客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘(文件)
【正文】 把在 A（ i）處取值相同的例子歸于同一子集， A（ i）取幾個值就得幾個子集； 對既含正例又含反例的子集，遞歸調(diào)用建樹算法； 若子集僅含正例或反例，對應(yīng)分支標(biāo)上 p或 N，返回調(diào)用處。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 遺傳算法 （ Geic Algorithm， GA） 主要思想： 基于自然進(jìn)化理論，模擬基因聯(lián)合、突變、選擇等過程的一種優(yōu)化技術(shù)。后代是父母的產(chǎn)物，他們由來自父母的基因結(jié)合而成，這個過程被稱為“雜交”。一種方法是直接把每個節(jié)點當(dāng)成一個并行的種群看待。 四、結(jié)論 CRM作為一個涉及知識治理、業(yè)務(wù)流程再造和企業(yè)信息化的概念，看起來非常復(fù)雜，其實它最基礎(chǔ)的是一整套數(shù)據(jù)倉庫客戶資料系統(tǒng)。 四、結(jié)論 數(shù)據(jù)挖掘是 CRM的前提和基礎(chǔ)， CRM是數(shù)據(jù)挖掘的延續(xù)和創(chuàng)新，通過將兩者進(jìn)行有效的組合，不斷促進(jìn)企業(yè)單個客戶價值的提升和客戶規(guī)模的擴(kuò)大，有效地推動著企業(yè)價值和實力的不斷攀升。很顯然，假如沒有數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的支持， CRM的實用價值將會大打折扣。另一種方法是“農(nóng)場主 /勞工”體系結(jié)構(gòu)，指定一個節(jié)點為“農(nóng)場主”節(jié)點，負(fù)責(zé)選擇有機(jī)體和分派適應(yīng)度的值，另外的節(jié)點作為“勞工”節(jié)點，負(fù)責(zé)重新組合、變異和適應(yīng)度函數(shù)的評估。如果情況并非如此，新的一代將重復(fù)他們父母所進(jìn)行的繁衍過程，一代一代演化下去，直到達(dá)到期望的解為止。 評估適應(yīng)度： 對每一個解 (染色體 )指定一個適應(yīng)度的值，根據(jù)問題求解的實際接近程度來指定 (以便逼近求解問題的答案 )。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) ?一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖中的橢圓表示節(jié)點，橢圓間的連線表示連接。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 決策樹法、遺傳算法、 集合論方法、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、 聚類方法、粗集方法、模糊集合方法、 Bayesian Belief Netords、最鄰近算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、可視化技術(shù)等 … … 三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) ID3決策樹法 主要思想： ID3方法檢驗所有的特征，選擇互信息 最大的特征點 A為產(chǎn)生決策樹節(jié)點，由該特征的不同取值建立分支，對各分支的實例子集遞歸，用該方法建立決策樹節(jié)點和分支，直到某一子集中的例子屬于同一類。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以通過挖掘大量的客戶信息來構(gòu)建猜測模型，較準(zhǔn)確地找出易流失客戶群，并制訂相應(yīng)的方案，最大程度地保持住老客戶。這種策略成功的關(guān)鍵是要確保推銷的產(chǎn)品是用戶所感愛好的，有幾種挖掘方法都可以應(yīng)用于此問題，關(guān)聯(lián)規(guī)則分析能夠發(fā)現(xiàn)顧客傾向于關(guān)聯(lián)購買哪些商品；聚類分析能夠發(fā)現(xiàn)對特定產(chǎn)品感愛好的用戶群；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸等方法能夠猜測顧客購買該新產(chǎn)品的可能性。根據(jù) 80/20以及開發(fā)新客戶的費用是保留老客戶費用的 5倍等營銷原則，重點客戶發(fā)現(xiàn)在 CRM中具有舉足輕重的作用。通過群體細(xì)分， CRM用戶可以更好地理解客戶，發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為規(guī)律。 二、數(shù)據(jù)挖掘是 CRM成功的保障 數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)加工成信息和知識 2 ?CRM中數(shù)據(jù)挖掘的 應(yīng)用 ： ?
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