数据挖掘在商场CRM中的应用研究

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和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

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。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、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

客户关系管理-课后习题答案

第一章 2. 谈谈你对客户关系管理定义的理解及认识。 答：（一）.从战略说上看，客户关系管理CRM是代表怎经盈利、收入和客户满意度而设计的企业范围的商业战略。 战略说对CRM的定义侧重点在于强调CRM是一种商业战略而不是一套系统，涉及的是整个企业而不是一个部门，它战略的目标是增进赢利，销售收入和提升客户满意度。策略说认为客户关系管理是为了给企业提供全方位的管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，使客户的收益最大化。 （二）.从策略说上看，客户关系管理CRM是企业的一项商业策略，它按照客户细分情况有效企业资源，培养以客户为中心的经营行为，实施以客户为中心的业务流程，并以此为手段来提高企业的获利能力、收入以及客户的满意度。 策略说这个定义是在战术角度上老阐述的，认为CRM是一种基于企业发展战略上的经营策略，这种经营策略是以客户为中心的，不再是产品导向而是客户需求导向，CRM实现的是重新设计业务流程，对企业进行业务流程重组，这一切都是以客户为中心，以信息技术为手段的。 （三）.客户关系管理(CRM)是一个不断加强与顾客交流，不断了解顾客需求，并不断对产品及服务进行改进和提高以满足顾客的需求的连续的过程。 其内含是企业利用信息技术（IT）和互联网技术实现对客户的整合营销，是以客户为核心的企业营销的技术实现和管理实现。客户关系管理注重的是与客户的交流，企业的经营是以客户为中心，而不是传统的以产品或以市场为中心。为方便与客户的沟通，客户关系管理可以为客户提供多种交流的渠道。 （四）.综合来看企业用CRM来管理与客户之间的关系，CRM是一个获取、保持和增加可获利客户的方法和过程。CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的商业哲学和企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。如果企业拥有正确的领导、策略和企业文化，CRM应用将为企业实现有效的客户关系管理。 CRM 既是一种崭新的、国际领先的、以客户为中心的企业管理理论、商业理念和商业运作模式，也是一种以信息技术为手段、有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的具体软件和实现方法。 3.客户关系管理对企业有哪些积极地作用？试举例说明。 答：1提高市场营销效果。2为生产研发提供决策支持。3提供技术支持的重要手段。4为财务金融策略提供决策支持。5为适时调整内部管理提供依据。6使企业的资源得到合理利用。7优化企业业务流程。8提高企业的快速响应和应变能力。9改善企业服务提高客户满意度。10提高企业销售收入。11推动了企业文化的变革。 4.通常有哪些CRM研究视角？如何理解CRM研究的分类？ 答：1基于信息技术的研究是客户关系管理研究的一个重要视角。2组织与管理研究领域的学者从组织结构企业文化战略管理核心竞争力等角度研究客户关系管理。3从营销学和心理学出发研究顾客满意顾客忠诚顾客抱怨等，以后又延伸到服务质量的控制等，这又是客户关系管理研究的一个重要视角。4还有一些学者主要把客户关系作为一种资产来进行研究，即从资产增值的角度研究客户关系管理。 在CRM的研究过程中具有以下现象：1探索性的调查占据了研究的统治地位，很多学

数据挖掘技术与应用

数据挖掘技术与应用 余友波 数据仓库之路原创资料

1.1 第一章数据挖掘介绍 1.1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘（Data Mining）是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。 “数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。”（Gartner Group）。 “数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”（Aaron Zornes, The META Group）。 数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略，以用最小的花费得到最好的销售。电信行业和银行业较先使用数据挖掘，电信公司使用数据挖掘检测话费欺诈行为，银行使用数据挖掘检测信用卡欺诈行为。 数据挖掘模型建立完成后，进行验证和评价非常必要。比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型，来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。通常情况下还不能用这个模型直接指导行动，更稳妥的做法是，先对一小部分客户做一个实际的测试，得到市场的实际反应情况，然后再大规模的采取市场推广行动。 数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。为了保证数据挖掘结果的价值，用户必须非常了解自己的数据；并且了解数据挖掘工具是如何工作的，了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。 大部分情况下，数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作，减少数据挖掘的数据清理过程。

