以百會(huì)CRM為例，分析如何利用CRM結(jié)合big 數(shù)據(jù)技術(shù)幫助深度企業(yè)挖掘潛在客戶。精準(zhǔn)收集數(shù)據(jù)凈化客戶數(shù)據(jù)各種數(shù)據(jù)信息化市場(chǎng)不斷涌現(xiàn)，企業(yè)很容易從市場(chǎng)上獲得各種數(shù)據(jù)但不是全部-3。使用百會(huì)CRM可以方便地進(jìn)行電子調(diào)查，使用系統(tǒng)模板可以創(chuàng)建調(diào)查問卷。通過匹配相關(guān)客戶群體，可以定期定量的發(fā)送給客戶，用于數(shù)據(jù) research。百會(huì)CRM可以自動(dòng)將客戶的回復(fù)數(shù)據(jù) in 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)起來，供相關(guān)人員查詢或摘錄。

如何使用數(shù)據(jù)是智能分析捕捉有價(jià)值客戶集合的關(guān)鍵。沒有經(jīng)過整合分析形成有用的信息，再多的數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)來說都是沒有價(jià)值的。百會(huì)CRM可以根據(jù)客戶消費(fèi)行為和身份信息，篩選分析客戶數(shù)據(jù)，識(shí)別目標(biāo)客戶；從客戶的興趣愛好來分析客戶感興趣的產(chǎn)品；來自歷史商業(yè)信息挖掘潛在商機(jī)。多維度分析潛在客戶，判斷其能否給企業(yè)帶來可衡量的價(jià)值，是客戶開發(fā)的關(guān)鍵一步。

第一，客觀規(guī)律。數(shù)據(jù) 挖掘是業(yè)務(wù)流程，必須有業(yè)務(wù)目標(biāo)。沒有目的，沒有過程。第二，知識(shí)規(guī)律。業(yè)務(wù)知識(shí)貫穿于這個(gè)業(yè)務(wù)流程的挖掘-1/。第三，備考規(guī)律。數(shù)據(jù)收購，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備等。數(shù)據(jù)處理占整體的一半挖掘處理。第四，NFL法。NFL，沒有免費(fèi)的午餐。沒有適用于所有業(yè)務(wù)問題的固定算法，只有通過經(jīng)驗(yàn)才能找到適合特定應(yīng)用的模型。第五，大衛(wèi)定律。

大衛(wèi)？Walkins首先提出，因此得名。第六，頓悟法則。數(shù)據(jù) 挖掘本質(zhì)上是提升業(yè)務(wù)領(lǐng)域的認(rèn)知。第七，預(yù)測(cè)定律。數(shù)據(jù) 挖掘基于過去，我們得到一個(gè)模式，并將其推廣到類似的東西。這是預(yù)測(cè)，但這是一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)概念。第八，價(jià)值規(guī)律。挖掘模型的終極價(jià)值不是模型的準(zhǔn)確性或穩(wěn)定性，而是通過新的洞察對(duì)業(yè)務(wù)行動(dòng)的驅(qū)動(dòng)或策略的改進(jìn)。第九，變化規(guī)律。人們不會(huì)兩次踏入同一條河流。業(yè)務(wù)在變，目標(biāo)在變，認(rèn)識(shí)在變，甚至法律本身也在變。挖掘模式得與時(shí)俱進(jìn)。

數(shù)據(jù)挖掘的工作要求包括專業(yè)技能、行業(yè)知識(shí)、合作精神和客戶關(guān)系能力。數(shù)據(jù) 挖掘人員必須滿足以下基本條件，才能完成數(shù)據(jù)挖掘project中的相關(guān)任務(wù)。一般企業(yè)的招聘要求是:1。對(duì)行業(yè)和企業(yè)有一定的了解，能夠獨(dú)立完成分析報(bào)告。2.巧用相關(guān)分析。3.根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的變化，設(shè)計(jì)相關(guān)的分析模型，支持業(yè)務(wù)分析的發(fā)展。4.精通統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)，尤其是回歸模型和決策樹模型。

6.有多個(gè)行業(yè)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。7.有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)和人際交往能力以及影響力說服能力。關(guān)于-3挖掘的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA 數(shù)據(jù)的相關(guān)課程。課程內(nèi)容要考慮培養(yǎng)解決數(shù)據(jù) 挖掘過程問題的橫向能力并加以解決。要求學(xué)生從數(shù)據(jù) governance的根源思考，通過數(shù)字化的工作方法探索業(yè)務(wù)問題，然后通過近因分析和宏觀根本原因分析選擇業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工具或算法工具，而不是“遇到問題就調(diào)整算法包”點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。

數(shù)據(jù) 挖掘概念總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘又名KDD(知識(shí)發(fā)現(xiàn))來自數(shù)據(jù)圖書館、。KDD一詞最早出現(xiàn)在1989年8月舉行的第11屆國際聯(lián)合人工智能大會(huì)上。隨后，在1991年、1993年和1994年召開了KDD研討會(huì)，匯集了來自各個(gè)領(lǐng)域的研究人員和應(yīng)用程序開發(fā)人員，重點(diǎn)討論數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)、海量數(shù)據(jù)分析算法、知識(shí)表示和知識(shí)應(yīng)用。

1998年在美國紐約召開的第四屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù) 挖掘國際會(huì)議，不僅進(jìn)行了學(xué)術(shù)討論，而且有30多家軟件公司展示了他們的數(shù)據(jù) 挖掘軟件產(chǎn)品，其中很多已經(jīng)在北美和歐洲。一、數(shù)據(jù) 挖掘1.1、數(shù)據(jù) 挖掘的歷史是什么近十年來，人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和收集數(shù)據(jù)的能力有了很大的提高。

我們?cè)谧龅臅r(shí)候需要注意很多事情-3挖掘工作或者學(xué)習(xí)-3挖掘課程。本文就從數(shù)據(jù)說起。希望這篇文章能幫助到大家。1.數(shù)字轉(zhuǎn)換文本當(dāng)我們將數(shù)字轉(zhuǎn)換為文本時(shí)，通常會(huì)進(jìn)行編碼以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的輸入或節(jié)省數(shù)據(jù) library的存儲(chǔ)空間，但這種編碼可能會(huì)導(dǎo)致值的性質(zhì)和意義不明確。

為了避免這種問題，您應(yīng)該在開始數(shù)據(jù) 挖掘之前將數(shù)字標(biāo)簽轉(zhuǎn)換回離散文本標(biāo)簽。2.數(shù)字裝箱在裝箱數(shù)字的時(shí)候，原則上所有的值都是無限的，因此是連續(xù)的，但是當(dāng)我們對(duì)信息進(jìn)行建模的時(shí)候，我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)對(duì)可用的值進(jìn)行離散化或者裝箱可能會(huì)更有效，我們可以用很多方法。第一種方法是指定有限數(shù)量的桶，并讓算法對(duì)桶中的值進(jìn)行排序。