数据挖掘在企业精准营销服务的应用.doc
如何通过数据挖掘技术提高精准营销
如何通过数据挖掘技术提高精准营销随着互联网技术的发展，数据挖掘技术被越来越多地应用于营销领域。
数据挖掘技术可以发掘企业数据中的潜在规律和趋势，帮助企业更加精准地定位和细化目标客户，从而提高精准营销的效果。
一、数据挖掘技术在精准营销中的应用1.要素分析要素分析是数据挖掘中常用的技术之一，在营销中的应用也非常广泛。
要素分析可以发现影响客户购买行为的主要因素，比如商品价格、营销活动、商品性质等等。
这些因素对于不同的客户群体可能有不同的影响，因此对于不同的客户群体，企业需要根据其特点制定相应的营销策略。
2.建模预测建模预测是另一种常用的数据挖掘技术，它可以通过对历史数据的分析来预测未来的营销趋势。
比如，企业可以通过建模预测发现哪些产品在未来的市场中具有较好的销售前景，以及哪些客户群体对这些产品最感兴趣。
这些预测结果可以帮助企业更加有针对性地制定营销策略，提高营销效果。
3.推荐系统推荐系统是数据挖掘技术中应用最广泛的一种。
推荐系统可以根据客户的历史交易记录和购买偏好，为客户推荐相应的产品或服务。
比如，客户在购买某种商品时，推荐系统可以根据其购买历史向他推荐同类商品或曾经购买过的商品，从而提高客户的购买满意度和忠诚度。
二、如何利用数据挖掘技术提高精准营销效果要提高营销效果，企业需要深入了解自己的客户，并制定相应的营销策略。
数据挖掘技术可以帮助企业实现这一目标。
下面介绍如何利用数据挖掘技术提高精准营销效果。
1.精细化客户画像使用数据挖掘技术可以深入挖掘客户的个性化需求和兴趣爱好，并制定相应的营销策略。
比如，通过分析客户的购物行为，了解其购买偏好，制定个性化的促销活动。
同时，可以通过数据挖掘技术深入挖掘潜在客户的需求和偏好，从而为潜在客户提供个性化的推广信息和服务。
2.多维度分析营销效果使用数据挖掘技术可以对营销数据进行多维度的分析，包括客户购买行为、营销成本、收益等等，从而评估营销效果，并对营销策略进行优化。
数据挖掘在企业营销中的应用
数据挖掘在企业营销中的应用随着信息技术的飞跃发展和数据爆炸式增长，数据挖掘技术在企业营销领域的应用越来越成熟，成为企业提升海量数据处理能力、发现潜在商业机会的利器。
本文将从数据挖掘在企业营销中的应用角度展开阐述，并探讨数据挖掘技术在企业营销中的意义。
一、数据挖掘在企业营销中的应用数据挖掘在企业营销中的应用主要包括以下几个方面。
1、产品定位企业通过对市场人群特征、市场竞争格局、消费需求、消费环境等数据的挖掘，为自己的产品定位、市场细分提供有力依据。
数据挖掘技术可以通过聚类分析、关联规则挖掘、决策树等方法，辅助企业精准定位目标消费者人群，制定个性化产品及服务策略，提高销售额。
2、顾客细分企业通过分析顾客的购买行为、消费偏好以及品牌忠诚度等数据，将顾客进行细分。
对不同细分群体的顾客制定不同的营销策略，提高顾客的购买率和满意度。
数据挖掘技术可以将客户细分策略化繁为简，准确高效地将顾客细分成相应的群体。
3、市场预测企业可以根据历史数据通过数据挖掘技术预测市场的发展趋势及未来市场需求，从而采取更合适的产品开发策略、投放渠道和营销战略，来提高产品的销售量。
4、网络舆情分析企业可以通过舆情分析工具实时监测网络上的声音，通过数据挖掘技术对用户发表的评论、观点、评价等内容进行分析，及时掌握用户需求和情感倾向，制定与用户预期更加符合的营销策略。
5、定价策略企业可以通过数据挖掘技术对价格弹性的分析及顾客行为的挖掘，制定不同阶段的售价策略，确保企业在优化销售利润的同时，不损害顾客利益，提高企业品牌形象。
二、数据挖掘技术在企业营销中的意义1、提高市场反应速度利用数据挖掘技术来分析市场走势、顾客需求及市场反应，可以帮助企业快速识别市场趋势，及时调整营销策略，提高仓储物流、生产计划的效率。
