charp6CRM中的数据管理4617.pptx

《charp6CRM中的数据管理4617.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《charp6CRM中的数据管理4617.pptx（54页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、1 1客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 第六章 CRM中的数据管理l lCRMCRM的客户数据的客户数据的客户数据的客户数据 l l数据仓库技术数据仓库技术数据仓库技术数据仓库技术 l l数据挖掘技术数据挖掘技术数据挖掘技术数据挖掘技术l l数据挖掘技术的应用数据挖掘技术的应用数据挖掘技术的应用数据挖掘技术的应用 2 2客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 第一节CRM的客户数据 一、客户数据的类型一、客户数据的类型 图6-1客户数据分类3 3客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 1.1.客户描述性数

2、据客户描述性数据客户描述性数据客户描述性数据大大类类信息信息详细详细信息信息基本情况基本情况姓名、地址、性姓名、地址、性别别、出生年月、出生年月、电话电话、受教育水平、工作、受教育水平、工作类类型、收入水平、婚姻状况、家庭成型、收入水平、婚姻状况、家庭成员员情况情况信用情况信用情况信用卡号和信信用卡号和信贷贷限限额额、忠、忠诚诚度指数（与公司交易占度指数（与公司交易占总总花花费费的的比例）、潜在消耗指数、客比例）、潜在消耗指数、客户类户类型（型（现现有客有客户户、潜在客、潜在客户户、流失客流失客户户）行行为爱为爱好好生活方式、特殊生活方式、特殊爱爱好、好、对对企企业产业产品和服品和服务务的偏好

3、、的偏好、对问对问卷和卷和促促销销活活动动的反的反应应、其他、其他产产品偏好、品偏好、试试用新用新产产品的品的倾倾向向表6.1 个人客户信息模型4 4客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 大大类类信息信息详细详细信息信息 公司基本情况公司基本情况公司名称、公司名称、总总部及相部及相应应机构机构营业营业地址、地址、电话电话、传传真；主要真；主要联联系系人姓名、人姓名、头衔头衔及及联联系渠道；关系渠道；关键键决策人姓名、决策人姓名、头衔头衔及及联联系渠系渠道；公司其它部道；公司其它部门门和和办办公室；行公室；行业标业标准分准分类类代代码码及所及所处处行行业业；公司基本

4、情况（注册公司基本情况（注册资资本、本、员员工数、年工数、年销销售售额额、收入及利、收入及利润润等）等）公司行公司行为为情况情况客客户类户类型（分型（分销销商、咨商、咨询询者、者、产产品品协协作者等）；作者等）；银银行行帐帐号、信号、信贷贷限限额额及付款情况；及付款情况；购买过购买过程；与其它程；与其它竞竞争争对对手的手的联联系情况；系情况；忠忠诚诚度指数、潜在消度指数、潜在消费费指数；指数；对对新新产产品的品的倾倾向向表6.2 团体客户信息模型5 5客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 2.2.市场促销性数据市场促销性数据市场促销性数据市场促销性数据 大大类类信

5、息信息详细详细信息信息促促销销活活动动的的类类型型降价降价销销售、售、电话电话促促销销、业务业务推广活推广活动动、纸纸媒广告、广播型广媒广告、广播型广告和告和WebWeb广告。广告。对对促促销销活活动动的描述的描述这这方面的方面的题题材很多，依据厂家促材很多，依据厂家促销销活活动组织动组织形式，如寄明信形式，如寄明信片的片的颜颜色、色、业务业务推广人推广人员员的性的性别别、礼品、礼品发发放形式等。放形式等。促促销销媒体媒体电视电视、报纸报纸、广播、网、广播、网络络等。等。促促销时间销时间进进行促行促销销活活动动的日期，包括年、月、日，有的日期，包括年、月、日，有时时甚至要甚至要细细致到致到时时

6、刻刻市市场场促促销销活活动动的意的意图图对该对该活活动动的目的目标标客客户户的的简单说简单说明，以及明，以及为为什么采取什么采取这样这样的促的促销销活活动动，例如，例如，为为什么要什么要选择这样选择这样的的颜颜色或者背景音色或者背景音乐乐成本信息成本信息包括促包括促销销活活动动的固定成本和的固定成本和变动变动成本成本6 6客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 大大类类信息信息详细详细信息信息购买购买商品商品类类数数据据过过去去购买记录购买记录、购买频购买频率和率和购买购买数量、数量、购买购买金金额额及金及金额额累累计计价格、交价格、交货货要求、要求、产产品品规规格