第6章习题及答案 客户关系管理

第6章习题及答案_客户关系管理． 第六章练习题 一、选择题： 1.要充分了解客户不断变化的需求，必然要

求企业与客户之间要有双向的沟通，因此拥有丰富多样的是实现良好沟通的必要条件 A 广告宣传 B 营销渠道 C 产品种类 D 服务种类 2.对CRM模型来说，建立一个企业级 是CRM功能全面实现的基础保障 A 数据仓库 B 呼叫中心 C 数据库 D OLAP 3.今天，互联网已经成为企业与外界沟通的重要工具，特别是的迅速发展，促使CRM系统与互联网进一步紧密结合

A e-Mail B 数字证书技术 C 数据库技术 D 电子商务 4.在系统评价中，可作为CRM系统性能评价的重要标准 A 功能范围 B 含化程度 C 易用性 D 售后服务 5.CRM系统中商业智能的实现是以为基础的 A 数据仓库 B OALP

C 数据库 D OLTP 6.一个完整的客户管理系统应不具有以下哪个特征 A 开发性 B 综合性 C 集成性 D 智能性 7.CRM系统中，主要是对商业机遇、销售渠道进行整理 客户B 市场管理A 管理 C 渠道管理 D 销售管理

8.＿对客户和市场进行全面分析，从而对市场进行细分，产生高质量策划活动 A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 9. 子系统将销售管理和服务管理的模块结合起来，使一般的业务人员能够向客户提供及时的销售和服务支持 A 数据仓库 B 呼叫中心 D 数据库C OLAP 10.运营型CRM建立在这样一种概念上，在企业成功方面起着很重要的作用。

A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 11. 是CRM系统的“躯体”，它是整个CRM系统的基础，可以分析客户和服务提供支持依据 A 运营型 B 生产型 C 分析型 D 企业型 12. CRM是目前及今后一段时间CRM 的主流方向． A 运营型 B 生产型

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是

浅谈数据挖掘技术及其应用

１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38

大数据时代下数据挖掘技术与应用

大数据时代下数据挖掘技术与应用 【摘要】人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。本文就大数据时代下数据挖掘技术与应用进行探究。 【关键词】大数据，数据挖掘，互联网 数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20世纪80年代，主要面向商业应用的人工只能研究领域。从技术角度来看，数据挖掘就是从大量的复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、有潜在价值和知识的过程。从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 1.数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律，通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题。目前常用的方法有聚类分析、特征数据分析法、关联性分析等。 1.1聚类分析法。简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类

分析法一般都运用心理学、统计学、数据识别等方面。 1.2特征性数据分析法。网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。 1.3关联性分析法。有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。 2.数据挖掘技术的应用 数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。如数据量巨大的互联网行业、天文学、气象学、生物技术，以及医疗保健、教育教学、银行、金融、零售等行业。通过数据挖掘技术将大数据融合在各种社会应用中，数据挖掘的结果参与到政府、企业、个人的决策中，发挥数据挖掘的社会价值，改变人们的生活方式，最大化数据挖掘的

第6章习题及答案_客户关系管理

第6章习题及答案_客户关系管理

第六章练习题 一、选择题： 1.要充分了解客户不断变化的需求，必然要求企业与客户之间要有双向的沟通，因此拥有丰富多样的是实现良好沟通的必要条件 A 广告宣传 B 营销渠道 C 产品种类 D 服务种类 2.对CRM模型来说，建立一个企业级是CRM功能全面实现的基础保障 A 数据仓库 B 呼叫中心

C 数据库 D OLAP 3.今天，互联网已经成为企业与外界沟通的重要工具，特别是的迅速发展，促使CRM系统与互联网进一步紧密结合 A e-Mail B 数字证书技术 C 数据库技术 D 电子商务 4.在系统评价中，可作为CRM系统性能评价的重要标准 A 功能范围 B 含化程度 C 易用性 D 售后服务

5.CRM系统中商业智能的实现是以为基础的 A 数据仓库 B OALP C 数据库 D OLTP 6.一个完整的客户管理系统应不具有以下哪个特征 A 开发性 B 综合性 C 集成性 D 智能性 7.CRM系统中，主要是对商业机遇、销售渠道进行整理 A 市场管理 B 客户

