CRM系統:數據挖掘技術在CRM系統中的應用
數據挖掘技術在CRM系統中的應用
江 耘1 ,龍 海2 ,黃水源1 ,李 姍1
(1. 南昌大學信息工程學院,江西南昌 330029 ;2. 江西渝州科技職業學院工商管理學院,江西新余 338000)
摘要:隨著信息化建設在CRM系統中的迅速發展,數據量的急劇膨脹,如何將計算機獲得的海量信息進行有效的組織和
利用,將其用于決策就變成一個緊迫的問題。本文對利用數據挖掘技術建立CRM系統中的決策分析系統進行了理論研
究和實際應用,包括數據倉庫的建立和組織,聯機分析(OLAP) 和數據挖掘(DM) 。
關鍵詞:數據挖掘;CRM;數據挖掘技術
中圖分類號:TP311. 52 文獻標識碼:A
Application of Data Mining Technique in CRM System
J IANG Yun1 ,LONG Hai2 ,HUANG Shui2yuan1 ,LI Shan1
(1. School of Information Engineering , Nanchang University , Nanchang 330029 , China ;
2. School of Business Administration ,Jiangxi Yuzhou Scientific and Technological Institute ,Xinyu 338000 ,China)
Abstract :With the rapid development of the informatization construction in CRM system and the drastic increment of data amount , it be2
comes a crucial problem how to effectively organize and utilize the mass information and to use themon the decision system. Several theo2
retic and practical problems are analyzed using data mining technique to build the decision analysis systemof the CRM system , including
the creation and organization of data wearhouse , OLAP and DM.
Key words :data mining ;CRM;data mining technique
0 引 言
決策支持系統(DSS) 是以日常業務處理系統的
數據為基礎,利用數學或智能的方法對業務數據進行
綜合分析,預測未來業務的變化趨勢,在企業發展、市
場經營戰略等重大問題上為領導層提供決策幫助的
計算機系統。
1 數據挖掘技術
1. 1 數據倉庫
數據倉庫的數據是面向主題的,數據以數據模型
中所定義的各個主題域為基礎,獨立于應用。主題域
可分為表示基本實體的主題,以及表示實體間聯系的
主題。因此數據倉庫的設計由數據驅動。數據倉庫
應該在海量數據中為用戶提供有用、及時、全面的信
息,幫助用戶做出正確的決策。它由數據開始,對已
有的數據進行集成,生成各個主題域,然后根據數據
來編制程序。用戶根據查詢和分析結果,將需求反饋
給開發人員。
1. 2 數據挖掘
數據倉庫的數據量不斷增長,如果不能有效地利
用會淹沒其中的有用信息。因此,企業領導層需要高
效的決策支持工具,方便、有效地使用數據倉庫。數
據挖掘工具就是決策支持工具的一個典型代表。數
據挖掘發現的是以前未知的、可理解的、可執行的信
息,所以也被稱為數據庫中的知識發現( Knowledge
Discovery in Databases) 。與統計分析技術相比,數據
挖掘技術能很好地和數據庫技術相結合,而且數據挖
掘工具用以發現數據中隱含的知識規律。數據挖掘
任務一般可以分兩類:描述數據庫中數據的一般特
性;根據現有數據進行推斷及預測。
數據挖掘主要用于解決以下的問題:
(1) 關聯分析(Association analysis) 。即尋找屬性
間的相關性,其中關聯規則和序列模式是兩種常用的
技術。關聯規則尋找同一事件中出現的不同項的相