7、、商品格、商品购买过购买过程及付款方程及付款方式式商品售后商品售后类类数数据据售后服售后服务务内容、使用后内容、使用后对产对产品的品的评评价、价、对对服服务务的的评评价、曾价、曾有的有的问题问题和不和不满满、要求退、要求退货记录货记录3.3.市场促销性数据市场促销性数据市场促销性数据市场促销性数据 表6.4客户交易型数据模型7 7客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 二、客户数据的采集二、客户数据的采集 1.1.客户数据的来源客户数据的来源客户数据的来源客户数据的来源 图6-2 多渠道客户数据收集平台8 8客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨

8、路明教授 2.2.客户数据信息处理客户数据信息处理客户数据信息处理客户数据信息处理(1)(1)基本的校验。基本的校验。基本的校验。基本的校验。(2)(2)结构化。结构化。结构化。结构化。(3)(3)数据的分析和使用数据的分析和使用数据的分析和使用数据的分析和使用9 9客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 一、客户的隐私问题及保护措施一、客户的隐私问题及保护措施1.1.使用匿名身份信息使用匿名身份信息使用匿名身份信息使用匿名身份信息图图6-3 保护客户隐私的匿名体系结构保护客户隐私的匿名体系结构1010客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教

9、授 2.2.尽量使用汇总数据尽量使用汇总数据尽量使用汇总数据尽量使用汇总数据3.3.信息只用于市场定位或评估信息只用于市场定位或评估信息只用于市场定位或评估信息只用于市场定位或评估4.4.尽可能不合并数据源尽可能不合并数据源尽可能不合并数据源尽可能不合并数据源1111客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 四、客户数据库的建立四、客户数据库的建立 1.1.客户数据库的特点客户数据库的特点客户数据库的特点客户数据库的特点（1 1）动态的、整合的顾客数据管理和查询系统。）动态的、整合的顾客数据管理和查询系统。）动态的、整合的顾客数据管理和查询系统。）动态的、整合的顾客数

10、据管理和查询系统。（2 2）基于数据库支持的顾客关系格式或结构系统。）基于数据库支持的顾客关系格式或结构系统。）基于数据库支持的顾客关系格式或结构系统。）基于数据库支持的顾客关系格式或结构系统。（3 3）基于数据库支持的忠诚顾客识别系统。）基于数据库支持的忠诚顾客识别系统。）基于数据库支持的忠诚顾客识别系统。）基于数据库支持的忠诚顾客识别系统。（4 4）基于数据库支持的顾客购买行为参考系统。）基于数据库支持的顾客购买行为参考系统。）基于数据库支持的顾客购买行为参考系统。）基于数据库支持的顾客购买行为参考系统。（5 5）个性化服务。）个性化服务。）个性化服务。）个性化服务。1212客户关系管理客

11、户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 2.2.构建客户数据库构建客户数据库构建客户数据库构建客户数据库（1 1）按照可预见未来所需的信息量，尽可能多地考）按照可预见未来所需的信息量，尽可能多地考）按照可预见未来所需的信息量，尽可能多地考）按照可预见未来所需的信息量，尽可能多地考虑预期客户购买产品的情况和购买后的反应。虑预期客户购买产品的情况和购买后的反应。虑预期客户购买产品的情况和购买后的反应。虑预期客户购买产品的情况和购买后的反应。（2 2）深入策划客户数据库的组成部分，应保留一定）深入策划客户数据库的组成部分，应保留一定）深入策划客户数据库的组成部分，应保留一定）深入策划客

12、户数据库的组成部分，应保留一定的弹性，以满足未来变化的需要。的弹性，以满足未来变化的需要。的弹性，以满足未来变化的需要。的弹性，以满足未来变化的需要。（3 3）建立数据库，可先建成一个小而实用的数据库，）建立数据库，可先建成一个小而实用的数据库，）建立数据库，可先建成一个小而实用的数据库，）建立数据库，可先建成一个小而实用的数据库，在管理客户数据库中获得经验，并对其评价，不在管理客户数据库中获得经验，并对其评价，不在管理客户数据库中获得经验，并对其评价，不在管理客户数据库中获得经验，并对其评价，不断改进。断改进。断改进。断改进。（4 4）构建客户数据库时，让尽可能多的部门和人员）构建客户数据库

