流失是企业重要的挑战之一，因为吸引新客户的成本通常比维持现有客户的成本要高。

基于聚类分析客户群特征聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，可以帮助企业根据客户的特征将其分组，从而更好地了解每个客户群体的需求和行为习惯。

本文将探讨基于聚类分析的客户群特征，并分析其在市场营销中的应用。

一、聚类分析简介聚类分析是将具有相似特征的个体聚集在一起形成群集的分析方法。

通过对客户数据进行聚类，可以将客户群体划分为若干个独立的子集，并挖掘出隐藏在数据背后的规律和关联。

聚类分析的常用方法包括K-means算法、层次聚类、密度聚类等。

二、聚类分析客户群特征1. 消费行为特征通过聚类分析，可以将客户按照其消费频次、消费金额等指标进行划分。

例如，可以将客户分为高消费型、中等消费型和低消费型等不同类别。

这些类别可以帮助企业了解客户的消费习惯和购买力，从而对不同类型的客户制定有针对性的营销策略。

2. 地理位置特征客户的地理位置也是一个重要的聚类因素。

通过聚类分析，可以将具有相似地理位置的客户划分到同一个群组。

这对于企业推广地域限定的产品或服务非常有帮助，能够更加精确地确定营销区域和制定地理位置相关的市场策略。

3. 购买偏好特征聚类分析还可以通过对客户的购买偏好进行分类。

例如，可以将客户分为喜爱高端产品的消费群体、追求性价比的消费群体等不同类型。

这些特征可以帮助企业了解客户的购买动机和喜好，制定相应的产品定位和促销策略。

4. 互动行为特征随着社交媒体的普及，越来越多的企业开始通过互动行为来了解客户。

聚类分析可以将具有相似互动行为特征的客户划分到同一个群组。

例如，通过对客户在社交媒体上的点赞、评论等行为进行分析，可以将客户划分为活跃用户、潜在用户等不同类型，从而更好地与客户进行互动和沟通。

三、基于聚类分析的市场营销应用1. 客户细分聚类分析可以帮助企业将客户细分为不同的群体，从而有针对性地制定市场营销策略。

企业可以根据不同群体的特征和需求，提供个性化的产品推荐、促销活动等，提升客户满意度和忠诚度。

2. 目标市场选择通过聚类分析，企业可以更好地了解目标市场的组成和特征。

1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。

相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。

数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。

2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。

粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

按粒度组织数据的方式主要有：1简单堆积结构2轮转综合结构3简单直接结构4连续结构3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。

概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。

逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。

物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。

在物理数据模型设计时主要考虑的因素有:I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。

提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。

4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。

为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。

5.简述数据预处理方法和内容。

1数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。

2数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。

实务背诵第一章现代工程咨询方法1、现代工程咨询方法的特点定性分析与定量分析，静态分析与动态分析，统计分析与预测分析2、逻辑框架法中垂直逻辑关系中的四个目标层次含义（1）宏观目标：项目的宏观目标即宏观计划、规划、政策和方针等所指向的目标（2）具体目标：具体目标也叫直接目标，是指项目的直接效果，是项目立项的要依据。

