數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)游戲客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用-免費(fèi)閱讀
【正文】 第五章策略4：規(guī)則轉(zhuǎn)換。表（）是玩家數(shù)據(jù)庫(kù)中的一段資料截取，我們要通過它來(lái)說(shuō)明如何對(duì)玩家資料進(jìn)行有效的信息挖掘。因?yàn)楸平谠o定的參考值1，所以計(jì)算機(jī)判斷玩家將會(huì)流失。THENTHEN,S5) E(高消費(fèi))==1Gain(持續(xù)高消費(fèi))= I(S1,S5) E(高收入)==Gain(消費(fèi))= I(S1各屬性相應(yīng)的信息增益為：Gain(長(zhǎng)期在線)= I(S1Gain(A)=I(s1,s2,…,sm)E(A)設(shè)屬性A具有v個(gè)不同值{a1,a2,a3.......av},可以用屬性A將S劃分為v個(gè)子集{ s1,s2,s3.......svID3算法運(yùn)用信息熵理論，選擇當(dāng)前樣本屬性集中具有最大信息增益值的屬性作為測(cè)試屬性。它用于從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則的基本思路是將數(shù)據(jù)庫(kù)中的屬性分為條件屬性和結(jié)論屬性。所以從根到葉節(jié)點(diǎn)的一條路徑就對(duì)應(yīng)著一條規(guī)則，整棵決策樹就對(duì)應(yīng)著一組吸取表達(dá)式規(guī)則。在由聚類生成的數(shù)據(jù)對(duì)象集合中，這些對(duì)象具有相似性，并與其他集合中的對(duì)象具有相異性。關(guān)聯(lián)可分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)，時(shí)序關(guān)聯(lián)，因果關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)一般可以分為兩類：描述和預(yù)測(cè)。五．客戶期望分析客戶期望分析是通過客戶行為分析，歷史數(shù)據(jù)分析，綜合客戶資料，來(lái)分析客戶對(duì)游戲的各種期望。因此設(shè)置一個(gè)自動(dòng)反饋系統(tǒng)，對(duì)玩家大量提到的問題進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)反饋成為有效的解決方法之一，那么如何篩選數(shù)據(jù)庫(kù)中的問題及答案就成為需要解決的問題。如何區(qū)分出這些帳號(hào)，并時(shí)刻監(jiān)視這些帳號(hào)，對(duì)延長(zhǎng)游戲壽命有很大的作用。間接效益已經(jīng)相當(dāng)明顯，并且進(jìn)一步擴(kuò)大中；利潤(rùn)進(jìn)入一個(gè)穩(wěn)定的高水平；在這個(gè)階段被稱為“鐵桿玩家”，對(duì)游戲的關(guān)注度和期望度會(huì)相當(dāng)高，會(huì)對(duì)游戲提出各種意見和建議，會(huì)主動(dòng)拉攏朋友進(jìn)入游戲；這個(gè)階段的玩家外界干擾對(duì)其影響也是最小的，即使有人勸阻玩家游戲，號(hào)被盜而損失嚴(yán)重，游戲中朋友流失等情況也很難讓他放棄游戲。形成期的客戶，客戶的消費(fèi)量開始呈上升趨勢(shì)，而到形成后期更加明顯客戶正面引導(dǎo)就是利用客戶服務(wù)系統(tǒng)，對(duì)玩家進(jìn)行有利于運(yùn)營(yíng)商的行為引導(dǎo)。 組織玩家舉行游戲外的各種活動(dòng)，對(duì)于穩(wěn)定期的玩家來(lái)說(shuō)具有極大的吸引力。 網(wǎng)絡(luò)游戲其實(shí)是電子游戲中的一種（），其中角色扮演類網(wǎng)絡(luò)游戲（MMORPG）和大中型休閑游戲占據(jù)了大多數(shù)的市場(chǎng)份額，因此本文所有的研究?jī)?nèi)容都是針對(duì)這兩種網(wǎng)游形式進(jìn)行分析的。這三個(gè)案例，來(lái)論證數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)游戲客戶關(guān)系管理中應(yīng)用的可行性和有效性?！爸?007年1月，%的用戶為網(wǎng)絡(luò)游戲用戶群體。研究意義及思路面鏈接起來(lái),構(gòu)成企業(yè)完整的管理信息系統(tǒng)。其如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深層分析，保留高價(jià)值客戶、發(fā)掘潛力客戶，實(shí)現(xiàn)在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間，為客戶提供合適產(chǎn)品和服務(wù)是現(xiàn)在客戶關(guān)系管理中的研究重點(diǎn)。目錄不寫了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)游戲客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用現(xiàn)今，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得以應(yīng)用，并有了相當(dāng)?shù)陌l(fā)展。第一章本文將數(shù)據(jù)挖掘中的ID3分類算法應(yīng)用于CRM系統(tǒng)中，不僅可以使企業(yè)更好地發(fā)現(xiàn)客戶群特征，掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，同時(shí)也將有助于企業(yè)的管理全面走向信息化。