13、时，让尽可能多的部门和人员）构建客户数据库时，让尽可能多的部门和人员）构建客户数据库时，让尽可能多的部门和人员参与。一方面使信息采集科学完备；另一方面让参与。一方面使信息采集科学完备；另一方面让参与。一方面使信息采集科学完备；另一方面让参与。一方面使信息采集科学完备；另一方面让数据库的使用者充分了解设计者的思想。数据库的使用者充分了解设计者的思想。数据库的使用者充分了解设计者的思想。数据库的使用者充分了解设计者的思想。1313客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 第二节数据仓库技术 一、数据仓库概述一、数据仓库概述 1.1.从数据库到数据仓库从数据库到数据仓库从数

14、据库到数据仓库从数据库到数据仓库图6.4数据仓库体系化环境1414客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 2.2.数据仓库定义数据仓库定义数据仓库定义数据仓库定义 “数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集集成的、与时间相关的、不可修改的数据集集成的、与时间相关的、不可修改的数据集集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合合合合”。（1 1）面向主题（）面向主题（）面向主题（）面向主题（subjectsubjec

15、torientedoriented）。数据仓库通）。数据仓库通）。数据仓库通）。数据仓库通常围绕一些主题。常围绕一些主题。常围绕一些主题。常围绕一些主题。（2 2）集成（）集成（）集成（）集成（integratedintegrated）。数据仓库通常是结合多个）。数据仓库通常是结合多个）。数据仓库通常是结合多个）。数据仓库通常是结合多个异种数据源构成的。异种数据源构成的。异种数据源构成的。异种数据源构成的。（3 3）时变（）时变（）时变（）时变（time-varianttime-variant）。数据仓库中包含时间元）。数据仓库中包含时间元）。数据仓库中包含时间元）。数据仓库中包含时间元素，它

16、所提供的信息总是与时间相关联的。素，它所提供的信息总是与时间相关联的。素，它所提供的信息总是与时间相关联的。素，它所提供的信息总是与时间相关联的。（4 4）不可修改（）不可修改（）不可修改（）不可修改（nonvolatilenonvolatile）。其数据相对稳定，）。其数据相对稳定，）。其数据相对稳定，）。其数据相对稳定，极少或根本不更新。极少或根本不更新。极少或根本不更新。极少或根本不更新。1515客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 3.3.数据仓库的类型数据仓库的类型数据仓库的类型数据仓库的类型（1 1）企业数据仓库（）企业数据仓库（）企业数据仓库（）企业

17、数据仓库（EDWEDW）。）。）。）。（2 2）操作型数据库（）操作型数据库（）操作型数据库（）操作型数据库（ODSODS）。）。）。）。（3 3）数据集市（）数据集市（）数据集市（）数据集市（Data MartData Mart）。）。）。）。4.4.数据仓库的技术与传统数据库的比较数据仓库的技术与传统数据库的比较数据仓库的技术与传统数据库的比较数据仓库的技术与传统数据库的比较（1 1）数据的抽取。）数据的抽取。）数据的抽取。）数据的抽取。（2 2）数据的存储和管理。）数据的存储和管理。）数据的存储和管理。）数据的存储和管理。（3 3）数据的展现。）数据的展现。）数据的展现。）数据的展现。5

18、.5.联机事务处理联机事务处理联机事务处理联机事务处理(OLTP)(OLTP)联机事务处理（联机事务处理（联机事务处理（联机事务处理（OnOnLine Transaction Line Transaction ProcessingProcessing，OLTPOLTP）是传统的关系型数据库的核心）是传统的关系型数据库的核心）是传统的关系型数据库的核心）是传统的关系型数据库的核心应用，主要执行基本的插入、删除等联机事务和查询应用，主要执行基本的插入、删除等联机事务和查询应用，主要执行基本的插入、删除等联机事务和查询应用，主要执行基本的插入、删除等联机事务和查询处理，其基本任务就是及时、安全地将当