（3）产出：这里的“产出“是指项目“干了些什么“，即项目的建设内容或投入的产出物。

（4）投人和活动：该层次是指项目的实施过程及内容，主要包括资源和时间等的投入。

3、逻辑框架法的产出成果（1）提供可计量的直接结果（2）指出项目所完成的实际工程（3）改善机构制度、政策法规等4、逻辑框架法的编制步骤（1）确定项目的具体目标（2）确定为实现项目具备目标所要实现的产出成果（3）确定为达到每项产出成果所需要投入的活动（4）确定项目宏观目标（5）用“如果，那么”的逻辑关系自下而上检验纵向逻辑关系（6）确定每一层次目标的实现所需要的重要假设和外部条件（7）依次确定项目的投入、产出成果、直接目标和宏观目标的可验证指标（8）确定指标的客观验证方法（9）确定各项投入活动的预算成本和验证指标及方法（10）对整个逻辑框架的设计进行对照检查和核对5、层次分析法的优点（1）系统性的分析方法（2）简洁实用的决策方法（3）所需定量数据信息较少6、层次分析法的缺点（1）不能为决策者提供新方案（2）指标过多时工作量大，且权重难以确定（3）特征值和特征向量的精确求法比较复杂7、层次分析法包括哪些步骤（1）建立层次结构模型（2）构造比较判别矩阵（3）单准则下层次排序及其一致性检验（4）层次总排序及其一致性检验8、SWOT分析图9、SWOT分析的步骤（1）分析环境因素（2）构造SWOT矩阵（3）制定行动计划10、SWOT分析法的优缺点优点：分析直观，使用简单，在没有精确数据支持下也可以得出教有说服力的结论缺点：精度不够，带有一定程度的主观臆测11、PEST分析法（口诀：正经设计）政治环境分析、经济环境分析、社会自然环境分析、技术环境分析12、现代工程咨询信息来源（1）网络和出版物（2）借阅与购买（3）自有信息13、信息资料收集方法有哪些（口诀：暗地卷烟）（1）文案调查法（2）问卷调查法（3）实地调查法（4）实验调查法14、数据库管理系统的组成（口诀：是关羽）数据库语言、数据库管理程序、数据库使用程序15、数据统计分析工作或阶段（1）选择数字特征（2）收集并整理数据（3）计算数字特征（4）建立模型（5）检验模型误差（6）利用模型预测（7）评价统计与预测结果16、时间序列建模一般步骤（1）取得时间序列样本（2）将样本点画成图，进行相关分析（3）模式识别与拟合（4）预测未来17、数据分析和数据挖掘的区别（1）处理工作量不同（2）制约条件不同（3）处理对象不同（4）处理结果不同18、网络信息挖掘步骤1（1）确立目标样本（2）提取特征信息（3）网络信息获取（4）信息特征匹配19、数据挖掘的步骤信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识20、工程咨询知识的特点数量多、种类庞杂、隐性知识难以提炼、保密要求高21、建立知识管理系统步骤认知规划试点投入使用建立新制度第二章规划咨询的主要理论与方法1、区域发展理论（1）中心地理论：一定区域内的中心地在职能、规模和空间形态分布上具有一定规律性。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业想要脱颖而出并保持长期的竞争优势，良好的客户关系管理至关重要。

而数据挖掘技术的出现，为企业深入了解客户需求、优化客户体验、提高客户满意度和忠诚度提供了强大的支持。

数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识。

在客户关系管理中，数据挖掘技术可以帮助企业收集、整理和分析客户的各种信息，包括基本信息、购买行为、消费偏好、反馈意见等。

通过对这些数据的深入挖掘，企业能够更好地了解客户，从而制定更加精准的营销策略和服务方案。

一、客户细分客户细分是客户关系管理中的一个重要环节。

通过数据挖掘技术，企业可以根据客户的特征和行为将客户分为不同的群体。

例如，根据客户的购买频率、购买金额、购买产品的种类等因素，将客户分为高价值客户、中等价值客户和低价值客户；或者根据客户的年龄、性别、地域、职业等属性，将客户分为不同的细分市场。

对于高价值客户，企业可以提供更加个性化的服务和专属的优惠政策，以保持他们的忠诚度；对于中等价值客户，可以通过适当的营销活动来提高他们的购买频率和购买金额；对于低价值客户，则可以考虑优化产品和服务，以吸引他们成为更有价值的客户。

客户流失是企业面临的一个重要问题。

通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的历史数据，找出可能导致客户流失的因素，并建立预测模型。

比如，如果发现某个客户近期的购买频率明显下降、投诉次数增加或者对促销活动反应冷淡，那么这个客户就有可能存在流失的风险。

企业可以及时采取措施，如主动与客户沟通、解决客户的问题、提供个性化的优惠等，以挽回可能流失的客户。

三、精准营销数据挖掘技术可以帮助企业实现精准营销。

通过分析客户的消费偏好和行为模式，企业可以为每个客户制定个性化的营销方案。

比如，如果客户经常购买某一类产品，企业可以向其推荐相关的配套产品或升级产品；如果客户在某个时间段内有购买需求，企业可以在这个时间段内推送相应的促销信息。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用引言客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过优化组织与客户之间的关系，帮助企业提高销售、服务、市场营销效率的管理方法。

而数据挖掘技术，作为处理大数据的一种高效手段，正在逐渐被广泛应用于客户关系管理中，以提升企业对客户的洞察力与市场竞争力。

本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其价值与影响。

一、个性化推荐数据挖掘技术可以通过分析客户的消费习惯、兴趣偏好、购买历史等数据，为企业提供个性化推荐的能力。

通过利用推荐算法，企业可以根据客户的历史行为和偏好，向其推荐合适的产品或服务，提高客户的购买满意度和忠诚度。

比如，电子商务平台可以根据用户的浏览、购买记录，对其进行数据挖掘分析，从而精准地向用户推荐符合其兴趣的产品，提高用户的购买转化率。

二、客户细分数据挖掘技术可以将大众市场分割成细分市场，将客户划分为不同的群体，从而实现客户个体的定制化管理。

通过分析客户的特征、需求和行为，企业可以将客户进行细分，针对不同细分群体设计差异化的市场营销策略，提高针对性和有效性。

例如，一家零售企业可以通过数据挖掘技术，将客户分为高消费群体、中等消费群体和低消费群体，然后针对不同群体制定相应的促销活动和产品推荐策略。

三、流失预测与挽留数据挖掘技术可以通过分析客户的消费行为、流失历史等特征，预测客户是否有流失的风险，并采取相应的挽留措施。

通过建立客户流失模型，企业可以根据客户的特征变化预测其是否有流失的趋势，并及时采取相应的措施来挽留客户。

例如，一家电信运营商可以通过数据挖掘技术，分析客户的通话时长、账单金额等指标，从而预测出存在流失风险的客户，并通过发送个性化的优惠或服务提升措施，促使客户延长使用时间。

