1、1 數(shù)據(jù)挖掘概述1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining) 是一個利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間關(guān)系的過程,這些模型和關(guān)系可以用來做出預(yù)測。它是一個多步驟的對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程,它在自身發(fā)展的過程中,吸收了數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計和人工智能中的大量技術(shù)，是一種利用信息資源的有效方法。數(shù)據(jù)挖掘的功能用于指定數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中要找的模式類型。一般來說數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可被分成描述和預(yù)測兩類：“描述性挖掘任務(wù)刻劃數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般特性；預(yù)測性任務(wù)則在當(dāng)前數(shù)據(jù)上進(jìn)行推斷，以進(jìn)行預(yù)測。”一般通過概念分類描述、關(guān)聯(lián)分析、分類和預(yù)測、聚類分析等方法去實(shí)現(xiàn)。1.2 數(shù)據(jù)挖掘的方法利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行

2、數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。1.2.1 分類分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預(yù)測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機(jī)會。1.2.2 回歸分析回歸分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)

3、據(jù)項(xiàng)映射到一個實(shí)值預(yù)測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應(yīng)用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預(yù)測及有針對性的促銷活動等。1.2.3 聚類分析聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預(yù)測、市場的細(xì)分等。1.2.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另

4、一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶關(guān)系管理中，通過對企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價與定制客戶群，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場營銷與推銷，營銷風(fēng)險評估和詐騙預(yù)測等決策支持提供參考依據(jù)。1.2.5 特征分析特征分析是從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導(dǎo)致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失。1.2.6 變化和偏差分析偏差包括很大一類潛在有趣的知識，

5、如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機(jī)管理及其預(yù)警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識別、評價和預(yù)警等方面。1.2.7 Web挖掘隨著Internet的迅速發(fā)展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過程中出現(xiàn)的各種問題和可

6、能引起危機(jī)的先兆，對這些信息進(jìn)行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機(jī)。2 數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的應(yīng)用2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在營銷管理中的應(yīng)用根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)營銷管理中的現(xiàn)實(shí)與到目前為止的理論研究成果，認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘在營銷管理中的應(yīng)用已滲透到從產(chǎn)品銷售關(guān)聯(lián)、潛在客戶分析、客戶關(guān)系管理到廣告投放決策等等方面，主要應(yīng)用介紹如下： 2.1.1 尋找潛在客戶數(shù)據(jù)挖掘在尋找替在客戶主要工作是識別好的潛在客戶、為接近潛在客戶選擇溝通渠道、信息簡檔的匹配等。不像傳統(tǒng)的僅靠營銷部門的經(jīng)驗(yàn)去選擇一部分人群，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了許多效果顯著的更為精確的定量方法。如在利用簡檔匹配定義替在客戶時，我們可以用距離度量評價替

7、在客戶的得分、計算匹配度等，從而更為精準(zhǔn)地知道那些人有可能是企業(yè)或公司的客戶。 2.1.2 定向市場營銷活動企業(yè)在選擇了一部分人群作為替在客戶后，要使這部隊部人群成為企業(yè)的人現(xiàn)實(shí)客戶，需要開展許多營銷活動。如何開展?fàn)I銷活動、合理安排預(yù)算等都是企業(yè)迫切需要知道的情報，否則容易造成預(yù)算分配不合理、強(qiáng)度與止目標(biāo)群錯位等。數(shù)據(jù)挖掘在改進(jìn)市場營活動時主要是采取響應(yīng)度建模，進(jìn)而計算固定預(yù)算的響應(yīng)率、從而達(dá)到優(yōu)化營銷活的收益。例如，公司想給大量的替在客戶發(fā)郵件，但每客戶的響應(yīng)度不一樣，在不同的普及底線、穿透度要求下利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)我們可以計算出響應(yīng)度的排位，從而為合理安排定向營銷活動提供決策。2.1.3 產(chǎn)

8、品關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)挖掘在零售企業(yè)對于產(chǎn)品關(guān)聯(lián)的分析大大地促進(jìn)產(chǎn)品的銷售，傳統(tǒng)的做法是按產(chǎn)品分類擺放，但這樣企只能獲得簡單的銷量數(shù)據(jù)并不能獲得如購買習(xí)慣、捆邦銷售等信息。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可經(jīng)挖掘到所有支持度和軒信度分別大于等于預(yù)定的最小支持度和最小置信度的規(guī)則，并找出其中的規(guī)律。在做此類分析時，常用APRIORI算法去實(shí)現(xiàn)。目前，大部分大超市都開始使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘幫助其決策，為企業(yè)的交叉售銷、提升銷售、銷售推薦提供支持，更好地為顧客的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)與顧客雙贏。2.1.4 客戶關(guān)系管理 在產(chǎn)品高度同質(zhì)化、客戶需求多樣化的今天，如何進(jìn)行有效地客戶關(guān)系管理已是企業(yè)競爭能力提升的的重要基礎(chǔ)。以前，人們認(rèn)為客