19、前事务所产处理，其基本任务就是及时、安全地将当前事务所产处理，其基本任务就是及时、安全地将当前事务所产处理，其基本任务就是及时、安全地将当前事务所产生的记录保存下来。生的记录保存下来。生的记录保存下来。生的记录保存下来。1616客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 6.6.数据仓库的体系结构数据仓库的体系结构数据仓库的体系结构数据仓库的体系结构图6.5 数据仓库基本体系结构1717客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 二、数据仓库的实施二、数据仓库的实施 1.1.数据仓库的开发流程数据仓库的开发流程数据仓库的开发流程数据仓库的开发流程

20、（1 1）启动工程。）启动工程。）启动工程。）启动工程。（2 2）建立技术环境。）建立技术环境。）建立技术环境。）建立技术环境。（3 3）确定主题进行仓库结构设计。）确定主题进行仓库结构设计。）确定主题进行仓库结构设计。）确定主题进行仓库结构设计。（4 4）数据仓库的物理库设计。）数据仓库的物理库设计。）数据仓库的物理库设计。）数据仓库的物理库设计。（5 5）数据抽取、精练、分布。）数据抽取、精练、分布。）数据抽取、精练、分布。）数据抽取、精练、分布。（6 6）对数据仓库的）对数据仓库的）对数据仓库的）对数据仓库的OLAPOLAP访问。访问。访问。访问。（7 7）数据仓库的管理。）数据仓库的管

21、理。）数据仓库的管理。）数据仓库的管理。1818客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 2.2.实施数据仓库应注意的问题实施数据仓库应注意的问题实施数据仓库应注意的问题实施数据仓库应注意的问题（1 1）与传统业务系统不同，数据仓库是面向管理决）与传统业务系统不同，数据仓库是面向管理决）与传统业务系统不同，数据仓库是面向管理决）与传统业务系统不同，数据仓库是面向管理决策层应用的，必须有系统自身的最终用户策层应用的，必须有系统自身的最终用户策层应用的，必须有系统自身的最终用户策层应用的，必须有系统自身的最终用户企企企企业决策层的参与。业决策层的参与。业决策层的参与。业决

22、策层的参与。（2 2）由于数据仓库的访问和查询往往能够通过工具）由于数据仓库的访问和查询往往能够通过工具）由于数据仓库的访问和查询往往能够通过工具）由于数据仓库的访问和查询往往能够通过工具来提供，因此数据仓库的功能取决于系统的规划来提供，因此数据仓库的功能取决于系统的规划来提供，因此数据仓库的功能取决于系统的规划来提供，因此数据仓库的功能取决于系统的规划和设计。和设计。和设计。和设计。（3 3）在对待原始数据不拘泥于业务系统的现状。）在对待原始数据不拘泥于业务系统的现状。）在对待原始数据不拘泥于业务系统的现状。）在对待原始数据不拘泥于业务系统的现状。（4 4）数据的抽取、转换和装载在系统实施过

23、程中建）数据的抽取、转换和装载在系统实施过程中建）数据的抽取、转换和装载在系统实施过程中建）数据的抽取、转换和装载在系统实施过程中建议由专门小组或人员负责数据抽取的工作，将其议由专门小组或人员负责数据抽取的工作，将其议由专门小组或人员负责数据抽取的工作，将其议由专门小组或人员负责数据抽取的工作，将其纳入统一的管理和设计。纳入统一的管理和设计。纳入统一的管理和设计。纳入统一的管理和设计。（5 5）数据仓库的强项在于提供联机的业务分析手段，）数据仓库的强项在于提供联机的业务分析手段，）数据仓库的强项在于提供联机的业务分析手段，）数据仓库的强项在于提供联机的业务分析手段，才使管理人员实时了解企业和市

24、场的动态。才使管理人员实时了解企业和市场的动态。才使管理人员实时了解企业和市场的动态。才使管理人员实时了解企业和市场的动态。（6 6）系统的实施需要明确的计划和时间表。）系统的实施需要明确的计划和时间表。）系统的实施需要明确的计划和时间表。）系统的实施需要明确的计划和时间表。1919客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 三、多维数据仓库中度量的建模三、多维数据仓库中度量的建模1.1.星型模式星型模式星型模式星型模式 图6.6星型模式结构示意图2020客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 （1 1）以销售机会作为一个主题，可以同其他几个

