数据挖掘面向CRM的数据挖掘方法论.pdfVIP

维普资讯 田一帆 丁振国 凌仲权 (西安 电子科技大学 西安 710071) 摘 要 介绍了面向CRM 的数据挖掘方法，以及建立成功的数据挖掘预测模 型所必须具备 的条件知假设 ，同时对数 据挖掘建模过程做 了概括介绍。 关键词 数据挖掘 客户关系管理 方法论 预测模型 本文介绍的数据挖掘方法是针对用户利用数据挖掘技术 1，l 正确识别业务问题 定义业务问题是成功数据挖掘 构建面向客户关系管理 (CRM)的有效预测模型 ，为信息决策 过程中最有技巧的一个阶段 ，因为它需要不断地对问题进行 提供支持 ，进而构建企业的核心竞争力而准备 的。这些方法 交流 ，以得到问题正确的理解。技术人员在分析数据的时候 伴随数据挖掘的互动循环过程 ，并且充分展示数据挖掘的商 必须考虑到企业的需求 ，这就要和了解企业业务 问题 的人员 业特性 ，因而融合了商业和技术两个方面。以下就数据挖掘 沟通。这些人通常称为行业专家，只有他们才完全了解哪些 的互动循环过程展开讨论。 业务问题是需要处理的。另外在分析 的最后阶段 ，也只有行 业专家才有资格评判最后结果的优劣 。所 以在识别业务问题 1 数据挖掘的互动循环过程 上 ，不仅要充分了解技术和数据，还必须具备与行业专家相处 数据挖掘并非是生长在真空 中的，而是有 目的的活动。 共事的能力。需要强调的是正确的识别业务问题是非常重要 数据挖掘的互动过程如图 1所示 。在很多案例里，数据挖掘 的。 应用在企业中，解决各种各样 的问题 。数据挖掘普遍应 用在 1．2 数据转换戍可操作的决策 数据挖掘的核心是将数 市场营销 ，特别是客户关系管理。 据转换成可以操作的结果 ，这里概括介绍构建数据挖掘模型 数据挖掘的互动过程是一种高层次的流程，它 由四个重 中最重要的步骤 ，要强调的是数据挖掘过程是一个互动往复 要的业务过程所构成：理解业务问题 ；将数据转换成可执行的 的过程 。图2展示的是将数据转化成可执行结果 的基本步 结果 ；结果实施过程 ；评价结果的实施 。 骤 。 成功实现数据挖掘 需要全部 四个过程 ，这里没有捷径。 l，2．1 确认和获取数据。构造模型的第一步是确认和 每一步产生的结果不断向后传播，由数据不断产生信息。从 获得适合 的数据。通常 ．所谓适合的数据是指可用分析的、逻 数据中提炼信息，不断更新建模技术 ．根据 以前努力的结果改 辑清楚 的，而且容易取得的数据。总之 ，数据量越多越好。首 进数据挖掘过程，如此往复生成新的有用的知识。总之 ，成功 先要考虑的是数据要符合解决企业问题的需要 。此外 ，建模 的数据挖掘是有组织地学习的典范。 的时候数据要尽可能完整。 1．2．2 生成有效数据 、探索数据以及清洗数据 。数据挖 掘的第二步是生成有效数据和清洗数据。数据挖掘过程成功 与否，完全取决于数据 质量的好坏。瞧就是说在数据中是否 存在下面的问题 ：字段是 否充分?缺乏数据严重与否?字段 值是否合法?字段值是否符台逻辑?单个字段的分布是否有 说明? 1．2．3 将数据转换成适合的粒