管理 C 渠道管理 D 销售管理 8.＿对客户和市场进行全面分析，从而对市场进行细分，产生高质量策划活动 A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 9. 子系统将销售管理和服务管理的模块结合起来，使一般的业务人员能够向客户提供及时的销售和服务支持 A 数据仓库 B 呼叫中心 C 数据库 D

OLAP 10.运营型CRM建立在这样一种概念上，在企业成功方面起着很重要的作用。 A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 11. 是CRM系统的“躯体”，它是整个CRM 系统的基础，可以分析客户和服务提供支持依据 A 运营型 B 生产型 C 分析型 D 企业型 12. CRM是目前及今后一段时间CRM的主流方向

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴

藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。 与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样

的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。 正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先

第6章习题及答案_客户关系管理

第六章练习题 一、选择题： 1.要充分了解客户不断变化的需求，必然要求企业与客户之间要有双向的沟通，因此拥有丰富多样的是实现良好沟通的必要条件 A 广告宣传 B 营销渠道 C 产品种类 D 服务种类 2.对CRM模型来说，建立一个企业级是CRM功能全面实现的基础保障 A 数据仓库 B 呼叫中心 C 数据库 D OLAP 3.今天，互联网已经成为企业与外界沟通的重要工具，特别是的迅速发展，促使CRM 系统与互联网进一步紧密结合 A e-Mail B 数字证书技术 C 数据库技术 D 电子商务 4.在系统评价中，可作为CRM系统性能评价的重要标准 A 功能范围 B 含化程度 C 易用性 D 售后服务 5.CRM系统中商业智能的实现是以为基础的 A 数据仓库 B OALP C 数据库 D OLTP 6.一个完整的客户管理系统应不具有以下哪个特征 A 开发性 B 综合性 C 集成性 D 智能性

7.CRM系统中，主要是对商业机遇、销售渠道进行整理 A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 8.＿对客户和市场进行全面分析，从而对市场进行细分，产生高质量策划活动 A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 9. 子系统将销售管理和服务管理的模块结合起来，使一般的业务人员能够向客户提供及时的销售和服务支持 A 数据仓库 B 呼叫中心 C 数据库 D OLAP 10.运营型CRM建立在这样一种概念上，在企业成功方面起着很重要的作用。 A 市场管理 B 客户管理 C 渠道管理 D 销售管理 11. 是CRM系统的“躯体”，它是整个CRM系统的基础，可以分析客户和服务提供支持依据 A 运营型 B 生产型 C 分析型 D 企业型 12. CRM是目前及今后一段时间CRM的主流方向 A 运营型 B 生产型 C 分析型 D 企业型 13.技术方面看，客户建模主要是通过客户分析或者等方法获得 A 人工智能 B OALP C OLTP D 数据挖掘

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。 与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。 正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们

的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先给出大数据的背景、原理和概念，然后阐述大数据挖掘的方法和步骤，再讲解大数据在企业应用中的方式和收益，最后分享大数据时代的产业状况，和我们面临的挑战与机遇。 2、大数据技术的背景、概念和意义 2.1大数据的产生背景 大数据热潮诞生的先决条件是计算机存储能力的迅速扩大和成本的一再降低。得益于半导体技术在过去20年里持续快速的发展，今天我们用500元人民币就能轻松买到一块能装得下63万本《红楼梦》的1T 容量的移动硬盘；价值2000元的一块PC硬盘甚至能存储下全世界迄今为止所有的音乐内容。在很多大型互联网公司里，拿一台较好配置的服务器，就可以一举装下美国国家图书馆里所有纸质书的内容——纵观整个人类文明发展史，今天人类拥有了史无前例的海量信息的存储能力，并且这个能力仍然在日新月异的向前发展着。 与此同时，人类创造数据的能力也同样在高速增长。传统社会只有文人墨客、达官显贵才能青史上留下只言片语，而互联网时代里所有人都能轻松成为数据的生产者，例如Facebook 上每月被用户分享500亿条新信息，全球的社交网络每天产生1亿张新照片。能够产生和

《数据挖掘技术与应用》实验指导书(排)

