数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)
数据挖掘的功能及应用作业
数据挖掘的其他基本功能介绍一、关联规则挖掘关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。
关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。
1、 基本概念设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。
如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。
我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ⇒，但是A B ⇒得不到足够支持。
在规则挖掘中涉及到两个重要的指标：① 支持度 支持度n B A n B A )()(⇒=⇒，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。
② 置信度 置信度)()()(A n B A n B A ⇒=⇒，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。
因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。
③ 一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。
关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。
如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则；如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。
关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。
在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。
关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。
应用的例子：* 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。
* 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。
那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况，如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
大数据时代的数据挖掘
大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。
大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。
大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。
以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。
智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。
----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
数据挖掘中的特征选择方法和注意事项
数据挖掘中的特征选择方法和注意事项特征选择是数据挖掘中的一个重要环节，它能够从原始数据中选择出较为有价值的特征，以提高数据挖掘模型的准确性和效率。
在进行数据特征选择时，需要遵循一些方法和注意事项，以确保选择到最佳的特征组合。
首先，特征选择的方法有很多种，下面将介绍几种常用的特征选择方法。
1. 过滤式特征选择：过滤式特征选择是最常用的一种方法。
它通过计算特征与目标变量之间的关联程度，来判定特征的重要性。
常用的指标包括相关系数、互信息量、卡方检验等。
该方法的优点是计算简单，速度快。
但缺点是无法考虑特征与特征之间的相关性。
2. 包裹式特征选择：包裹式特征选择则是将特征选择看作一个搜索优化问题。
它将特征选择过程嵌入到建模算法中，通过训练模型来评估特征的重要性。
常用的方法包括递归特征消除（RFE）、遗传算法等。
该方法的优点是能够考虑特征与特征之间的相关性，但缺点是计算复杂度高，耗时较长。
3. 嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择与模型的训练过程融为一体。
在建模过程中，模型会自动选择出重要的特征。
常用的方法包括L1正则化（如Lasso回归）、决策树等。
该方法的优点是计算简单，能够兼顾特征与特征之间的相关性。
其次，特征选择时需要注意一些事项，以确保选择到合适的特征组合。
1. 特征与目标变量的关联性：选择特征时，应首先考虑特征与目标变量之间的关联程度。
只有与目标变量相关性较高的特征才具备较好的预测能力。
2. 特征与特征之间的相关性：特征之间的相关性也需要考虑。
如果多个特征之间存在较高的相关性，那么只选择其中一个特征即可。
这样可以避免特征冗余，提高模型的稳定性。
3. 特征的可解释性和可操作性：特征的可解释性和可操作性也需要被考虑。
选择具有明确解释和实际可操作性的特征，有助于深入理解数据的本质和应用选择的结果。
4. 评估特征选择效果：特征选择并非一劳永逸的过程，需要不断评估其效果。
可以通过交叉验证、模型性能指标等方法来评估选择特征后模型的表现，以便进一步优化特征选择过程。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析随着信息时代的到来，企业对客户关系的管理变得愈发重要。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过市场营销、销售和客户服务等活动，维系和提升企业与客户之间关系的战略。
为了更好地了解客户需求、提供个性化的服务和优化营销策略，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理中。
