数据挖掘在CRM系统中的实践

    （3）分类和预测分析。分类和预测是CRM中数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。主要方法包括：决策树/判定树、贝叶斯法、BP神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。

    （4）聚类分析。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，对象是根据最大化类的相似性、最小化类的相似性的原则进行聚类或分组的，同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。在CRM中，聚类分析被用来研究消费者行为，发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征，从而寻找新的潜在市场。

    （5）孤立点分析。对于欺诈探测、定制市场及其它CRM任务是非常有用的。

    （6）复杂类型的数据挖掘。是数据挖掘技术的当前一个重要的研究领域，极大提升了CRM数据分析能力的深度和广度，主要包括：多媒体数据挖掘、文本挖掘和web挖掘等。

    4.总结

    随着数据挖掘技术的日益成熟和深入应用，它已经成为获取有价值的信息的重要技术和工具。在CRM中合理高效地利用数据挖掘技术，可以获取到准确的客户分类、忠诚度、盈利能力、潜在用户等信息。为企业做出决策，长远发展提供了最有力的信息支持和技术保障。

（编辑：核心网）

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