数据挖掘实际应用,数据挖掘的应用范围

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述

1、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Internet技术的发展，电子商务中 企业内部会产生了大量业务数据，如何从丰富的客户数据中挖掘有价值的信息，为企业管理者提供有效的辅助决策，是企业真正关心的问题。其中，客户分类是分析 型客户关系管理的重要功能之一。

2、数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户。从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上以产生更大的利润，同时减少低或负利润回报客户的投入。为此，在数据挖掘之前，企业应该建立一套计算利润回报的优化目标方法。

3、数据挖掘分析在CRM系统中的应用 每个企业都会有客户流失的情况发生，已经失去或是即将失去的，这中情况对企业来说是正常现象，在面对这些常见的正常现象时，关键是企业从中能学到什么，得到重要信息并加之分析，找出弊端加以改善，防止客户的再次流失CRM（Custom Relationship Management）的意思是客户关系管理。

4、防止客户流失也是CRM的重要目标。通过建立流失客户模型，识别客户流失的模式，企业可以采取措施挽留有离开倾向的客户，从而保持原有客户群。综上所述，数据挖掘在CRM系统中扮演着至关重要的角色，它帮助企业发现数据之间的关联和模式，为制定市场策略、提升客户关系管理提供决策支持，实现企业与客户的共赢。

数据挖掘的用途

1、大数据挖掘与机器学习在足球赛事分析软件worldliveball799中能够帮助分析师快速准确地获取和处理大量的赛事数据，提供更全面、更精确的分析结果，帮助球队、教练以及分析师做出更明智的决策。

2、我们正处在科技高速发展的时代，互联网已经与我们的生活息息相关，每天在互联网上产生的数据量巨大，这些数据经过系统的处理和整合，具有极高的价值。 发展大数据技术可以提高生产力。在企业中，大数据技术已经被广泛应用，许多应用程序开发商和大型公司都在扩展大数据项目。

3、无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。

4、数据挖掘开始兴起于1989年.数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

5、数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。现在人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以便更好地利用这些数据，正是因为这样的需求，数据挖掘技术应运而生。

6、数据挖掘 数据挖掘 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

1、现有客户的保持 客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则，即80%的利润来自20%的客户。通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析，从而将客户进行分类。数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类别里的客户具有相似的属性。

2、应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与流失的关系，给出明确的数学公式或规则，从而计算出客户流失的可能性。

3、使得企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。CRM是一种手段，它的根本目的是通过不断改善客户关系、互动方式、资源调配、业务流程和自动化程度，降低运营成本，提高企业销售收入，客户满意度和员工生产力。

4、数据挖掘技术：客户价值分析 使用RFM方法（最近购买日Recency， 各期购买频率Frequency， 各期平均单次购买金额Monetary）能够科学地预测老客户（有交易客户）今后的购买金额，再对销售毛利率、关系营销费用进行推算，就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。 在这里，客户价值指CRM毛利。

5、在降低成本方面，客户关系管理使销售和营销过程自动化，大大降低了销售费用和营销费用。并且，由于客户关系管理使企业与客户产生高度互动，可帮助企业实现更准确的客户定位，使企业留住老客户，获得新客户的成本显著下降。

目前,数据挖掘技术在我们身边的具体应用有哪些?大家可以在线交流交流...

统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

现有客户的保持 客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则，即80%的利润来自20%的客户。通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析，从而将客户进行分类。数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类别里的客户具有相似的属性。

生物技术 基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器，科学家可以借助大数据技术的应用。改善城市 大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。

经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。购物篮分析技术可以应用在下列问题上：针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。

异常检测。该技术主要用于发现数据中的异常点或模式。异常检测可以帮助发现欺诈行为、机器故障等不符合常规的情况。 时间序列分析。该技术用于处理具有时间顺序的数据，挖掘时间序列数据间的依赖关系，并预测未来的趋势。这在金融、气象、交通等领域有广泛应用。 社会网络分析。

实例：气象数据分析：农业领域使用气象数据进行预测，帮助农民合理安排农作物种植时间和灌溉计划，以提高农作物产量和质量。国内大数据应用平台和工具：大数据计算平台：一些大数据计算平台如京东云JDPresto、阿里云MaxCompute、腾讯云弹性 MapReduce 等在国内也很常见。