關性序列模式尋找的是事件之間時間上的相關性。
(2) 分類(Classification) 和預測(Prediction) 。根據
某種標準將數據庫記錄分成預先定義好的類別。
(3) 聚類(Clustering) 。把整個數據庫分成不同的
群組。聚類與分類不同:分類追求的目標是要使群與
群之間差別明顯,而同一群之內的數據盡量相似。分
類之前已經知道要把數據分成哪幾類,每個類的性質
是什么;聚類則恰恰相反。
(4) 演變分析(evolution analysis) 。描述對象行為
隨時間變化的規律或趨勢并對其建模。
(5) 描述和可視化(Description and Visualization) 。
數據歸約、概化或圖形描述等。
KDD(從數據庫中發現知識) 是從數據庫中發現
有用知識的過程,而數據挖掘則是KDD 過程的核心,
它應用專門算法從數據中抽取有效的模式。KDD 包
括數據準備、數據挖掘、評估解釋模式模型、鞏固知
識、運用知識等步驟,各步驟之間相互影響,反復調
整,形成螺旋式的上升過程。目前提出的數據挖掘方
法包括統計分析方法、決策樹方法、神經網絡方法、
Rough 集方法、遺傳算法、公式發現和可視化技術等。
數據挖掘基本可分為:明確目標、數據準備、建立
模型、輸出結果的評價和解釋以及實施5 個階段,
(1) 明確目標。應用數據挖掘的首要任務就是明
確需要達到什么樣的目標,并描述出需要解決的問
題。目標的描述應該細化、清楚,以便于選擇合適的
挖掘方法,也方便檢測數據挖掘效果,判斷建立模型
的有效性。
(2) 數據準備。基于數據挖掘的商業目標,提取
所需要的數據。為了保證數據的質量,除了對數據進
行必要的檢查和修正外,還需要考慮不同源之間數據
的一致性問題。如果數據集包含過多的字段,需采用
一定的方法找到對模型輸出影響最大的字段,適當減
少輸入的字段。常用的方法包括:描述型數據挖掘和
連結分析等。
(3) 建立模型。建立模型是一個反復的過程。首
先需要選擇適合解決當前問題的模型。對模型的選擇
過程可能會啟發對數據的理解并加以修改,甚至改變
最初對問題的定義。一旦選擇了模型的類型及應用的
方法,所選擇的模型將決定對數據的預處理工作。例
如,神經網絡需要做數據轉換,有些數據挖掘工具可能
對輸入數據的格式有特定的限制等。對于通過數據挖
掘建立的模型需要有一定的數據來測試和驗證。對于
預測性模型,需通過反復的測試、驗證、訓練,才能不斷
提高模型的準確率。同一個問題可以用不同的數據挖
掘模型來解決,模型之間并不相互排斥。
(4) 輸出結果的評價和解釋。模型建立好之后,
必須評價其結果,解釋其價值。在實際應用中,模型
的準確率標準會隨著應用數據的不同發生變化,但準
確度自身并不一定是選擇模型的唯一最佳評價方法。
對輸出結果的分析需要考慮錯誤的類型和由此帶來
的相關費用的因素。如果每個不同的預測錯誤所需
付出的代價(費用) 也不同的話,則代價最小的模型
(而不一定是錯誤率最小的模型) 將是較好的選擇。
直接從實際需要和解決現實問題出發來測試模型很
重要,可先在小范圍內應用,取得滿意的測試結果后
再逐步擴大范圍推廣。
(5) 實施。模型在建立并經驗證之后,有兩種主
要的使用方法。一種是提供給分析人員進行分析,并
做出解釋和方案建議;另一種是把模型應用到不同的
數據集上。模型可以用來標識一個事例的類別,還可
以用在數據庫中選擇符合特定要求的記錄,以便再用
其他工具做進一步分析。
OLAP 工具。OLAP 工具可超越查詢和報表工具
的能力,其顯著特點是用多維模型來表達數據。多維
模型一般定義為星型結構,不是將數據視為一個孤立
事件,而是一段時間上這些事件的累計效用。使用
OLAP 工具,是以動態表格或交叉表來看數據,這樣能
迅速從不同角度觀察數據。
2 CRM 系統中的數據倉庫
1. 方案。
對數據倉庫開發者來說,劃分粒度是設計過程中
最重要的問題之一,所謂粒度是指數據倉庫中數據單
元的詳細程度和級別。數據越詳細,粒度越小,級別
就越低;數據綜合度越高,粒度越大,級別就越高。在
數據倉庫環境中,主要是分析型處理,粒度的劃分將
直接影響到數據倉庫中的數據量和所適合的查詢類
型。一般將數據劃分為:詳細數據、輕度綜合、高度綜
合三級或更多級粒度,不同粒度級別的數據用于不同
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