25、维）以销售机会作为一个主题，可以同其他几个维）以销售机会作为一个主题，可以同其他几个维）以销售机会作为一个主题，可以同其他几个维表组成一个星状的关系结构。表组成一个星状的关系结构。表组成一个星状的关系结构。表组成一个星状的关系结构。图6.6星型模式结构示意图2121客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 客户号姓名时间段时间区域段 邮政段客户号姓名时间段员工号区域编号 机会总额姓名产品号联系人员产品号 产品组员工号联系人标识图6.8 销售机会数据仓库的星形链接2222客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 （2 2）以保险公司业务为主题来

26、考虑维的构建。）以保险公司业务为主题来考虑维的构建。）以保险公司业务为主题来考虑维的构建。）以保险公司业务为主题来考虑维的构建。市行政区邮政区号小区域业务地址地理键时间键部门键险种键地理指针保额保费赔款年季月日时间分公司办公室代办处经办人部门键时间键险种险别险种键地理键地理维时间维部门维保险种类维事实数据维图6.9保险业务多维数据仓库的星状模型2323客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 2.2.雪花模式雪花模式雪花模式雪花模式事实表维度表维度表维度表维度表维度表维度表图6.10 雪花模式结构示意图2424客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨

27、路明教授 四、数据仓库的执行策略四、数据仓库的执行策略1.1.数据集市数据集市数据集市数据集市(Data mart)(Data mart)数据集市是一个针对某个主题的经过预统计处数据集市是一个针对某个主题的经过预统计处数据集市是一个针对某个主题的经过预统计处数据集市是一个针对某个主题的经过预统计处理的部门级分析数据库，如销售数据集市、营理的部门级分析数据库，如销售数据集市、营理的部门级分析数据库，如销售数据集市、营理的部门级分析数据库，如销售数据集市、营销数据集市、库存集市和财务集市等。销数据集市、库存集市和财务集市等。销数据集市、库存集市和财务集市等。销数据集市、库存集市和财务集市等。2.2

28、.元数据元数据元数据元数据(Metadata)(Metadata)元数据为数据中的数据，即描述数据的数据。元数据为数据中的数据，即描述数据的数据。元数据为数据中的数据，即描述数据的数据。元数据为数据中的数据，即描述数据的数据。3.3.数据仓库的执行策略数据仓库的执行策略数据仓库的执行策略数据仓库的执行策略2525客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 （1 1）自上而下模式。）自上而下模式。）自上而下模式。）自上而下模式。OLTP原始数据库数据仓库数据集市数据集市数据集市图6.11自上而下模式2626客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授

29、 OLTP原始数据库数据仓库数据集市数据集市数据集市用户用户用户图6-12 有反馈的自上而下模式 2727客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 （2 2）自下而上模式。）自下而上模式。）自下而上模式。）自下而上模式。OLTP原始数据库数据集市数据集市数据集市数据仓库图6.14有反馈的自下而上模式2828客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 （3 3）平行开发模式。）平行开发模式。）平行开发模式。）平行开发模式。OLTP原始数据库数据集市数据集市数据集市数据仓库数据模型数据仓库图6-17平行开发模式2929客户关系管理客户关系管理云南大

30、学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 图6-18有反馈的平行开发模式OLTP原始数据库数据仓库数据模型数据仓库数据集市客户数据集市客户数据集市客户3030客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 4.4.数据仓库系统的结构数据仓库系统的结构数据仓库系统的结构数据仓库系统的结构元数据OLTP原始数据库数据仓库数据上线净化聚焦转换工具层外部数据数据集市 OLAP工具 前端工具用户数据仓库和数据集市的元数据图6.19数据库系统结构图。3131客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 五、联机分析处理五、联机分析处理(OLAP)OLAP OLAP支持

31、通过多维的方式对数据进行分析、支持通过多维的方式对数据进行分析、支持通过多维的方式对数据进行分析、支持通过多维的方式对数据进行分析、查询和生成报表，其基本功能是对用户当前及历查询和生成报表，其基本功能是对用户当前及历查询和生成报表，其基本功能是对用户当前及历查询和生成报表，其基本功能是对用户当前及历史数据进行分析以辅助领导决策。史数据进行分析以辅助领导决策。史数据进行分析以辅助领导决策。史数据进行分析以辅助领导决策。OLAPOLAP支持复支持复支持复支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且可提供直观杂的分析操作，侧重决策支持，并且可提供直观杂的分析操作，侧重决策支持，并且可提供直观杂的分析操作，

