數據挖掘是知識發現、商業智能、預測分析還是預測建模。其實都可以歸為一類：數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式（pattern）和規則（rule）的業務流程。

這(zhe)裏(li)談(tan)到(dao)了(le)發(fa)現(xian)模(mo)式(shi)與(yu)規(gui)則(ze)
，其(qi)實(shi)就(jiu)是(shi)一(yi)項(xiang)業(ye)務(wu)流(liu)程(cheng)，為(wei)業(ye)務(wu)服(fu)務(wu)。而(er)我(wo)們(men)要(yao)做(zuo)就(jiu)是(shi)讓(rang)業(ye)務(wu)做(zuo)起(qi)來(lai)顯(xian)得(de)更(geng)簡(jian)單(dan)

，或(huo)直(zhi)接(jie)幫(bang)助(zhu)客(ke)戶(hu)如(ru)何(he)提(ti)升(sheng)業(ye)務(wu)。在(zai)大(da)量(liang)的(de)數(shu)據(ju)中(zhong)找(zhao)到(dao)有(you)意(yi)義(yi)的(de)模(mo)式(shi)和(he)規(gui)則(ze)。在(zai)大(da)量(liang)數(shu)據(ju)麵(mian)前(qian)，數(shu)據(ju)的(de)獲(huo)得(de)不(bu)再(zai)是(shi)一(yi)個(ge)障(zhang)礙(ai)，而(er)是(shi)一(yi)個(ge)優(you)勢(shi)。在(zai)現(xian)在(zai)很(hen)多(duo)的(de)技(ji)術(shu)在(zai)大(da)數(shu)據(ju)集(ji)上(shang)比(bi)在(zai)小(xiao)數(shu)據(ju)集(ji)上(shang)的(de)表(biao)現(xian)得(de)更(geng)好(hao)——你可以用數據產生智慧
，也可以用計算機來完成其最擅長的工作：提出問題並解決問題。模式和規則的定義：就jiu是shi發fa現xian對dui業ye務wu有you益yi的de模mo式shi或huo規gui則ze。發fa現xian模mo式shi就jiu意yi味wei著zhe把ba保bao留liu活huo動dong的de目mu標biao定ding位wei為wei最zui有you可ke能neng流liu失shi的de客ke戶hu。這zhe就jiu意yi味wei著zhe優you化hua客ke戶hu獲huo取qu資zi源yuan
，既ji考kao慮lv客ke戶hu數shu量liang上shang的de短duan期qi效xiao益yi，同tong時shi也ye考kao慮lv客ke戶hu價jia值zhi的de中zhong期qi和he長chang期qi收shou益yi。

而在上麵的過程，最重要的一點就是：如何通過數據挖掘技術來維護與客戶之間的關係
，這就是客戶關係管理，CRM。

專注於數據挖掘在營銷和客戶關係管理方麵的應用——例(li)如(ru)，為(wei)交(jiao)叉(cha)銷(xiao)售(shou)和(he)向(xiang)上(shang)銷(xiao)售(shou)改(gai)進(jin)推(tui)薦(jian)
，預(yu)測(ce)未(wei)來(lai)的(de)用(yong)戶(hu)級(ji)別(bie)
，建(jian)模(mo)客(ke)戶(hu)生(sheng)存(cun)價(jia)值(zhi)，根(gen)據(ju)用(yong)戶(hu)行(xing)為(wei)對(dui)客(ke)戶(hu)進(jin)行(xing)劃(hua)分(fen)，為(wei)訪(fang)問(wen)網(wang)站(zhan)的(de)客(ke)戶(hu)選(xuan)擇(ze)最(zui)佳(jia)登(deng)錄(lu)頁(ye)麵(mian)，確(que)定(ding)適(shi)合(he)列(lie)入(ru)營(ying)銷(xiao)活(huo)動(dong)的(de)候(hou)選(xuan)者(zhe)，以(yi)及(ji)預(yu)測(ce)哪(na)些(xie)客(ke)戶(hu)處(chu)於(yu)停(ting)止(zhi)使(shi)用(yong)軟(ruan)件(jian)包(bao)
、服務或藥物治療的風險中。