9、戶關(guān)系管理就是“以客戶為中心”對客戶進(jìn)行管理，這種觀點(diǎn)雖然有一定的道理，但只是概念性描述，沒有具體的量化指導(dǎo)措施。只是片面強(qiáng)調(diào)表面現(xiàn)象，沒有深層次的分析。如無法精準(zhǔn)地辯別出那些客戶最有價值，對如何保持客戶和流失客戶分析缺少令人信服的方案。2.2 數(shù)據(jù)挖掘在人力資源管理中的應(yīng)用2.2.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則是行如XY的蘊(yùn)涵表達(dá)式，其中X和Y是不相交的項(xiàng)集。關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度可以用他的支持度和置信度度量。支持度確定規(guī)則可以用于給定數(shù)據(jù)集的頻繁程度，而置信度確定Y包含X的事物中出現(xiàn)的頻繁程度。最有名的簡單的例子就是啤酒和尿布。而在人力資源管理的六大模塊中，同樣的可以使用到關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，例如人

10、力資源規(guī)劃可以與崗位的設(shè)計相聯(lián)系，人員培訓(xùn)管理在一定程度上也影響效績管理等等。有了這一系列的分析后，我們會得出企業(yè)需要招聘什么樣的人才。2.2.2 基于聚類分析的應(yīng)用聚類分析師根據(jù)在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的描述對象及其關(guān)系的信息，將數(shù)據(jù)對象分組。其目標(biāo)是，組內(nèi)的對象相互之間是相似或相關(guān)的，而不同組中的對象是不同的。組內(nèi)的相似性越大，組間差別就越大，聚類就越好。在人員招聘中，我們將人力資源看做是一個簇，則人員信息為多個子簇。對應(yīng)聘者的不同信息將其進(jìn)行分類，劃分到某一個字簇，從而形成一個層次聚類。企業(yè)只需根據(jù)自己的職位需求在這個層次聚類中尋找自己所需的人才。2.3 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用通過使用數(shù)據(jù)挖

11、掘技術(shù)，企業(yè)能從大量的客戶信息中挖掘出有價值的信息，提供給決策者，為企業(yè)提供決策支持，也充分發(fā)揮了企業(yè)實(shí)施CRM的效用。2.3.1 交叉銷售交叉銷售是指企業(yè)向老客戶銷售新的產(chǎn)品或服務(wù)的營銷過程。通過對企業(yè)銷售數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，挖掘出客戶的各種特征與購買的商品之間的聯(lián)系，從而為企業(yè)制定合理的銷售策略、提高客戶的購買積極性。2.3.2 客戶流失分析分析客戶行業(yè)，防止客戶流失。隨著市場競爭越來越激烈，獲得一個新客戶的開銷越來越大，通常是設(shè)法留住一個老客戶開銷的幾倍，因此保持老客戶就顯得更有價值。所以企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶行為是十分有必要的。找出當(dāng)前客戶中可能流失的客戶，采取相應(yīng)的措施

12、防止客戶的流失，達(dá)到保持老客戶的目的。2.3.3 客戶信用分析客戶的信用分析是非常重要的，因?yàn)橐坏┌l(fā)生信用風(fēng)險和欺詐行為，企業(yè)將面臨巨大的損失。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從客戶數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分析預(yù)測出客戶欺詐發(fā)生的可能性，使得企業(yè)可以準(zhǔn)確、及時地對各種欺詐風(fēng)險進(jìn)行監(jiān)視和預(yù)警，盡可能的降低自己的風(fēng)險成本。2.3.4 客戶類別分析在分析型CRM系統(tǒng)中，可以利用挖掘方法對客戶群體進(jìn)行分類，以便于企業(yè)及時地發(fā)現(xiàn)高價值的客戶，或?qū)F(xiàn)有的其他類型客戶轉(zhuǎn)化為高價值的客戶。這樣企業(yè)就可以針對有價值的客戶提供更有特色的、個性化的服務(wù)，提高客戶的滿意度和企業(yè)的競爭力，為企業(yè)創(chuàng)造更多的利潤。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以從收集的大量的客戶數(shù)據(jù)信息中，挖掘出隱藏在其中的，有價值的客戶信息，從而更好地了解和洞察客戶，并制定出相應(yīng)的、有效的市場營銷和客戶服務(wù)等決策。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中具有非常關(guān)鍵的作用，正是有了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持，CRM的目標(biāo)才可以更好的實(shí)現(xiàn)。3 數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)發(fā)展的意義隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展和企業(yè)越來越重視從營銷數(shù)據(jù)中獲得知識，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的在企業(yè)營銷數(shù)據(jù)管理中將扮演著更為重要的角色。同時企業(yè)信息化的加強(qiáng)和營銷定量分析的俱增，數(shù)據(jù)挖掘技在企業(yè)營銷管理的中應(yīng)用將越來越廣。充分利用數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)為企業(yè)的營銷管理服務(wù)，提高從營銷數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識的能力，從而使企業(yè)在競爭中處于有利位置。商