32、侧重决策支持，并且可提供直观易懂的查询结果。易懂的查询结果。易懂的查询结果。易懂的查询结果。3232客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 第三节数据挖掘技术 一、数据挖掘的涵义一、数据挖掘的涵义 1.1.数据挖掘的定义数据挖掘的定义数据挖掘的定义数据挖掘的定义（1 1）技术上的定义。数据挖掘（）技术上的定义。数据挖掘（）技术上的定义。数据挖掘（）技术上的定义。数据挖掘（Data MiningData Mining）就是）就是）就是）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机从大

33、量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。程。程。程。（2 2）商业角度的定义。数据挖掘是一种新的商业信）商业角度的定义。数据挖掘是一种新的商业信）商业角度的定义。数据挖掘是一种新的商业信）商业角度的定义。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据

34、库中的大息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。3333客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 二、数据挖掘的作用和意义二、数据挖掘的作用和意义 数据挖掘工具

35、能从庞杂的信息中筛选出有用数据挖掘工具能从庞杂的信息中筛选出有用数据挖掘工具能从庞杂的信息中筛选出有用数据挖掘工具能从庞杂的信息中筛选出有用的数据，以公正客观的统计分析快速准确地得知的数据，以公正客观的统计分析快速准确地得知的数据，以公正客观的统计分析快速准确地得知的数据，以公正客观的统计分析快速准确地得知企业经营的信息，从而找出销售模式，正确掌握企业经营的信息，从而找出销售模式，正确掌握企业经营的信息，从而找出销售模式，正确掌握企业经营的信息，从而找出销售模式，正确掌握未来的经营动态。未来的经营动态。未来的经营动态。未来的经营动态。3434客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学

36、院 杨路明教授 三、数据挖掘的发展历程三、数据挖掘的发展历程三、数据挖掘的发展历程三、数据挖掘的发展历程 进进化化阶阶段段商商业问题业问题支持技支持技术术产产品厂家品厂家产产品特点品特点数据搜集数据搜集（6060年代）年代）“过过去五年中我的去五年中我的总总收收入是多少？入是多少？”计计算机、磁算机、磁带带和磁和磁盘盘IBMIBM，CDCCDC提供提供历历史性的、史性的、静静态态的数的数据信息据信息数据数据访问访问（8080年代）年代）“在新英格在新英格兰兰的分部去的分部去年三月的年三月的销销售售额额是多少？是多少？”关系数据关系数据库库（RDBMSRDBMS），），结结构化构化查询语查询语言

37、言（SQLSQL），），ODBCODBCOracleOracle、SybaseSybase、InformixInformix、IBMIBM、MicrosoftMicrosoft在在记录级记录级提供提供历历史性的、史性的、动态动态数据数据信息信息数据数据仓库仓库；决策支持决策支持（9090年代）年代）“在新英格在新英格兰兰的分部去的分部去年三月的年三月的销销售售额额是多少？波士是多少？波士顿顿据此可得出什么据此可得出什么结论结论？”联联机分析机分析处处理理（OLAPOLAP）、多）、多维维数据数据库库、数据、数据仓库仓库PilotPilot、ComshareComshare、ArborArbor

38、、CognosCognos、MicrostrategyMicrostrategy在各种在各种层层次上次上提供回溯提供回溯的、的、动态动态的数据信的数据信息息数据挖掘数据挖掘（正在流（正在流行）行）“下个月波士下个月波士顿顿的的销销售售会怎么会怎么样样？为为什什么？么？”高高级级算法、多算法、多处处理器理器计计算机、海量数据算机、海量数据库库PilotPilot、LockheedLockheed、IBMIBM、SGISGI、其他初其他初创创公司公司提供提供预测预测性的性的信息信息表6-4 数据挖掘的进化历程3535客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 四、数据挖掘的

39、任务四、数据挖掘的任务 1.1.总结规则挖掘。总结规则挖掘。总结规则挖掘。总结规则挖掘。2.2.关联规则挖掘。关联规则挖掘。关联规则挖掘。关联规则挖掘。3.3.分类规则挖掘。分类规则挖掘。分类规则挖掘。分类规则挖掘。4.4.群集（聚类）规则挖掘。群集（聚类）规则挖掘。群集（聚类）规则挖掘。群集（聚类）规则挖掘。5.5.预测分析。预测分析。预测分析。预测分析。6.6.趋势分析。趋势分析。趋势分析。趋势分析。7.7.偏差分析。偏差分析。偏差分析。偏差分析。3636客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 五、数据挖掘的基本方法五、数据挖掘的基本方法1.1.统计分析方法统计

