客户关系管理-08章数据挖掘课件

2023/7/281第八章数据挖掘第一节数据挖掘概述第二节数据挖掘的任务和步骤第三节数据挖掘在CRM中的价值第四节数据挖掘的方法2023/7/281第八章数据挖掘第一节数据挖掘概述2023/7/282第一节数据挖掘概述一、数据挖掘的含义二、数据挖掘的特点三、数据挖掘和数据仓库四、数据挖掘与其它分析方法2023/7/282第一节数据挖掘概述一、数据挖掘的含义2023/7/283一、数据挖掘的含义数据挖掘(DM，DataMining)就是从大量的、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、但又是潜在的有用信息和知识的过程。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。2023/7/283一、数据挖掘的含义数据挖掘(DM，Da2023/7/284二、数据挖掘的特点1.处理的数据规模十分庞大2.即时随机查询3.提供决策支持4.基于统计规律5.规则动态更新2023/7/284二、数据挖掘的特点1.处理的数据规模十2023/7/285四、数据挖掘与其它分析方法（一）数据挖掘和在线分析处理（OLAP）（二）数据挖掘的整合性2023/7/285四、数据挖掘与其它分析方法（一）数据挖2023/7/286第二节数据挖掘的任务和步骤一、数据挖掘的任务二、数据挖掘的步骤2023/7/286第二节数据挖掘的任务和步骤一、数据挖2023/7/287二、数据挖掘的任务2023/7/287二、数据挖掘的任务2023/7/288三、数据挖掘的步骤（一）识别商业问题（二）数据理解（三）衡量结果（四）采取行动2023/7/288三、数据挖掘的步骤（一）识别商业问题2023/7/289第三节数据挖掘在CRM中的价值一、客户盈利能力分析二、客户的筛选获取三、客户的保持四、交叉营销五、客户细分2023/7/289第三节数据挖掘在CRM中的价值一、客2023/7/2810图8.2利用数据挖掘技术筛选潜在客户的一般过程2023/7/2810图8.2利用数据挖掘技术筛选潜在客户2023/7/2811第四节数据挖掘的方法一、决策树二、集合论三、遗传算法四、规则导引2023/7/2811第四节数据挖掘的方法一、决策树2023/7/28121、什么是决策树？是一种预测模型，可以把它看成一棵树。其中每一个分支都是分类问题，树叶就是在具体的类别下的数据集合的子集。

2023/7/28121、什么是决策树？是一种预测模型，可以2023/7/28132、决策树的特征（1）它在每个分支点不会丢失数据（2）建立模型的过程非常容易理解（3）该模型能有效地找出目标客户（4）可以建立起对客户的直觉2023/7/28132、决策树的特征（1）它在每个分支点2023/7/2814图8.3决策树2023/7/2814图8.3决策树2023/7/2815图8.4银行借贷决策树2023/7/2815图8.4银行借贷决策树2023/7/2816图8.5概念树2023/7/2816图8.5概念树2023/7/2817核心：各属性向上归纳具体父概念相同合并如有必要重复操作，直到归纳所得的结果可转换成逻辑规则2023/7/2817核心：各属性向上归纳2023/7/28182023/7/28182023/7/28192023/7/28192023/7/2820（三）遗传算法

遗传算法实质上就是一种把自然界有机体的优胜劣汰的自然选择、适者生存的进化机制，以及在同一种群中个体之间的随机信息交换机制相结合的搜索算法。这种算法可用计算机程序实现。用以人工模拟自然界的自然选择和进化机制，并以强大的搜索能力解决复杂问题。2023/7/2820（三）遗传算法遗传算法实质上就是一种2023/7/2821（四）规则导引规则导引是从一个样本数据库中发现并归纳出“数据行为”模式，用我们人类比较容易理解的“如果A，那么B，否则就是C”这样的判断语句来描述这种隐藏在数据仓库中的“规律”。如果他迟到，那么他可能是路上堵车如果他没有向我打招呼，那么他很可能对我有意见如果老板今天很高兴，肯定接了一个大单子；如果客户买了油，那么他也会买盐；天空布满乌云，会下雨……等等。

2023/7/2821（四）规则导引规则导引是从一个样本数2023/7/2822●连带相关规则●顺序相关规则●分类相关规则用于客户行为分析的规则2023/7/2822●连带相关规则用于客户行为分析的2023/7/2823DatabaseMarketingCustomerClassificationProfileAnalysisCross-sellingChurnAnalysisCreditScorin