2、提高销售额数据挖掘技术能够进行消费者行为分析，了解客户需求，提高企业的品牌知名度，提高产品推广的有效性，吸引更多的客户，提高销售额。
3、提高营销效益通过数据挖掘技术，企业可以进一步优化营销策略和方案，通过对营销效益的监测与分析，不断提升投资回报率，提高企业的收益效益，从而实现营销的可持续发展。
数据挖掘技术在市场营销中的应用
数据挖掘技术在市场营销中的应用数据挖掘技术是一种通过分析大量数据来发现模式、趋势和关联的方法。
在当今信息爆炸的时代，各行各业都需要处理大量的数据，包括市场营销领域。
数据挖掘技术在市场营销中的应用，可以帮助企业更好地了解市场和客户，提高营销效率，增强竞争力。
本文将探讨数据挖掘技术在市场营销中的应用，并从数据收集、分析和应用三个方面展开讨论。
一、数据收集1.线上数据收集在互联网时代，线上数据是市场营销的重要数据来源。
企业可以通过网站、社交媒体、电子邮件等渠道收集用户的行为数据、偏好和需求。
数据挖掘技术可以帮助企业分析这些数据，发现用户的消费习惯、购买意向和产品偏好，为企业提供有针对性的营销策略和产品推广方案。
2.线下数据收集除了线上数据，企业还可以通过实体店铺、会议、展览等场所收集用户的线下消费行为和偏好。
通过数据挖掘技术的应用，企业可以发现用户的地理位置、消费时间、购买频率等信息，从而针对性地设计销售策略和促销活动，提高营销效果。
3.第三方数据收集除了自有数据外，企业还可以通过第三方数据提供商获取大量的市场和消费者数据。
数据挖掘技术可以帮助企业分析这些数据，揭示市场的趋势和竞争对手的动态，为企业制定更加精准的营销计划提供支持。
二、数据分析1.用户画像分析数据挖掘技术可以帮助企业通过分析大数据，建立用户画像，了解客户的基本信息、消费习惯、购买偏好等，帮助企业精确找到目标客户群体，并提供更加个性化的产品和服务。
2.市场趋势分析通过数据挖掘技术，企业可以对市场进行趋势分析，了解市场的发展动态、竞争格局等信息，从而调整营销策略、推出新产品和服务。
3.用户行为分析通过数据挖掘技术，企业可以分析用户的行为数据，了解用户在购物、浏览网页、使用产品等方面的行为信息，根据用户行为规律调整产品设计、优化用户体验，提高用户满意度和忠诚度。
4.竞争对手分析通过数据挖掘技术，企业可以分析竞争对手的市场表现、产品策略等信息，及时调整自身的营销策略，应对市场竞争，提高市场占有率和盈利能力。
利用数据挖掘进行精准营销
利用数据挖掘进行精准营销在当今信息爆炸的时代，企业面临巨大的市场竞争压力。
为了脱颖而出并获取更大的市场份额，精准营销成为了各行各业不可或缺的一环。
而数据挖掘作为一种有效的分析工具，为企业实现精准营销提供了有力的支持。
在本文中，将探讨利用数据挖掘进行精准营销的方法和应用。
一、市场需求的洞察数据挖掘技术可以通过对大量的数据进行挖掘和分析，深入了解市场需求的细节，从而帮助企业找到切入点。
通过对用户的行为数据、偏好数据和消费习惯数据的分析，可以准确预测市场的趋势和需求。
进而，企业可以根据这些信息精准定位产品和服务，并提供更好的用户体验。
二、用户画像的构建数据挖掘技术可以通过对用户数据的挖掘，帮助企业构建用户画像。
通过分析用户的个人信息、消费行为、兴趣爱好等多维度数据，可以准确地描绘出用户的特征和需求。
通过构建用户画像，企业可以更加精准地为不同的用户提供个性化的产品和服务，从而提高用户满意度，并获得更高的用户粘性。
三、精准推荐的实现数据挖掘技术可以通过分析用户的历史数据和行为模式，为用户提供个性化的推荐服务。
基于用户画像的构建，企业可以根据用户的兴趣和偏好，向用户推荐更精准、符合其真实需求的产品和服务。
这不仅可以提高用户的购买欲望，还可以增加用户对企业的信任感，进而提升销售额和市场份额。
四、营销策略的优化通过数据挖掘技术，企业可以分析竞争对手的市场数据和营销策略，找到差距和优势，并据此优化自身的营销策略。
