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简答题论述CRM中数据挖掘的流程和一般步骤。
  • 数据抽样。当进行数据挖掘时,首先要从企业大量客户信息数据中抽取出相关的数据子集。通过对数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,而且能通过对数据的筛选,使数据更加具有规律性。
    数据探索。数据探索就是通常所进行的对数据深入调查的过程,从样本数据集中找出规律和趋势,用聚类分析区分类别,最终要达到的目的就是搞清楚多因素相互影响的、十分复杂的关系,发现因素之间的相关性。
    数据调整。通过上述两个步骤的操作,对数据的状态和趋势有了进一步的了解,这时要尽可能对问题解决的要求能进一步明确化、进一步量化。
    模型化。在问题进一步明确,数据结构和内容进一步调整的基础上,就可以建立模型。这一步是数据挖掘的核心环节,运用神经网络、决策树、数理统计、时间序列分析等方法来建立模型。
    评价。从上述过程中将会得出一系列的分析结果、模式和模型,多数情况会得出对目标问题多侧面的描述,这时就要综合它们的规律性,提供合理的决策支持信息。
    CRM中数据挖掘的一般步骤有:数据采集、数据预处理、数据挖掘、解释评价、知识形成等。
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