CRM作為企業(yè)的前臺(tái)提供供應(yīng)鏈中的下游鏈管理,實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)客戶個(gè)性化需求的快速反應(yīng)。隨著中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)游戲市場(chǎng)還會(huì)持續(xù)增加。第二節(jié) 網(wǎng)絡(luò)游戲客戶關(guān)系管理范圍一．游戲帳號(hào)及安全措施服務(wù)帳號(hào)的安全是網(wǎng)絡(luò)游戲客戶關(guān)系管理的重中之重！是在客戶關(guān)系管理涉及到的范圍中客戶流失率最高的一個(gè)。這樣的活動(dòng)能極大地延長(zhǎng)玩家的生命周期，很好地宣傳游戲。比如:正面言論引導(dǎo)，客戶流失引導(dǎo)（當(dāng)一個(gè)優(yōu)質(zhì)客戶必定離開該游戲時(shí)，客戶服務(wù)就需要利用各種方法，盡可能地引導(dǎo)其進(jìn)入該運(yùn)營(yíng)商運(yùn)營(yíng)的其他游戲，即使失敗也要使玩家對(duì)運(yùn)營(yíng)商存在好感，當(dāng)運(yùn)營(yíng)商推出新游戲時(shí)就有極大可能使該玩家再次消費(fèi)）等等。而服務(wù)成本和交易成本開始明顯下降；所以管理人員要重視這部分玩家，積極聽取他們意見，甚至可以給予他們一部分游戲中的管理權(quán)限，盡可能延長(zhǎng)穩(wěn)定期。第四節(jié)4．發(fā)掘潛在客戶在考察期間的玩家中就有相當(dāng)一部分是潛在客戶，他們現(xiàn)在可能沒有消費(fèi)或者消費(fèi)不多，但只要他們覺得這個(gè)游戲好玩或者其他需要的時(shí)候就可能變成“優(yōu)質(zhì)客戶”，比如：一個(gè)被游戲所吸引的玩家，其本身沒大量時(shí)間且希望變強(qiáng)，并有這個(gè)經(jīng)濟(jì)條件，那么他就是一個(gè)有消費(fèi)能力和欲望的“潛在客戶”。三．客戶流失分析在競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈的游戲市場(chǎng)，即使是沒有任何消費(fèi)的玩家也是運(yùn)營(yíng)商的一種資源，因?yàn)椤皟?yōu)質(zhì)客戶”是建立在比沒有消費(fèi)的“普通客戶”更為“強(qiáng)大”的基礎(chǔ)上，才愿意投入資金玩游戲的，所以，只有大量的“普通客戶”的存在才能吸引“優(yōu)質(zhì)客戶”。比如：游戲中舉行個(gè)活動(dòng)，發(fā)放多少虛擬物品作為獎(jiǎng)勵(lì)，這需要經(jīng)過嚴(yán)格計(jì)算的。描述性挖掘任務(wù)刻畫數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的一般特性。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱含的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，有時(shí)并不知道數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。這種相異度是根據(jù)描述對(duì)象的屬性值來(lái)計(jì)算的，距離是經(jīng)常被采用的度量方法。八．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Nerual Net）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量神經(jīng)元互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，類似于服務(wù)器互聯(lián)而成的因特網(wǎng)。對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的元組根據(jù)各個(gè)屬性不同的屬性值分成相應(yīng)的子集，然后對(duì)條件屬性劃分的子集與結(jié)論屬性劃分的子集之間上下近似關(guān)系生成判定規(guī)則。該屬性使得對(duì)結(jié)果劃分中的樣本分類所需的信息量最小，并反映劃分的最小隨機(jī)性或“不純性”。},；其中，Sj包含S中這樣一些樣本，他們?cè)贏上具有值aj。玩家收入（高收入者更容易成為優(yōu)質(zhì)客戶）2.玩家消費(fèi)情況（只有消費(fèi)的玩家才會(huì)成為優(yōu)質(zhì)客戶）表（）是對(duì)5種不同客戶（類別標(biāo)記）及其判斷依據(jù)的解釋。,S2,S2,S2 由決策樹可以很容易地得到“IFTHEN”形式的分類規(guī)則：IF類別標(biāo)記=“優(yōu)質(zhì)客戶”IF類別標(biāo)記=“潛在客戶”IF策略1：去掉沒有意義的屬性。經(jīng)過概念提升以后，宏元組被濃縮，可以被拆取轉(zhuǎn)換至多條規(guī)則，并增加一項(xiàng)“覆蓋度”來(lái)提供定量信息?？偨Y(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用是目前國(guó)際上的一個(gè)研究熱點(diǎn)，并在許多行業(yè)中得到了很好的應(yīng)用。同時(shí)在挖掘地方數(shù)據(jù)時(shí)，可以控制概念提升，將“IP地址”范圍縮小到省，乃至市，以方便地方性質(zhì)客戶服務(wù)的決策。比如：“周消費(fèi)”中可以指定，小于50元為“低”，大于100元為“高”，50100元為“中
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