2023/7/281第八章數據挖掘第一節數據挖掘概述第二節數據挖掘的任務和步驟第三節數據挖掘在CRM中的價值第四節數據挖掘的方法2023/7/281第八章數據挖掘第一節數據挖掘概述2023/7/282第一節數據挖掘概述一、數據挖掘的含義二、數據挖掘的特點三、數據挖掘和數據倉庫四、數據挖掘與其它分析方法2023/7/282第一節數據挖掘概述一、數據挖掘的含義2023/7/283一、數據挖掘的含義數據挖掘(DM，DataMining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用信息和知識的過程。數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。2023/7/283一、數據挖掘的含義數據挖掘(DM，Da2023/7/284二、數據挖掘的特點1.處理的數據規模十分龐大2.即時隨機查詢3.提供決策支持4.基于統計規律5.規則動態更新2023/7/284二、數據挖掘的特點1.處理的數據規模十2023/7/285四、數據挖掘與其它分析方法（一）數據挖掘和在線分析處理（OLAP）（二）數據挖掘的整合性2023/7/285四、數據挖掘與其它分析方法（一）數據挖2023/7/286第二節數據挖掘的任務和步驟一、數據挖掘的任務二、數據挖掘的步驟2023/7/286第二節數據挖掘的任務和步驟一、數據挖2023/7/287二、數據挖掘的任務2023/7/287二、數據挖掘的任務2023/7/288三、數據挖掘的步驟（一）識別商業問題（二）數據理解（三）衡量結果（四）采取行動2023/7/288三、數據挖掘的步驟（一）識別商業問題2023/7/289第三節數據挖掘在CRM中的價值一、客戶盈利能力分析二、客戶的篩選獲取三、客戶的保持四、交叉營銷五、客戶細分2023/7/289第三節數據挖掘在CRM中的價值一、客2023/7/2810圖8.2利用數據挖掘技術篩選潛在客戶的一般過程2023/7/2810圖8.2利用數據挖掘技術篩選潛在客戶2023/7/2811第四節數據挖掘的方法一、決策樹二、集合論三、遺傳算法四、規則導引2023/7/2811第四節數據挖掘的方法一、決策樹2023/7/28121、什么是決策樹？是一種預測模型，可以把它看成一棵樹。其中每一個分支都是分類問題，樹葉就是在具體的類別下的數據集合的子集。

2023/7/28121、什么是決策樹？是一種預測模型，可以2023/7/28132、決策樹的特征（1）它在每個分支點不會丟失數據（2）建立模型的過程非常容易理解（3）該模型能有效地找出目標客戶（4）可以建立起對客戶的直覺2023/7/28132、決策樹的特征（1）它在每個分支點2023/7/2814圖8.3決策樹2023/7/2814圖8.3決策樹2023/7/2815圖8.4銀行借貸決策樹2023/7/2815圖8.4銀行借貸決策樹2023/7/2816圖8.5概念樹2023/7/2816圖8.5概念樹2023/7/2817核心：各屬性向上歸納具體父概念相同合并如有必要重復操作，直到歸納所得的結果可轉換成邏輯規則2023/7/2817核心：各屬性向上歸納2023/7/28182023/7/28182023/7/28192023/7/28192023/7/2820（三）遺傳算法

遺傳算法實質上就是一種把自然界有機體的優勝劣汰的自然選擇、適者生存的進化機制，以及在同一種群中個體之間的隨機信息交換機制相結合的搜索算法。這種算法可用計算機程序實現。用以人工模擬自然界的自然選擇和進化機制，并以強大的搜索能力解決復雜問題。2023/7/2820（三）遺傳算法遺傳算法實質上就是一種2023/7/2821（四）規則導引規則導引是從一個樣本數據庫中發現并歸納出“數據行為”模式，用我們人類比較容易理解的“如果A，那么B，否則就是C”這樣的判斷語句來描述這種隱藏在數據倉庫中的“規律”。如果他遲到，那么他可能是路上堵車如果他沒有向我打招呼，那么他很可能對我有意見如果老板今天很高興，肯定接了一個大單子；如果客戶買了油，那么他也會買鹽；天空布滿烏云，會下雨……等等。

2023/7/2821（四）規則導引規則導引是從一個樣本數2023/7/2822●連帶相關規則●順序相關規則●分類相關規則用于客戶行為分析的規則2023/7/2822●連帶相關規則用于客戶行為分析的2023/7/2823DatabaseMarketingCustomerClassificationProfileAnalysisCross-sellingChurnAnalysisCreditScorin