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人們把原始數(shù)據(jù)當(dāng)作知識的源泉，就像從礦石中開采一樣。原始數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，也可以是半結(jié)構(gòu)化的，如文本、圖形、圖像數(shù)據(jù)，甚至是分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)學(xué)的，也可以是非數(shù)學(xué)的；它可以是演繹的，也可以是歸納的。發(fā)現(xiàn)的知識可用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持、過程控制等。，也可用于數(shù)據(jù)本身的維護(hù)。

數(shù)據(jù)挖掘也被翻譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。它是通過數(shù)學(xué)模型分析企業(yè)存儲的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細(xì)分市場，分析消費(fèi)者的偏好和行為的方法。這是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)尋找隱藏著特殊關(guān)系的信息的過程。主要有三個(gè)步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)包括相關(guān)性分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特殊群體分析和演化分析。

它是一門利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)和解決問題的學(xué)科。通常是通過對數(shù)據(jù)的探索、處理、分析或建模來實(shí)現(xiàn)的。我們可以看到數(shù)據(jù)挖掘有以下特點(diǎn):基于大量數(shù)據(jù):并不是說不能對少量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。事實(shí)上，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法都可以在少量數(shù)據(jù)上運(yùn)行并得到結(jié)果。但是，一方面，少量的數(shù)據(jù)可以通過人工分析完全概括，另一方面，少量的數(shù)據(jù)往往不能反映現(xiàn)實(shí)世界中的普遍特征。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)或半自動(dòng)提取有價(jià)值的信息和知識的過程。以下是一些常用的數(shù)據(jù)挖掘方法:分類:將數(shù)據(jù)集中的實(shí)例分成不同的類別。常見的分類算法有決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等。聚類:數(shù)據(jù)集中的實(shí)例根據(jù)相似性被分成不同的組。常見的聚類算法包括KMeans和層次聚類。關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí):在數(shù)據(jù)集中尋找頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)集及其相關(guān)性。

回歸分析:根據(jù)已知數(shù)據(jù)預(yù)測未知數(shù)據(jù)值。常見的回歸算法有線性回歸、多項(xiàng)式回歸和決策樹回歸。特征選擇:選擇對分類或回歸模型最有用的特征。常見的特征選擇算法有相關(guān)系數(shù)法、卡方檢驗(yàn)法和互信息法。異常檢測:識別數(shù)據(jù)集中不符合正常模式的實(shí)例。常見的異常檢測算法包括基于聚類的異常檢測和統(tǒng)計(jì)異常檢測。時(shí)間序列分析:分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)，預(yù)測未來趨勢。

數(shù)據(jù)挖掘是利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的科學(xué)方法，如記憶推理、聚類分析、相關(guān)性分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的、以前未知的、潛在有價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢，并利用這些知識和規(guī)則建立模型進(jìn)行決策支持。數(shù)據(jù)挖掘綜合了多種學(xué)科和技術(shù)，具有多種功能。目前主要功能有:(1)分類:根據(jù)被分析對象的屬性和特征，建立不同的分組來描述事物。

數(shù)據(jù)挖掘也被翻譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。它是通過數(shù)學(xué)模型分析企業(yè)存儲的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細(xì)分市場，分析消費(fèi)者的偏好和行為的方法。這是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)尋找隱藏著特殊關(guān)系的信息的過程。主要有三個(gè)步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)包括相關(guān)性分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特殊群體分析和演化分析。

它是一門利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)和解決問題的學(xué)科。通常是通過對數(shù)據(jù)的探索、處理、分析或建模來實(shí)現(xiàn)的。我們可以看到數(shù)據(jù)挖掘有以下特點(diǎn):基于大量數(shù)據(jù):并不是說不能對少量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。事實(shí)上，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法都可以在少量數(shù)據(jù)上運(yùn)行并得到結(jié)果。但是，一方面，少量的數(shù)據(jù)可以通過人工分析完全概括，另一方面，少量的數(shù)據(jù)往往不能反映現(xiàn)實(shí)世界中的普遍特征。

大數(shù)據(jù)的核心:數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)的核心:數(shù)據(jù)挖掘。我們自始至終都離不開數(shù)據(jù)挖掘。其實(shí)我們從大學(xué)就開始接觸數(shù)據(jù)挖掘，只是不關(guān)心什么是數(shù)據(jù)挖掘。我們關(guān)心的是如何通過數(shù)據(jù)挖掘的過程找到我們需要的東西，我們更關(guān)心的是這個(gè)過程？如何開始？總結(jié)的過程也是一個(gè)學(xué)習(xí)的過程，目前正在學(xué)習(xí)的內(nèi)容是通過章節(jié)的安排來規(guī)范的。

我們來列一個(gè)話題清單:1。什么是數(shù)據(jù)挖掘，為什么要做數(shù)據(jù)挖掘？2.數(shù)據(jù)挖掘在營銷和CRM中的應(yīng)用？3、數(shù)據(jù)挖掘的流程4、統(tǒng)計(jì)學(xué)你要懂的5、數(shù)據(jù)描述與預(yù)測:分析與預(yù)測建模6、經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)7、各種算法8、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、分析沙盒與數(shù)據(jù)挖掘9、具體案例分析什么是數(shù)據(jù)挖掘？是知識發(fā)現(xiàn)、商業(yè)智能、預(yù)測分析還是預(yù)測建模？

目前大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用方式有很多，但是不同產(chǎn)品和行業(yè)使用的CRM有很大的不同。但他們在大數(shù)據(jù)挖掘上還是有很多共同點(diǎn)的:如何挖掘新客戶進(jìn)行客戶精細(xì)化，如果不同客戶有不同的需求和消費(fèi)習(xí)慣，如何精細(xì)化客戶是CRM最重要的前提，以防止老客戶流失，提升客戶價(jià)值。

在此基礎(chǔ)上，結(jié)合CRM的相關(guān)功能，可以很好的了解新客戶的需求，分析并更好的挖掘潛在客戶。3.如果防止老客戶流失，目前在競爭壓力越來越大的情況下，獲取新客戶的成本會比以前高，這讓我們意識到，盡可能防止老客戶流失是運(yùn)營的主要目的之一。放棄那些質(zhì)量相對較低的客戶，留住質(zhì)量相對較好的原有客戶是CRM應(yīng)用的重中之重。4.提升客戶價(jià)值在交叉銷售活動(dòng)中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助分析最佳銷售風(fēng)格。

1)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)提供標(biāo)準(zhǔn)的報(bào)表和圖表顯示功能。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來自不同的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)展示的數(shù)據(jù)是整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)倉庫的作用是通過使用這些最有價(jià)值的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做出最明智的業(yè)務(wù)決策。2)數(shù)據(jù)倉庫支持多維分析，多維分析將一個(gè)實(shí)體的屬性定義為維度，使用戶可以方便地從多個(gè)角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和計(jì)算，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和處理的能力，通過對不同維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，增強(qiáng)信息處理的能力。