本文将讨论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析。
一、客户数据分析客户数据是企业运营和发展的重要资产之一。
通过对客户数据进行分析和挖掘，企业可以了解客户行为和偏好，以提供更准确的个性化服务。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘客户数据中的隐含信息和模式，从而提供有针对性的营销策略。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以分析客户购买历史和偏好，进而推荐符合客户兴趣的产品或服务，提高销售转化率。
二、客户细分客户细分是将大量客户按照一定的标准划分成不同的群体，以便进行更加精准的市场定位和营销策略的制定。
数据挖掘技术可以通过对客户数据的聚类分析和关联规则挖掘，实现客户的细分。
通过细分分析，企业可以了解各个客户群体的特征、需求和购买行为，有针对性地制定相应的营销计划。
例如，数据挖掘技术可以帮助企业发现有购买意向的潜在客户群体，并制定个性化的促销活动，提高市场的响应度。
三、客户流失预测客户流失是企业需要高度关注的问题之一。
通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的消费行为、偏好和反馈等因素，建立客户流失预测模型。
通过对历史数据进行训练和测试，模型可以预测客户流失的可能性。
企业可以提前采取措施，例如针对潜在流失客户进行个性化服务、提供优惠券或特别活动等，以挽留这些客户并延长客户的生命周期价值。
四、市场营销优化数据挖掘技术可以分析客户购买历史和行为数据，为企业的市场营销活动提供支持。
通过数据挖掘技术，企业可以发现产品和促销活动之间的相关性，了解产品的受欢迎程度、促销活动的有效性等信息。
数据挖掘中的特征选择和聚类分析
数据挖掘中的特征选择和聚类分析数据挖掘是一种利用计算机技术对大量数据进行深入分析和处理的方法。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现规律、模式和趋势等信息。
其中，特征选择和聚类分析是数据挖掘中的两个重要步骤。
本文将深入探讨这两个步骤的相关概念、方法和应用。
一、特征选择特征选择是数据挖掘中的一项重要技术。
其目的是从原始数据中选择出最具有代表性和有效性的特征子集，以提高数据挖掘的准确性和效率。
特征选择可以帮助我们减少数据的维度，减少数据处理的时间和成本，还可以帮助我们发现数据中的规律和模式。
下面将介绍特征选择的方法和应用。
1.方法（1）过滤式特征选择：过滤式特征选择是在特征提取之前对所有特征进行筛选，选出与分类或回归任务相关性最高的特征。
常用的方法有相关系数法、卡方检验法、互信息法等。
（2）包裹式特征选择：包裹式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归模型中，通过评估分类或回归结果的精度来选择最佳特征子集。
常用的方法有遗传算法、模拟退火算法、梯度下降法等。
（3）嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归算法中，通过自动学习特征的权重和重要性来选择最佳特征子集。
常用的方法有决策树、支持向量机、神经网络等。
2.应用特征选择可以在许多领域中得到广泛应用，例如医学诊断、金融风险管理、文本分类等。
在医学诊断中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的生物标志物，以提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
在金融风险管理中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的财务指标，以预测市场波动和风险。
在文本分类中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的单词或短语，以自动判断文本的主题和情感。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的一项常用技术。
其目的是将相似的数据点划分到同一类别中，以发现数据的内在结构和特征。
聚类分析可以帮助我们识别数据中的模式、群组和异常值等信息，还可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今商业环境中，客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）是企业非常重要的一项策略。
通过有效地管理和维护客户关系，企业能够实现客户满意度的提高，增加销售额，提高市场竞争力等。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理，以帮助企业更好地理解客户需求、预测市场变化并制定更有效的营销策略。
一、数据挖掘技术在客户分析中的应用客户分析是CRM的核心，通过对已有数据的挖掘和分析，能够帮助企业了解客户的特征、行为模式和需求。
数据挖掘技术在客户分析中能够发挥重要作用，主要体现在以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照一定标准进行细分，从而更好地了解不同客户群体的需求。
例如，根据客户的年龄、性别、地理位置等因素，将客户划分为不同的群体，有助于企业制定针对性的营销策略。
2. 客户价值分析：企业可以借助数据挖掘技术对客户进行价值评估，帮助企业确定哪些客户对企业价值更高，从而优先进行资源分配。
通过预测客户的未来消费行为，企业可以建立客户生命周期价值模型，制定相应的营销计划。
3. 客户流失预测：通过数据挖掘技术，企业可以获取大量历史数据，并利用这些数据建立预测模型，预测客户是否有可能流失。
一旦发现某个客户有流失的趋势，企业可以采取相应的措施，如提供个性化的服务或进行回访等，从而最大限度地减少客户流失率。
二、数据挖掘技术在个性化营销中的应用个性化营销是提高客户满意度和忠诚度的重要手段之一，而数据挖掘技术在个性化营销中具有独特的优势，能够帮助企业更好地理解客户需求并提供个性化的产品和服务。
以下是数据挖掘技术在个性化营销中的几个典型应用：1. 推荐系统：通过对用户历史行为数据的分析，企业可以为每个客户提供个性化的推荐产品和服务。
例如，电子商务平台可以基于用户的购买记录和浏览行为，推荐相似产品或潜在感兴趣的物品，提高购买转化率。
