数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

客户Relationship管理and-2挖掘-3/Summary数据。-0/在电信中的应用客户损失分析-2挖掘是伴随着人工智能和数据图书馆技术近年来，客户关系管理研究客户关系管理研究客户关系管理源于西方的营销理论，数据挖掘技术企业中有哪些典型的应用管理？现有的客户关系有哪些/？

问题1:为什么数据 挖掘并收集客户information数据。-1/ Get 客户传统的获取方式是通过大量的媒体广告和传单吸引新人客户。这种方法涉及的方面太多，针对性不强，企业投入太大。数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的有用的数据(主要指潜力客户反应模式分类)成立。因此，企业可以了解真实潜力的分类客户，从而在未来的市场活动中有的放矢，而不是传统的经验猜测。

比如把数据按照不同年龄段整理存放在图书馆的简单动作就是细分。分段让用户从更高的层面观察数据在库中，分段让人们以不同的方式对待客户在不同的分段群体中。数据 挖掘分类、聚类等。技术允许用户按类别、年龄、职业、住址、喜好等在库中搜索数据

fine bi数据挖掘内置多元线性回归模型，支持使用各种类型的值作为因子预测数值类型的值。当模型自动对各种类型的值进行类型转换和数值归一化时，也可以看作是最小二乘准则下求解超定方程组的回归过程。回归公式是推断预测值的基础。在电子商务中的应用在电子商务中，Web 挖掘 技术用于自动查找隐藏在数据中的模式信息，并对其进行分析处理。通过分类聚类客户，可以借鉴。

以百会CRM为例分析如何利用CRM结合大数据 技术深度帮助企业挖掘潜力客户。精准采集数据净化-1 数据有各种数据信息化市场，企业很容易从市场上获得各种数据但不是全部。使用百会CRM可以方便地进行电子调查，使用系统模板可以创建调查问卷。通过匹配相关的客户群，定期定量发送到客户进行数据调查，百会CRM自动回复客户。

如何在智能分析中使用有价值的客户采集数据没有整合分析形成有用的信息，再多的数据对企业来说都是没有价值的。百会CRM可以对客户的数据进行筛选分析，并根据客户消费者行为和身份信息识别目标；从客户分析感兴趣的产品；来自历史商业信息挖掘潜在商机。从多个维度分析客户的潜力，判断其能否给企业带来可衡量的价值，是客户发展的关键一步。

出版说明简介第一章简介1.1-2挖掘基本概念1.1.1啤酒和尿布1.1.2什么是-2挖掘1.1？-2/ 挖掘工艺1.2数据挖掘1 . 2 . 1数据制剂1.2.2的特点和作用。挖掘和模型评价1.3 数据仓库和-2挖掘1 . 3 . 1数据仓库的概念和特点1.3.2/。-2/仓库与数据挖掘1.4 OLAP的基本概念与数据挖掘1 . 4 . 1 OLAP的操作1.4.2 .-2挖掘1.5-2挖掘应用领域1.6-2挖掘研究现状1.6的关系。-0/算法1.7本章概述第二章-2挖掘常用技术2.1决策树2.1.1决策树的基本概念2.1.2决策树的基本原理2.1.3决策树的算法2