40、分析方法统计分析方法统计分析方法2.2.决策树决策树决策树决策树3.3.人工神经网络人工神经网络人工神经网络人工神经网络（1 1）前馈式网络。）前馈式网络。）前馈式网络。）前馈式网络。（2 2）反馈式网络。）反馈式网络。）反馈式网络。）反馈式网络。（3 3）自组织型网络。）自组织型网络。）自组织型网络。）自组织型网络。4.4.基因算法基因算法基因算法基因算法5.5.粗糙集粗糙集粗糙集粗糙集6.6.联机分析处理技术联机分析处理技术联机分析处理技术联机分析处理技术(OLAP(OLAP）3737客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 六、数据挖掘方法的应用举例六、数据挖掘

41、方法的应用举例六、数据挖掘方法的应用举例六、数据挖掘方法的应用举例1.1.关联规则挖掘关联规则挖掘关联规则挖掘关联规则挖掘表6-5客户购物清单记录记录号号购购物清物清单单1 12 23 34 45 5啤酒、尿布、啤酒、尿布、婴婴儿爽身粉、面包、雨儿爽身粉、面包、雨伞伞尿布、尿布、婴婴儿爽身粉儿爽身粉啤酒、尿布、牛奶啤酒、尿布、牛奶尿布、啤酒、洗衣粉尿布、啤酒、洗衣粉啤酒、牛奶、可啤酒、牛奶、可乐乐表6-5客户购物清单单项统计单项统计支持度支持度啤酒啤酒尿布尿布婴婴儿爽身粉儿爽身粉牛奶牛奶0.80.80.80.80.40.40.40.4表6-6单项统计结果3838客户关系管理客户关系管理云南大学

42、工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 双双项统计项统计支持度支持度啤酒，尿布啤酒，尿布啤酒，牛奶啤酒，牛奶尿布，尿布，婴婴儿爽身粉儿爽身粉0.60.60.40.40.40.4R1：啤酒尿布，S=0.6，C0.60.80.75R2：尿布啤酒，S=0.6，C0.60.80.75R3：牛奶啤酒，S=0.4，C0.40.41R4：啤酒牛奶，S=0.4，C=0.40.80.5R5：尿布爽身粉，S=0.4，C0.40.80.5R6：婴儿爽身粉尿布，S=0.4，C=0.4/0.4l3939客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 2.2.分类规则挖掘举例分类规则挖掘举例分类规则挖掘举

43、例分类规则挖掘举例（1 1）先画出一个训练数据库。）先画出一个训练数据库。）先画出一个训练数据库。）先画出一个训练数据库。姓名姓名性性别别男男女女男男女女男男年年龄龄21212323212123232323品德品德A AA AA AA AB B平均成平均成绩绩98989595909090909090体育体育特佳特佳佳佳特佳特佳特佳特佳特佳特佳得得奖奖量化量化值值90909595808060606060发发表表论论文文2 22 21 10 00 0加加权总权总分分91919292858570707070评奖评奖等等级级1 11 12 23 3无无表6-8评奖项目训练数据4040客户关系管理客户关

44、系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 l l特征选择。特征选择。特征选择。特征选择。l l选择一个总分评估函数（又称为特征函数）。选择一个总分评估函数（又称为特征函数）。选择一个总分评估函数（又称为特征函数）。选择一个总分评估函数（又称为特征函数）。l l根据训练数据解方程式或迭代调整有效字段的根据训练数据解方程式或迭代调整有效字段的根据训练数据解方程式或迭代调整有效字段的根据训练数据解方程式或迭代调整有效字段的加权值，使得在训练集中，各记录的加权值，使得在训练集中，各记录的加权值，使得在训练集中，各记录的加权值，使得在训练集中，各记录的PiFiPiFi刚好刚好刚好刚好在应评等级的