数据挖掘与分析技术在客户行为分析和市场营销中的使用
数据挖掘与分析技术在客户行为分析和市场营销中的使用在当今数字化时代，随着大数据的兴起，数据挖掘与分析技术在客户行为分析和市场营销中的应用变得日益重要。
这些技术的使用为企业提供了更深入的洞察力，有助于制定更有效的营销策略和提升客户体验。
本文将探讨数据挖掘与分析技术在客户行为分析和市场营销中的具体应用，并展示其对企业的积极影响。
一、客户行为分析客户行为分析是通过对客户行为的数据进行挖掘和分析，以了解客户的需求、偏好和购买习惯。
数据挖掘技术在客户行为分析中发挥了至关重要的作用。
首先，通过数据挖掘技术可以对大量的客户数据进行分析，找到隐藏在其中的规律和趋势。
例如，通过分析客户购买历史数据，可以发现客户的购买周期、偏好的产品类别以及购买渠道偏好等信息。
其次，数据挖掘技术可以用于客户细分，即将客户划分为不同的群体，根据他们的特征和行为进行分类。
这有助于企业更加精确地了解客户需求，并针对不同的细分群体制定个性化的营销策略。
二、个性化推荐个性化推荐是一种利用数据挖掘和分析技术，根据用户的个人特点和行为习惯，向其推荐符合其兴趣和需求的产品或服务。
在市场营销中，个性化推荐已经变得越来越常见，因为它可以提高客户的满意度，并增加销售额。
通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的购买历史、浏览记录、点击行为等数据，了解客户的兴趣和偏好，并向其推荐相关的产品或服务。
例如，当客户在电子商务平台浏览商品时，通过数据挖掘技术可以实时分析其浏览行为，给出与其兴趣相关的商品推荐，提高购买转化率。
三、市场细分与定位市场细分是将市场划分为不同的细分群体，以满足不同需求的客户群体。
而数据挖掘和分析技术可以在市场细分中发挥重要作用。
通过对大规模数据的分析，可以找到隐藏在其中的不同细分群体，了解他们的特点和需求，从而精确地划分市场。
例如，通过数据挖掘技术可以分析社交媒体上用户的兴趣和行为，将用户划分为不同的兴趣群体，为企业定位市场并制定针对性的营销策略提供有力支持。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是指企业通过运用各种资源和技术手段，建立和维护与客户之间的互动关系，以实现客户满意和企业利益最大化的管理活动。
随着信息技术的发展，数据挖掘技术在客户关系管理中发挥着越来越重要的作用。
本文将详细探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。
首先，数据挖掘技术可以帮助企业进行客户分析。
通过收集和分析大量的客户数据，企业可以了解客户的偏好、行为习惯和购买意愿，从而更好地满足客户需求。
数据挖掘技术可以通过对数据进行聚类分析、关联分析和预测分析等，帮助企业识别客户的特征和行为模式，并进行有效的客户细分。
例如，一家电子商务企业可以利用数据挖掘技术对用户行为数据进行分析，将用户划分为购买型、浏览型和潜在型客户，以便有针对性地推送个性化的产品推荐和营销活动。
其次，数据挖掘技术在客户关系管理中还可以用于客户挖掘。
企业通过数据挖掘技术可以挖掘潜在客户，即那些对企业产品或服务具有潜在需求的潜在客户。
通过对大量数据的分析，企业可以发现那些具有购买潜力的人群，并采取有针对性的营销活动，提高转化率和销售额。
例如，一家保险公司可以利用数据挖掘技术对公开的人口统计数据和社交媒体数据进行分析，挖掘出那些正在计划购买保险的潜在客户，并通过电话营销或电子邮件营销等方式与他们取得联系。
此外，数据挖掘技术还可以用于客户满意度分析。
通过对客户反馈数据和购买历史等数据的分析，企业可以了解客户对产品和服务的满意度，以及客户的投诉和退款情况，进而改进产品和服务质量。
数据挖掘技术可以通过对大量的文本数据进行情感分析，帮助企业识别客户的情绪和意见，并及时采取措施解决问题。
例如，一家酒店可以利用数据挖掘技术对客户的评论和评分进行情感分析，了解客户的意见和需求，进一步改进服务和提升客户满意度。
最后，数据挖掘技术还可以用于客户流失预测。
客户流失是企业重要的挑战之一，因为吸引新客户的成本通常比维持现有客户的成本要高。
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数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)
摘要]良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。
在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。
深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。
本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。
关键词]客户关系管理数据挖掘聚类分析
一、引言
在激烈的市场竞争中，客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)逐渐成为各企业关注的焦点。
一个成熟的CRM系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。
在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。
但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。
二、客户的特征化及其划分
企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。
特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。
一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。
有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。
因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。
对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。
特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。