例如，通过分析竞争对手的定价策略、广告宣传方式等，可以制定更具竞争力的价格和营销活动，从而吸引更多的目标用户。
五、市场营销策略的预测利用数据挖掘技术，可以通过对市场数据的挖掘和分析，预测市场的发展趋势和变化规律，为企业的市场营销策略提供参考和指导。
通过对市场和用户数据的挖掘，可以及时了解消费者的需求变化和竞争对手的市场行为，从而及时调整企业的市场营销策略，保持市场竞争的优势。
六、安全风险的评估在利用数据挖掘进行精准营销的过程中，企业需要保护用户数据的安全和隐私。
精准营销中的数据挖掘技术及应用研究
精准营销中的数据挖掘技术及应用研究随着科技的不断发展，信息时代的到来，精准营销成为了企业提升营销效果和营收的一种重要手段。
然而，如何在海量的用户数据中找到目标客户，并进行个性化推荐和营销，是亟待解决的难题。
这时，数据挖掘技术应运而生，成为精准营销的重要支撑。
一、数据挖掘技术的背景和基本概念数据挖掘技术是从大量数据中自动地或半自动地提取未知且有意义的模式和知识的过程。
数据挖掘技术通过算法、人工智能和机器学习等技术手段，从海量的数据中寻找规律和关系，提取其中有价值的信息，为决策提供支持。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类分析和关联分析等。
其中，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，旨在减少数据中的错误和噪音，提高数据的质量；特征选择是从大量的特征中选择对分类结果具有决策能力的特征；聚类分析是将相似的数据对象分组，形成簇；分类分析是将数据对象分为不同的类别；关联分析是通过挖掘数据集中的频繁项集，找到不同事项之间的联系和规律。
二、数据挖掘在精准营销中的应用在精准营销中，数据挖掘技术的应用主要包括以下三个方面：1. 用户画像建立用户画像是指通过收集用户行为、兴趣爱好、购买习惯等多维数据，建立用户的基本信息和特征，以更好地了解用户的需求和喜好，从而实现个性化的推荐和营销。
数据挖掘技术可以通过分析用户的历史数据和行为数据，不断优化用户画像，在用户数据中找到有用的规律和因素，精确把握用户的需求和购买决策。
2. 目标用户筛选和定向推荐在海量数据中找到目标客户，是精准营销非常重要的一环。
数据挖掘技术可以通过一系列的算法，分析用户数据中的特征和行为，从而筛选出满足目标条件的用户，实现定向推荐和精准营销。
比如，可以通过用户访问网站的历史记录、搜索关键词、浏览页面等行为特征，对用户进行聚类分析和分类分析，从而实现精确的定向营销。
3. 营销效果分析和优化精准营销离不开对营销效果的分析和优化。
利用数据挖掘实现企业精确营销
利用数据挖掘实现企业精确营销摘要：随着数据时代的到来，企业需要更加精准的营销策略来提升市场竞争力。
数据挖掘作为一种有效的信息提取和分析技术，可以帮助企业挖掘潜在客户、分析客户需求、预测市场趋势、优化销售策略和实现个性化营销。
本文探讨了数据挖掘在企业精准营销中应用的方法和步骤，并通过案例实验验证了其可行性和效果。
结果表明，利用数据挖掘技术实现企业精准营销可以提高客户满意度和忠诚度，促进销售额的增长，增强企业市场竞争力。
关键词：数据挖掘；企业精准营销；客户需求分析；市场趋势预测；个性化营销正文：一、引言随着信息技术的飞速发展，大量数据积累在企业的数据库中。
如何利用这些数据提升企业的营销能力成为当今企业所面临的主要问题之一。
传统的营销方式因缺乏客户个性化需求分析而难以有效吸引和保留客户。
而数据挖掘技术的应用可以帮助企业发现客户的隐藏需求，预测市场趋势并制定个性化的营销策略。
本文将介绍数据挖掘在企业精准营销中的应用方法和步骤，并通过案例实验验证其可行性和效果。
二、数据挖掘在企业精准营销中的应用（一）客户需求分析客户需求分析是企业进行个性化营销的重要前提。