45、分数段中。在应评等级的分数段中。在应评等级的分数段中。在应评等级的分数段中。l l用另一组或多组独立的测试数据来测试和修改用另一组或多组独立的测试数据来测试和修改用另一组或多组独立的测试数据来测试和修改用另一组或多组独立的测试数据来测试和修改公式公式公式公式TotalTotalWW。l l公式公式公式公式TotalTotalPiFiPiFi就是从数据中就是从数据中就是从数据中就是从数据中“挖掘挖掘挖掘挖掘”出来出来出来出来的，其所分类的知识可以推广使用。的，其所分类的知识可以推广使用。的，其所分类的知识可以推广使用。的，其所分类的知识可以推广使用。4141客户关系管理客户关系管理云南大学工商管

46、理与旅游管理学院 杨路明教授 （2 2）面向决策树的分类方法）面向决策树的分类方法）面向决策树的分类方法）面向决策树的分类方法l l根据训练数据计算出各个字段的信息增益。根据训练数据计算出各个字段的信息增益。根据训练数据计算出各个字段的信息增益。根据训练数据计算出各个字段的信息增益。l l删除信息增益很小的字段，其余字段按照信息删除信息增益很小的字段，其余字段按照信息删除信息增益很小的字段，其余字段按照信息删除信息增益很小的字段，其余字段按照信息增益从大到小排序，以信息增益最大者为根结增益从大到小排序，以信息增益最大者为根结增益从大到小排序，以信息增益最大者为根结增益从大到小排序，以信息增益最

47、大者为根结点，建立一棵决策树。点，建立一棵决策树。点，建立一棵决策树。点，建立一棵决策树。l l从训练数据中挖掘出每一个结点的分类门限。从训练数据中挖掘出每一个结点的分类门限。从训练数据中挖掘出每一个结点的分类门限。从训练数据中挖掘出每一个结点的分类门限。l l应用于大量的学生评奖辅助决策。应用于大量的学生评奖辅助决策。应用于大量的学生评奖辅助决策。应用于大量的学生评奖辅助决策。4242客户关系管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 （3 3）群集（聚类）分析）群集（聚类）分析）群集（聚类）分析）群集（聚类）分析图6.20 散布图：将恒星依照温度和亮度来分群4343客户关系

48、管理客户关系管理云南大学工商管理与旅游管理学院 杨路明教授 七、常见数据挖掘工具软件介绍七、常见数据挖掘工具软件介绍七、常见数据挖掘工具软件介绍七、常见数据挖掘工具软件介绍 1.1.DB MinerDB Miner（1 1）DB MinerAX2002DB MinerAX2002软件包用于关联关系挖掘，它从大量数软件包用于关联关系挖掘，它从大量数软件包用于关联关系挖掘，它从大量数软件包用于关联关系挖掘，它从大量数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识。其据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识。其据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识。其据中挖掘出有价值描述数据项之

49、间相互联系的有关知识。其主要应用领域是挖掘客户的消费倾向和消费规律。主要应用领域是挖掘客户的消费倾向和消费规律。主要应用领域是挖掘客户的消费倾向和消费规律。主要应用领域是挖掘客户的消费倾向和消费规律。（2 2）DB MinerDX2002DB MinerDX2002软件包采用微分双方挖掘关系数据库和软件包采用微分双方挖掘关系数据库和软件包采用微分双方挖掘关系数据库和软件包采用微分双方挖掘关系数据库和多维数据库中的数据的显著变化，其主要应用领域是挖掘企多维数据库中的数据的显著变化，其主要应用领域是挖掘企多维数据库中的数据的显著变化，其主要应用领域是挖掘企多维数据库中的数据的显著变化，其主要应用领

50、域是挖掘企业利润或其它重要数据指标随其它指标的变化规律。业利润或其它重要数据指标随其它指标的变化规律。业利润或其它重要数据指标随其它指标的变化规律。业利润或其它重要数据指标随其它指标的变化规律。（3 3）DB MinerSX2002DB MinerSX2002是一个用于对时序数据和序列数据进行是一个用于对时序数据和序列数据进行是一个用于对时序数据和序列数据进行是一个用于对时序数据和序列数据进行挖掘的工具包，它主要用于挖掘企业经营数据的趋势分析。挖掘的工具包，它主要用于挖掘企业经营数据的趋势分析。挖掘的工具包，它主要用于挖掘企业经营数据的趋势分析。挖掘的工具包，它主要用于挖掘企业经营数据的趋势分