数据挖掘可以解决什么？用什么方法解决？
数据挖掘可以解决什么？用什么方法解决？
发布时间：2025-07-02 09:46:25
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答案：
(1)数据挖掘在客户分类中的应用;
在客户分类中可以采用分类和聚类的方法。其中，分类的方法是预先给定类别，如将客户分为高价值客户和低价值客户，或者分为长期固定客户和短期偶然客户到然后决定对分类有影响的因素，将拥有相关属性的客户数据提取出来选择合适的算法，对数据进行处理，得到分类规则。经过评估和验证后就可讲规则应用，在微分类客户上对客户进行分类。聚类则是一种自然聚集的方式，在数据挖掘之前并不知道客户可以分成哪几个类，只是根据要求确定分成几类。将数据聚类以后再对每个组中的数据进行分析，归纳出相同簇中客户的相似性或共性。
(2)数据挖掘在客户识别和客户保留中的应用;
一方面在识别客户当中，企业采取一些必要的手段，如在广告宣传的同事进行问卷调查或网上调查的来获得潜在客户的信息。然后再得到这些相关信息后，企业通过一些小规模的实验观察潜在客户对企业产品不同反应，根据反馈结果建立数据挖掘预测模型，找到对产品最感兴趣的客户群，随之得出潜在客户的名单。同时可以根据潜在客户的信息分析出哪种类型的人最可能是潜在用户。得到此分析结果就在寻找潜在客户是有了指导方向。
另一方面则是关于数据挖掘在客户保留中的应用，由于对潜在客户的信息掌握的很少，因此对于企业来说，获取一个新客户的成本远比保留一个老客户的成本高很多。因此，客户的保留也成为了企业面临的一个重要难题。
从上在客户识别和客户保留过程中，可以运用关联分析和序列模型分析等方法进行决策分析。
(3)数据挖掘在客户忠诚度分析中的应用;
客户忠诚度是提高企业客户关系管理的一个重要目标，数据挖掘在客户忠诚度分析中，主要是对客户持久型，牢固性和稳定性进行分析。对客户忠诚度的分析主要是运用时间序列模型中的趋势分析方法。
(4)数据挖掘在客户盈利率分析中的应用;
客户应利率是一个定量评价客户价值的指标，它是根据规定的评价尺度，通过客户说。据计算得到一个确定结果的过程，因此客户盈利率的计算并不需要数据挖掘，其中，数据挖掘主要体现在"分析"。就拿银行来举例，银行选取客户为银行带来的净收入和风险只作为输入变量分别确定收入和风险的分割值，即高、低收入和风险的分界值，运用决策树方法将客户分类。
(5)数据挖掘在个性化营销中的应用;
个性化营销是面对客户的营销，也是客户关系管理的重要组成。部分。采用的方法主要是交叉销售、购物篮分析法和关键规则分析