这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。
划分分析（SegmentationAnalysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。
如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。
划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。
一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。
市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。
数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。
三、数据挖掘的概念
数据挖掘(DataMining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。
通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。
1.分类分析
分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。
分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。
根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。
分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。
2.聚类分析
聚类是对抽象样本集合分组的过程。
与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。
按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。
类的形成是由数据驱动的。
3.关联规则
关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。
关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。
它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。
关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。
4.时间序列分析
时间序列分析是通过对过去历史行为的客观记录分析，揭示其内在的规律，预测未来行为。
它旨在从大量的时间序列中提取人们事先不知道的，但又是潜在有用的、与时间属性相关的信息和知识。
5.孤立点分析
数据库中包含那些不符合大多数数据对象所构成规律(模型)的数据对象，称为孤立点。
对孤立点挖掘分析可以处理一些特殊事件。
6.回归分析
在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法，建立因变量与自变量之间的回归关系函数。
回归分析法是定量预测方法之一，它依据事物内部因素变化的因果关系来预测事物的发展趋势。
四、数据挖掘在CRM中的应用
1.对客户的相关属性分析
(1)挖掘客户的特性
DM的第一步就是识别客户群，挖掘客户特性，如：了解客户地址、年龄、性别、收入、教育程度、爱好等基本信息，还有健康、嗜好、配偶、家庭环境等特征信息，发现其行为规律，制定吸引客户的策略。
运用分类与聚类方法，从客户基本库中发现不同的客户群，用购买模式刻画不同客户群的特征，针对不同类型的客户，提供个性化的服务。
(2)客户行为分析
①客户满意度
客户满意度分析是对其产品或服务的消费经验总体评价，应用数据挖掘分析方法可以从零散客户反馈的信息中，分析客户的满意度，找出客户不满意原因。
②客户忠诚度
客户忠诚度是指客户愿意继续购买该企业产品或服务的倾向。
以客户的购买倾向为度，对客户数据分析，对高忠诚度的客户继续保持，对低忠诚度的客户要下功夫将其培养成高忠诚度客户。
利用分类、聚类方法将客户分为不同客户群，并从中确定那20%的对企业有80%贡献率的最有价值的客户群，对不同价值贡献率客户采取不同策略和措施。
③客户保持
保持客户的同时不断挖掘潜在客户，是企业持续发展的重要手段。
通过数据挖掘的决策树、神经网络等方法建立预测模型，识别潜在客户。
还可以通过客户盈利能力分析，帮助企业制定市场策略，留住有价值的客户，开发潜在客户。
用聚类(分类)和关联分析，发现有价值稳定的客户群，有价值易流失的客户群，低价值稳定的客户群和低价值不稳定的客户群，采取不同的服务（推销）和价格策略稳定有价值客户，转化低价值客户。
④客户跟踪服务
对客户的变动要及时跟踪分析客户变动原因，防止客户群体的流失，指导企业合理配置资源，为客户提供“一对一”个性化服务，以抓住现有客户并吸引潜在客户。
⑤客户生命周期价值
基于客户生活方式和购买行为建立客户分群，计算不同客户分群的生命周期价值，设计差异化的沟通策略。
分析客户不同时期收入、成本、风险，利用价值理论公式得出客户的价值并提供预测。
数据挖掘技术分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定市场策略。
⑥交叉销售
分析客户消费记录，发现潜在交叉购买需求，选择最合适的交叉销售形式。
数据挖掘可寻找
那些影响客户购买行为的因素，挖掘隐藏在数据间的表面看似独立事件间的相互关系。
如发现“90%的顾客在一次购买活动中购买A商品的同时购买B商品”之类的知识，展开交叉营销。
⑦异常分析
异常事件在商业领域中往往具有显著价值，如：金融欺诈、客户流失等。
通过数据挖掘中的偏差分析可以迅速准确地找到异常事件，制定相应的营销策略。
客户流失是异常情况之一，根据以前的客户流失数据，包括：客户属性、服务属性、消费属性与流失可能性关联的数学模型，找出客户流失原因，建立预测模型推测现有客户的流失情况。
2.市场分析
预测不同区域消费者对不同产品的消费趋势、季节变化、非规则变化等。
采用时序分析方法，对基于时间序列销售数据进行趋势分析，预测市场的趋势变化、循环变化、季节性变化、非规则或随机变化。
通过对客户关系管理系统分析，可有效地指导企业在市场、销售、服务等方面将资源分配给有价值的客户，掌握客户的行为模式，以应对各种客户行为以及市场变化。