四、客户生命周期管理数据挖掘技术可以帮助企业进行客户生命周期管理，从客户的不同阶段提供相应的营销策略和服务。

通过分析客户的购买行为、忠诚度、沟通互动等数据，企业可以将客户分为不同的生命周期阶段，针对不同阶段的客户制定相应的营销策略，提供个性化的产品和服务。

电商客户分析通过数据分析了解客户特征和行为电商客户分析通过数据分析了解客户特征和行为随着互联网的迅猛发展和电子商务的普及，越来越多的企业开始意识到电商客户分析的重要性。

通过对客户数据的深入挖掘和分析，企业可以更好地了解客户的特征和行为，从而制定相应的市场营销策略，提升客户满意度和销售额。

一、客户特征分析1.1 年龄分布在电商平台上购物的客户涵盖了各个年龄段的人群，但不同年龄段的客户购买偏好和消费能力有所不同。

通过数据分析，可以清晰地了解不同年龄段客户的特征，并针对性地进行市场推广。

1.2 性别分布性别对于客户的购买行为和产品偏好有一定的影响。

通过分析电商平台上的客户数据，可以了解到男性客户和女性客户的购买比例及其偏好，从而优化产品设计、改进推广策略，提升销售量。

1.3 地域分布不同地域的消费者存在着不同的文化背景、生活习惯和消费行为。

通过对客户地域分布的数据分析，可以获得客户来源地的分布情况，为企业提供地域定向广告投放和服务定制的依据。

二、客户行为分析2.1 购买偏好客户的购买偏好是指他们在购买商品时的选择倾向和消费行为习惯。

通过对电商平台上客户购买记录的分析，可以了解到客户对于不同类别商品的喜好程度和购买频率，为企业精准推荐商品和个性化定制服务提供数据支持。

2.2 购买路径客户的购买路径是指他们在购物过程中所经历的各个环节和决策节点。

通过对客户购物行为的数据监控和分析，可以了解到客户在购物平台上的浏览路径、搜索方式和最终购买转化率，从而优化购物平台的页面设计和推荐算法，提升用户购买体验。

2.3 客户忠诚度客户忠诚度是指客户对于品牌或企业的忠诚程度和再购买意愿。

通过对历史购买记录和客户留存率的分析，企业可以了解到客户的忠诚度水平，并根据不同忠诚度的客户采取差异化的营销策略，提高客户的粘性和留存率。

三、数据分析工具为了实现对电商客户的准确分析，企业可以借助以下数据分析工具：3.1 数据挖掘技术通过数据挖掘技术，可以从大量的客户数据中发现隐藏的模式和规律，帮助企业找到关键业务指标和潜在的市场机会。

客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析客户关系管理(CRM)是一种通过对客户行为、满意度和需求做出反应来主动管理企业与客户之间的关系的商业策略和方式。

在CRM中，客户细分是非常重要的一部分。

客户细分可以帮助企业更好地了解和满足不同客户群体的需求。

为了更好地实现客户细分，数据挖掘分析技术成为了一种必不可少的工具。

数据挖掘是一种从大量数据中自动发现模式和知识的过程。

在CRM中，数据挖掘可以帮助企业从客户行为数据中发现隐藏的规律和模式，通过客户细分的方式更好地了解客户特点和需求，从而提高客户满意度和忠诚度。

客户细分的数据挖掘分析主要包括以下几个步骤：1. 数据准备在对客户行为数据进行分析之前，需要先对数据进行清洗和处理。

包括消除数据中的异常值、缺失值和重复值等，将数据转化为可分析的格式。

同时，在进行客户细分之前，需要明确需要分析的客户行为数据类型。

常见的客户行为数据包括客户交易记录、客户搜索记录、客户购物车记录等。

不同类型的客户行为数据会产生不同的客户分群结果。

2. 特征提取客户行为数据中涉及到许多维度的信息。

在进行客户细分分析时，需要先从这些维度的信息中提取出重要的特征。

通常采用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、因子分析等。

在不同客户行为数据中，需要提取的特征也不同。

例如，在分析客户购物车记录时，需要提取的特征包括客户购物车中的商品数量、商品种类、购物车中商品的总价格等；在分析客户搜索记录时，需要提取的特征包括搜索关键字、搜索次数等。