《数据挖掘技术与应用》实验指导书 邓克文编 重庆大学经济与工商管理学院 2014年7月

目录 第一章数据挖掘及工具简介 (1) 1.1数据挖掘的基本概念 (1) 1.2数据挖掘的基本框架及流程 (1) 1.3数据挖掘软件工具 (1) 第二章基础实验篇 (2) 2.1实验一分类 (2) 2.2实验二预测 (21) 2.3实验三聚类 (33) 2.4实验四关联分析 (45) 2.5实验五RFM模型 (51) 2.6基于遗传算法的变量选择 (66) 参考文献 (77) 附录 (78)

第一章数据挖掘及工具简介1.1数据挖掘的基本概念 1.2数据挖掘的基本框架及流程 1.3 数据挖掘软件工具

第二章基础实验篇 2.1 实验一分类 一、实验目的 通过本次实验，学会使Clememtine软件及R软件进行数据挖掘的分类实验，撑握以下知识点：(1) Logistic分类模型；(2) 决策树C5.0分类模型及其Cost矩阵设置的重要作用；(3) 贝叶斯网络分类模型；(5) 支持向量机模型；(6) 神经网络模型；(7) 运用R软件进行连续函数离散化数据预处理，并对该数据用上述3个模型进行挖掘，最后与连续性原始数据的挖掘结果进行对比，并得出相关结论；(8) 运用Clememtine软件解决数据预处理中的缺失值填充问题。 二、实验安排 1．学时：本实验安排8个学时，主要用于完成实验及实验报告。 2．时间：由实验室统一安排 3．地点：由实验室统一安排 三、实验工具 PC电脑1台，Windows 7系统，Clememtine 12.0 数据挖掘软件，R软件，以及上市公司ST数据集和Clememtine自带的telco.sav数据集。 四、知识准备 五、实验背景 六、实验过程 实验1：基础模型