数据挖掘技术可以通过对客户数据进行分析，从中挖掘出客户隐藏的需求和偏好，以实现更加精准的营销。
具体的方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
例如，一个化妆品企业通过数据挖掘技术分析客户订单记录，挖掘出购买整套护肤品的客户倾向于同时购买同系列的彩妆产品。
根据该挖掘结果，企业可以制定个性化的优惠政策，以吸引客户同时购买整套产品，从而提高销售额和客户忠诚度。
（二）市场趋势预测市场趋势预测是企业进行长期规划和决策的基础。
数据挖掘技术可以通过对历史数据进行分析，预测未来的市场趋势，以指导企业的销售策略和产品开发。
具体的方法包括时间序列分析、神经网络预测、回归分析等。
例如，一个电商企业通过数据挖掘技术对历史销售记录进行分析，预测未来某个品类的销售额呈现增长趋势。
利用数据挖掘技术实现精准营销
利用数据挖掘技术实现精准营销随着科技的发展，我们的生活受益于很多技术的应用。
其中，数据挖掘技术尤为重要。
它能够帮助企业快速获取大量数据，并根据这些数据做出智能化的决策。
针对现在的企业，精准营销是他们最为关注的领域之一。
而利用数据挖掘技术实现精准营销是他们的优选方案。
一、精准营销的意义对于企业来说，精准营销意味着获取不同客户群体的信息、喜好，制定更具个性化的营销方案。
这样的方案能够更好地吸引客户、提高客户忠诚度，进而增加销售量和收入。
二、数据挖掘技术的优势相比于传统的营销方法，利用数据挖掘技术实现精准营销有以下几个显著的优势：1、成本更低：利用数据挖掘技术可以省去很多市场调查和人力成本，制订更具针对性和精准性的营销方案，并能降低不必要的成本开支。
2、更高的精准性：根据海量数据分析，可以更加精准地了解客户的消费行为、喜好和需求，从而为企业制定更加个性化的推广方案，提升精准度。
3、速度更快：利用数据挖掘技术，企业可以快速获得大量数据，并进行相关分析。
相比较传统调研方式，效率更高、更快，能够取得更为实时的反馈。
三、数据挖掘技术在精准营销中的应用1、大数据分析：这是数据挖掘技术的一个基本应用。
大数据主要分为结构化和非结构化两种，其中非结构化数据指的是企业的日志、电话记录以及社交媒体等大量的文本数据。
在这些数据中，有很多与营销有关的信息。
利用数据挖掘技术，企业可以以数据为基础，将文本信息转化为更形象、更具体的数据，从而更快速、更精准地认知客户。
2、预测分析：在数据挖掘技术的支持下，企业可以根据历史数据来预测未来的市场趋势和客户需求。
利用这些数据，企业可以更好地制定营销策略。
比如，如果企业能通过挖掘数据发现客户在特殊时段的购买需求，可以在这段时间推出特别的促销活动，从而促进销售量的增长。
3、用户行为分析：使用数据挖掘技术对用户的历史行为数据进行分析，可以帮助企业了解客户的兴趣、喜好和行业关注点，从而为其提供更多的个性化服务。
数据挖掘技术及其在营销中的应用
数据挖掘技术及其在营销中的应用随着互联网技术的不断发展和普及，数据的传输量已经达到了极其庞大的规模，而这些数据正好为企业提供了实现智能化营销的良机。
数据挖掘技术是对于这一庞大数据的处理、分析和运营的重要工具，可以在不可测量的大量数据中快速发现关键信息和隐含规律。
本文将详细介绍数据挖掘技术及其在营销中的应用。
一、数据挖掘技术的定义和作用数据挖掘技术是运用各种算法和统计模型，通过对数据库或其他大数据集合的分析和处理得出有用的信息和知识的一门计算机技术。
在大数据时代的今天，使用数据挖掘技术可以发现那些在传统方法下很难被捕捉到的信息和模式，从而为企业制定更加科学的决策、规划和营销策略提供了则可靠的方法。
二、数据挖掘技术的分类据挖掘技术一般根据数据源和挖掘目标的不同，可以分为以下几类：1、基于关系的数据挖掘：主要应用于处理数据库这样的关系型数据。
2、基于文本的数据挖掘：主要应用于处理文本、语音或其他自然语言数据。
