山西煤炭管理干部学院学报收稿日期:2008-12-02作者简介:桂蓉芳(1975-,山西警官职业学院助讲。数据挖掘在CRM中的应用研究桂蓉芳(山西警官职业学院信息工程系,山西太原030006摘要:信息社会中数据的爆炸性增长,使决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识。客户关系管理(CRM是现代电子商务活动的核心部分,为取得好的客户保持和满意度,挖掘潜在客户,就需要运用数据挖掘技术使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动,从而增强企业竞争力。本文讨论了数据挖掘技术在电子商务活动CRM中的应用。关键词:数据挖掘;CRM;电子商务;中图分类号:TP311.4文献标识码:A文章编号:1008-8881(200901-0130-03信息社会中数据的爆炸性增长,“丰富的数据与贫乏”的知识问题日渐突出,决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识,信息在企业发展中的关键地位得到越来越多的关注,“”在这个全新的信息时代,赢家往往是那些成功收集、分析、理解信息并根据信息决策的企业。数据挖掘为这一需求提供了强有力的技术支持。客户关系管理(CRM是现代电子商务活动的核心部分,对CRM的重视是现代市场营销理念和商业运作方式转变的结果。客户忠诚度和品牌忠诚度的易变性、客户从一个供应商转向另一个以及降低进入市场代价,要求电子商务必须比以往任何时候都要更详细地了解客户。谁赢得了与客户持久的合作关系,谁就赢得了竞争。数据挖掘就是从服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,使企业能够提供个性化信息服务,开展有针对性的电子商务活动,从而取得更好的客户保持和满意度,提高企业竞争力。因此,数据挖掘及其在CRM中的应用研究已经成为学术界和企业界共同关注的领域。1数据挖掘1.1数据挖掘概念数据挖掘包含了一系列旨在从数据集中发现有用而尚未发现的模式的技术,是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据,从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。数据挖掘的目的是为决策建模,即根据过去活动的分析预测将来的行为。1.2数据挖掘的数据来源数据挖掘所依赖的数据来源多种多样,可以是关系数据库、数据仓库、事务数据库、文本数据库、多媒体数据库等,主要取决于用户的目的及所处的领域。在电子商务CRM中使用的挖掘数据最直接的来源是Web服务器,此外还有查询数据、在线市场数据、Web页面、客户登记信息等数据类型,可用于数据挖掘技术产生各种知识模式。1.3数据挖掘步骤熟悉数据挖掘的系统实现流程,是成功应用数据挖掘技术的前提。数据挖掘系统的实现具有一个完整的流程,一般包括确定业务对象、数据收集与预处理、数据挖掘、分析与评估、结果描述。值得注意的是,这个流程并不是线性的,要取得好的挖掘结果就要不断重复这些步骤。●问题定义即确定业务对象数据挖掘是对于具体应用领域的数据分析,需要结合具体的行业或业务的特点和需求才能有实际意义。清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的基础,它贯穿整个数据挖掘的全过程。●数据收集与预处理大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提,没有数据,数据挖掘也就无从作起。因此,在确定业务对象以后就要进行必要的数据收集。数据可以来自于现有事务处理系统,也可以从数据仓库中得到。接下来对收集到的数据进行预处理,数据预处理也是数据挖掘的必要环节,因为收“”集到的数据可能有一定的污染,表现为数据可能存在自身的不一致性,或者有缺失数据的存在等。通过数据预处理,可以对数据做简单的泛化处理,从而在原始数据的基础之上得到更为丰富的数据信息,便于下一步数据挖掘的顺利进行。这个阶段又可进一步分成3个子步(1数据集成:数据挖掘可能涉及到多个数据源,包括内部的、外部的数据,数据集成将多个数据源中的数据进行合并处理,解决语义模糊性,消除数据中的遗漏和噪声等,并将其统一存放在数据存储中,如数据仓库,以便于数据挖掘操作。(2数据选择:数据选择的目的是选择所需分析的数据集合,缩小处理范围,提高数据挖掘的质量。(3数据变换:将数据转换成适合于挖掘的形式。●数据挖掘这是数据挖掘系统的核心部分。它的主要操作是应用各种数据挖掘技术,从经过预处理的数据中抽取潜在的、有价值的且能被人理解的知识模式。...