大数据时代的数据挖掘技术与应用

大数据时代的数据挖掘技术与应用 发表时间：2018-11-01T16:20:35.810Z 来源：《防护工程》2018年第19期作者：黄陆光 [导读] 21世纪之后，迅猛发展高新科技，不断强化经济全球化趋势，极大的提升了我国国民经济水平，也促进各个行业快速进步 空军军医大学第一附属医院陕西省西安市 710032 摘要：21世纪之后，迅猛发展高新科技，不断强化经济全球化趋势，极大的提升了我国国民经济水平，也促进各个行业快速进步。充分满足人们的物质生活之后，人们对精神及视觉上的享受更为追求，此种状况下，数据信息所具备的作用越来越清晰的显现出来。数据信息海量产生背景下，很大程度的便利了人们的生产及生活，但与此同时，由于其中包含众多无价值信息，一定的给人们造成困扰，对此，为更加便利人们使用，提出了数据挖掘的概念，并研发出相应的挖掘技术。进入到大数据时代后，数据挖掘技术占据越来越重要的地位，必须要在明确现有技术类型的基础上，进一步的优化与创新，研究出与时俱进的新的数据挖掘技术。 关键词：大数据时代；数据挖掘技术；应用情况 1大数据时代下的数据挖掘技术 1.1数据挖掘技术基本概念 在日常的信息检索和整合处理的时候，技术工作人员会采用一些较为特殊的技术手段进行处理，这种特殊的数据处理方式就是我们所说的数据挖掘技术。在传统的信息检索处理中，工作人员往往需要花费很多的时间和精力才能在众多的数据库当中挑选出合适的数据信息[1]。数据时代的到来给人们的生活带来了无限的便利条件，当前，技术工人可以利用数据挖掘技术处理日常的工作，大大提高了工作效率，拓宽了数据挖掘技术的应用空间。 1.2数据挖掘技术的特点 一般来说，在大数据时代下的数据挖掘技术相对十分复杂，它虽然在一定程度上改善了传统数据检索中常常遇到的问题和困难，但还需要建立合适的数学模型。另外，对于数据挖掘技术来说，它所使用的数据库十分庞大，这在无形中增加了出现微小错误的可能性，这种错误虽然不影响最终的处理结果，但还是不能保证十全十美。最后，相比于原有的数据处理技术，数据挖掘技术更加人性化，它可以从用户的角度出发，最大程度的满足用户的根本需求。 1.3数据挖掘技术的应用 第一，它可以依照不同用户的不同需求在数据库中进行信息的收集和处理，保证了数据处理的个性化。第二，不同用户之间的信息是相互关联的，因此，可以根据全网用户的检索情况分析他们之间的联系或工作内容等项目。第三，系统会自动将相似的信息进行汇总，并统一于一个数据库当中，这样一来，在日后的处理过程中，技术人员的工作效率就可以得到提升。 2常用的数据挖掘技术类型 2.1聚类分析 数据库或对象库抽选后，进行与“分类”相似的聚类划分，之后在一个组类中放置相同的或相似的数据，由此将多个组类建立起来，此种过程即为聚类分析过程。整个聚类分析过程中，所突出的学习过程并无知识基础，也无监督管控，以所给数据为范围，将其中有价值的部分寻找到，并将相应的类设置出来。尽管聚类分析与“分类”相似，但并不相同于“分类”，聚类分析并无法把相应的属性知道。通过聚类分析，可将对相间类聚的某些规律获得。现阶段，心理学领域、医学领域等诸多的领域均已经广泛的采用聚类分析方法。根据具体的隶属度，聚类分析通常包含硬聚类和模糊聚类两种，硬聚类是指向距离最短的聚类中划拨事物的类，仅能在某一类中隶属；模糊聚类划拨类时，该类可能归属于多个类型。 2.2分类和预测 问题预测过程中，类型中重要的两个即为分类和预测。分类是指预估分类标号，无序、离散。数据挖掘时，可将分类看做基础性的步骤，训练数据可预计情况下，分类可将相应特性呈现出来，每个类别的描述或特征获取之后，完成有关的分类构建。分类学习过程存在监督，类别区分经确定性描述进行，而确定性描述来源于训练数据集。目前，分类包含多种方法，决策树、神经网络等为比较常用的方法。在神经网络系统中，包含的神经元数量众多，这些神经元的连接权值均可调，其特点体现在分布式存储信息、大规模并行处理、自组织自学习能力良好等。神经网络属于计算方法，以神经单元大集合为基础，将轴突连接的生物神经元大群集问题解决。每个神经单元均连接多个其他的神经单元，同时，能够抑制连接的神经单元的激活状态。相应值输入后，神经单元能够组合这些值，并进行求和。预测是指将连续值函数模型构建出来，规律的预估为预测的最终目的，而预估的依据为分类、回归，回归分析法、局势外推法为较常用的预测方法。例如回归分析法，所展现出来的是数据库中具备独特性质的数据，同时，根据函数关系，将数据间存在的联系与区别体现出来，进而将数据信息特质的依赖程度分析出来。目前，数据序列预计与测量中多采用回归分析方法。 2.3关联分析 众所周知，日常生活中的各个事物均不是独立存在的，它们之间具有复杂的关联，一旦发生意外，即会导致更多的意外产生。关联分析就是以此种关联作为依据，将事物之间存在的某些规律分析出来，之后以发现的规律为依据，开展预估工作。例如购物篮分析，这是一个典型的案例，通过观察购物篮中各商品的排列规律，分析其内在关联，进而将消费者的消费特点及消费心理总结出来，之后以此为依据，制定营销策略，实现顺利的销售。灰色关联度分析是关联分析中比较常用的一种方法，此种方法以各因素发展趋势的差异或相似程度为依据，实施归纳与评价，从而将因素间的关联程度衡量出来。现实世界中，并不会出现信息“非黑即白”的情况，因此，以灰色来描述信息间存在的过渡阶段，灰色系统则表明信息同时包含已知的和未知的部分。由于一直存在不确定性，灰色分析能够清晰的陈述出一系列解决方案。中间情况下，灰色系统可对各种解决方案做出优化，保证给出的解决方案是最佳的，可妥善的解决现实生活中存在的问题。 3大数据时代数据挖掘的应用 数据挖掘技术之所以可以运用到很多领域，是因为其能很好地融入各个领域的环境中，提升各个企业的服务水平，该技术还使各个企业竞争力加强，改善生产经营管理的效率。海量的数据是数据挖掘的前提，数据挖掘对这些数据进行分析、整合、分类，因此，数据的信