3. 分群方法在特征提取之后，需要采用合适的分群方法对客户进行分群。

常见的分群方法包括层次聚类、K-means聚类等。

不同的分群方法会产生不同的客户分群结果，需要根据实际情况选择合适的分群方法。

4. 分析客户特征和行为在完成客户分群之后，需要对每个客户群体的特征和行为进行分析。

通过分析不同客户群体的行为特点和偏好，可以更好地了解客户需求和满意度。

同时，通过对客户群体行为的分析，可以制定更精准的市场营销策略。

基于数据挖掘的客户细分分析在现代商业中，客户细分是非常重要的课题。

客户细分是指根据客户群体的不同需求、行为及偏好等特征，将不同的客户划分为不同的群体，并对每个群体进行量身定制的营销策略。

这样可以有效地提高营销效果，提高客户满意度以及品牌认知度。

在过去，客户细分通常是通过市场调研来实现。

而在现今，数据挖掘技术的出现将客户细分带入了一个全新的的时代。

数据挖掘技术，就是从大量的数据中通过算法和模型挖掘出有价值的信息和模式。

数据挖掘技术能够对客户进行细致的、高效的分析，从而分辨出客户在其购买行为中的异同点，对客户进行分析评估，从而达到更好的客户细分，打造精细营销。

下面，我们将通过数据挖掘技术，来看看如何对客户进行更好的细分。

一、数据采集数据挖掘的基础是大量的数据，而在客户细分中，数据采集必不可少。

我们可以从以下途径采集数据：1. 企业自身系统，如CRM系统、销售系统、仓储系统、物流系统、售后系统等，能够获取客户信息、订单信息、交易信息等，并进行清洗和整理。

2. 外部数据，如舆情数据、行业数据、竞品数据等，能够从中挖掘出客户关注点、行为习惯、消费能力等信息。

3. 互联网抓取数据，如社交媒体、新闻、博客、论坛等，能够获取客户的言论、评价、反馈、意见等，能够挖掘出客户真实态度、兴趣等信息。

二、数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要环节。

数据预处理的目的主要有以下两个：1. 数据清洗：清洗可以去除不合规的、没有用的或重复的信息，减少噪音，提高数据的质量。

2. 数据整合：将收集到的数据进行整合，整合后的数据具有较为统一的格式和结构，并能够进行有效的数据挖掘。

三、特征选择特征选择是指选择具有较高的相关性、较大的区分度和解释性的特征，作为分析方法的输入变量，来进行更好的客户群体分类。

一些常用的特征选择方法包括：过滤法、包装法、嵌入法等。

四、数据挖掘分析基于以上三个步骤，我们可以进入客户细分分析的重点环节——数据挖掘分析。

客户细分的维度我认为客户细分的维度比较多，主要要能结合市场的变化，能动态的细分客户，抓住市场变化的特征，根据客户的需求，进行动态细分客户。

如：1。

从客户切实的需求来分：产品型客户：期望能有更多更好的产品服务于客户，这些客户对营销的反应很积极，这部分客户期望运营商能替他们想到他们所需的，譬如能移动办公，能通过手机解决一些与生活相关的问题（交水费，电费，买票等等）；其客户特征是：高学历高收入的人群期望服务型的客户群：高度重视服务，如果服务好营销好的话很容易接受营销，其客户特征是高学历的中青年还有其他的客户群。

另外就是运营商能根据客户的消费行为，爱好，通话特征等进行数据挖掘分析，能提炼出客户细分：按创造的价值分：高价值客户和普通客户按信誉度分：按满意度分：按忠诚度分：也可以按客户与运营商关系分：在网客户，离网客户，历史客户，召回客户（原是客户后为竞争客户最后又是客户），竞争者客户等当然还能按客户本身的属性分类：职业，行业，地域等等分。

关键一点，要做到客户细分能应用到市场，市场变化指导客户细分。

我觉得细分市场的初衷是为了更好的了解不通用户群的需求，以提供更有针对性的服务，所以细分的基础就是用户的需求特点，比如对资费、漫游、话音质量、环保性、不同种数据业务的要求等等，然后才有可能划分出具有相似特点的群体，得到所谓的不同的细分市场。

之所以出现以年龄、职业、收入、地理位置等标准划分的不同细分市场，是基于人们认为这些因素会反映这些细分市场的不同需求特点。

但是，如果没有经过研究考证，就想当然的认为这些外在因素足可以识别这些不同的用户群，那自然是错了。

我觉得目前运营商的细分市场做得还是很粗的，原因一方面是语音业务是个很简单的业务，大家需求不同集中在资费，体现在不同收入、职业的人群对资费的敏感性不同，另一方面，运营商对服务的理解是不够的，原来哪有服务的概念呢？光计费能做到准确及时就很不错了。

所以说，细分市场以及提供定制服务，要做得工作还很多呢，到了数据业务丰富的时代，用户需求的差异性会更大，细分的必要性就越大了。