3、基于图像的数据挖掘：主要应用于处理图像或视频数据。
4、基于信号的数据挖掘：主要应用于处理生物、天文、工程科学等领域的信号数据。
三、数据挖掘技术在营销中的应用1、客户分类：数据挖掘技术可以快速处理大量的客户数据，发现那些企业价值较高的客户类别，从而为企业提供针对性的客户服务。
2、产品销售预测：企业可以通过数据挖掘技术对市场和销售数据的分析和建模，预测未来某个时间段内产品的销售情况，以更好地制定销售策略，保证销售业绩。
3、营销计划制定：通过对大数据的挖掘，企业可以了解到市场和消费者的需求和偏好，根据这些信息，企业可以制定更加符合消费者需求的营销计划，更好地实现产品的市场推销。
4、竞争对手分析：数据挖掘技术可以帮助企业了解市场上的竞争格局，分析竞争对手的策略、产品特点、客户特征等，从而为企业制定相应的竞争策略提供方向。
5、个性化营销：通过数据挖掘技术，企业可以了解客户的消费和购买记录，从而为客户提供更加符合他们需求的产品或服务，提高客户的满意度和忠诚度。
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数据挖掘在企业精准营销服务的应用
企业精准营销服务是在充分了解客户的基础上，针对客户特点及需求，有针对性地进行产品营销的行为。
大数据时代数据呈现井喷式爆炸性增长，不断驱动企业大数据精准营销的应用，数据挖掘成了企业从海量数据中获取信息知识的必要技术手段。
本文主要探讨数据挖掘常见方法、挖掘过程及在企业精准营销服务的应用，以实际案例分析总结企业利用数据挖掘开展精准营销工作更为合理的方法、流程。
数据挖掘；方法论；精准营销服务；策略
一、引言
大数据时代的来临，数据呈现井喷式爆炸性增长。
在海量数据中，隐藏着无数商业机会，但如何将大数据利用起来却是一项艰巨的工作。
在企业实施精准营销服务过程中，面临着客户在哪？客户有什么特征？客户需要什么产品？如何进行有效营销，提升客户价值？我们在数据的海洋里淹死了，却在知识的海洋里渴死了……而从庞大的数据中，借助合适的数据挖掘技术及工具，借助结合实际的数据挖掘方法，以客观统计分析和挖掘算法挖掘出企业精准营销服务的潜在目标用户、用户特征，同时匹配合适的营销服务策略，可以显著提升企业营销服务精准度与成功率。
二、数据挖掘方法
数据挖掘工作本质上是一个解决实际业务问题的过程，需要有系统、科学的数据挖掘方法论来指导。
业内主流的数据挖掘方法论有：欧盟机构联合起草的CRISP-DM、SAS公司提出的SEMMA。
CRISP-DM将数据挖掘分为6个阶段，即商业理解（Busi-nessunderstanding）、数据理解（Dataunderstanding）、数据准备（Datapreparation）、建模（Modeling）、评估（Evaluation）、部署（Deployment）。
而SEMMA将数据挖掘分为5个阶段，即数据取样（Sample）、数据特征探索、分析和预处理（Explore）、问题明确化、数据调整和技术选择（Modify）、模型的研发、知识的发现（Model）、模型和知识的综合解释和评价（Assess）。
从工作流程来看，CRISP-DM是从项目执行角度谈的方法论，更关注与商业目标的结合，而SEMMA则是从具体数据探测和挖掘出发谈的方法论，更关注数据探索的过程。
但从具体工作内容来看，CRISP-DM和SEMMA本质上都是在数据挖掘应用中提出问题、分析问题和解决问题的过程。
因此，CRISP-DM和SEMMA 互不矛盾，只是强调的重点不同而已。
结合企业实施数据挖掘工作的实践经验，经常采用PDMA数据挖掘方法。
PDMA将数据挖掘分为4个阶段，即定义业务问题（Problemdefinition）、数据准备（DataPreparation）、模型构建（ModelCreation）、模型应用（ModelApplication）。
与CRISP-DM、SEMMA等相比，PDMA 类似CRISP-DM，但又有较大差异。
首先，PDMA将CRISP-DM 的数据理解、数据准备做了提炼与分解。
PDMA的数据准备是在满足业务目标的前提下，确定挖掘建模的数据范围，并构建生成宽表数据及核查数据准确性。
PDMA的模型构建是在数据准备后，从数据集中采集业务问题相关的样本数据集，探索数据的规
律和趋势，针对数据建模的数据集数据进行探索，选择一种或几种挖掘算法，进行模型构建及从技术和业务两个角度进行模型评估。
可见，PDMA的数据准备只负责建模挖掘宽表准备，数据探索包括衍生变量的生成、选择等部分数据处理工作在模型构建阶段实现，各阶段间的工作分工也更为清晰。
其次，PDMA的模型应用不仅仅是模型部署，还包括模型评分、模型监控与维护，确保当市场环境、用户数据发生变化时，能及时判别在用的挖掘模型是否还有效、适用。
对于不适用的挖掘模型及时调整优化，实现模型闭环管理。
同时，PDMA的模型应用还强调模型输出目标用户的细分，及与市场营销策略的匹配建议，帮助业务部门更好理解模型输出及指导后续工作的开展。
PDMA数据挖掘方法论是CRISP-DM、SEMMA等方法论的提炼优化。
三、数据挖掘精准营销应用
随着三大运营商全业务经营的迅猛发展，宽带市场竞争激烈、市场日益饱和，越发呈现价格战的竞争格局。
借助大数据分析挖掘可精准识别宽带营销服务潜在目标客户及特征，从而实现营销服务有的放矢。
1、定义业务问题
（1）基于历史数据挖掘过往宽带营销服务客户宽带使用特征、消费水平特征、上网偏好等，剖析营销服务用户的主要特征和原因，输出潜在目标用户清单。
（2）在输出潜在目标用户清单的基础上，对目标客户进一步深入挖掘分群，剖析出不同人群客
户的宽带使用、消费行为的典型特点，提出针对性营销服务策略。
（3）针对输出的潜在目标用户清单和分群制定具体的销售策略，进行派单执行，跟踪效果，做好下次模型迭代优化。
2、数据准备
数据准备是在满足业务目标前提下，确定数据建模的数据范围，描述和检查这些数据，并构建建模宽表。
针对宽带用户的行为特征，可以选取以下几个数据维度：上网偏好维度、消费行为维度、产品及终端结构维度。
其中，偏好类别数据主要利用DPI数据对用户访问的目标URL地址，进行多维度的统计计算后，得出的兴趣类别标签。
输入模型的变量要根据不同区域和每次预测的数据源动态调整。
经过数据清洗、整理、派生，最终确定模型输入变量时，主要依据对于模型输出结果的影响显著性选择。
3、模型构建
模型构建就是在数据准备后，从数据集市中采集业务问题相关的样本数据集，探索数据的规律和趋势，针对数据建模的数据集数据进行修正，选择一种或几种挖掘方法，进行数据模型构建，从技术和业务两个层面进行模型评估。
通常情况下，主要以逻辑回归和决策树等作为建模主要方法，此类模型能输出具体流失公式和规则。
在进行用户分群时，主要以聚类模型为主要方法，寻找不同类型用户特征，制定分群针对性维系策略。
4、模型应用
在输出潜在目标用户清单的基础上，对目标客户进行分群。
根据数据挖掘模型结果，宽带营销服务用户可以分为以下5类：低需求型用户、供给过剩型用户、供给不足型用户、长期高需求型用户、短期高需求型用户。
基于分群后的目标用户，可以针对性进行营销服务策略匹配，如低需求型用户可以采用宽带资费优惠（如对上网少用户采取特定的低资费），供给不足型用户可以采用加快低宽带客户向高带宽的迁移政策。
最后进行派单执行，跟踪效果。
四、结束语
大数据时代，由于信息技术的应用普及，产生了大量的数据，每年都以指数级速度增长。
数据量大导致数据应用也会变得越来越困难，而借助合适的数据挖掘技术及工具，结合实际的数据挖掘方法，可以更加有效地提高数据的利用率，更深层次地挖掘出对企业精准营销有价值的信息，实现对海量信息的掌控，让企业实现更为精准的营销服务。