兩種關鍵技術：生存分析、統計算法。在加上文本挖掘和主成分分析。

經(jing)營(ying)有(you)方(fang)的(de)小(xiao)店(dian)自(zi)然(ran)地(di)形(xing)成(cheng)與(yu)客(ke)戶(hu)之(zhi)間(jian)的(de)學(xue)習(xi)關(guan)係(xi)。隨(sui)著(zhe)時(shi)間(jian)的(de)推(tui)移(yi)，他(ta)們(men)對(dui)客(ke)戶(hu)的(de)了(le)解(jie)也(ye)會(hui)越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)，從(cong)而(er)可(ke)以(yi)利(li)用(yong)這(zhe)些(xie)知(zhi)識(shi)為(wei)他(ta)們(men)提(ti)供(gong)更(geng)好(hao)的(de)服(fu)務(wu)。結(jie)果(guo)是(shi)：忠實的顧客和盈利的商店。

但dan是shi擁yong有you數shu十shi萬wan或huo數shu百bai萬wan客ke戶hu的de大da公gong司si
，則ze不bu能neng奢she望wang與yu每mei個ge客ke戶hu形xing成cheng密mi切qie的de私si人ren關guan係xi。麵mian臨lin這zhe樣yang困kun境jing，他ta們men必bi須xu要yao麵mian對dui的de是shi，學xue會hui充chong分fen利li用yong所suo擁yong有you的de大da量liang信xin息xi——幾乎是每次與客戶交互產生的數據。這就是如何將客戶數據轉換成客戶知識的分析技術。

數shu據ju挖wa掘jue是shi一yi項xiang與yu業ye務wu流liu程cheng交jiao互hu的de業ye務wu流liu程cheng。數shu據ju挖wa掘jue以yi數shu據ju作zuo為wei開kai始shi，通tong過guo分fen析xi來lai啟qi動dong或huo激ji勵li行xing為wei，這zhe些xie行xing為wei反fan過guo來lai又you將jiang創chuang建jian更geng多duo需xu要yao數shu據ju挖wa掘jue的de數shu據ju。

因此

，對於那些充分利用數據來改善業務的公司來說，不應僅僅把數據挖掘看作是細枝末節。相反，在業務策略上必須包含：1、數據收集。2、為長期利益分析數據。3、針對分析結果做出分析。

CRM（客戶關係管理係統）。在(zai)各(ge)行(xing)各(ge)業(ye)中(zhong)，高(gao)瞻(zhan)遠(yuan)矚(zhu)的(de)公(gong)司(si)的(de)目(mu)標(biao)都(dou)是(shi)理(li)解(jie)每(mei)個(ge)客(ke)戶(hu)，並(bing)通(tong)過(guo)利(li)用(yong)這(zhe)種(zhong)理(li)解(jie)，使(shi)得(de)客(ke)戶(hu)與(yu)他(ta)們(men)做(zuo)生(sheng)意(yi)更(geng)加(jia)容(rong)易(yi)。同(tong)樣(yang)要(yao)學(xue)習(xi)分(fen)析(xi)每(mei)個(ge)客(ke)戶(hu)的(de)價(jia)值(zhi)，清(qing)楚(chu)哪(na)些(xie)客(ke)戶(hu)值(zhi)得(de)投(tou)資(zi)和(he)努(nu)力(li)來(lai)保(bao)留(liu)

，哪(na)些(xie)準(zhun)許(xu)流(liu)失(shi)。把(ba)一(yi)個(ge)產(chan)品(pin)為(wei)中(zhong)心(xin)的(de)企(qi)業(ye)轉(zhuan)變(bian)成(cheng)以(yi)客(ke)戶(hu)為(wei)中(zhong)心(xin)的(de)企(qi)業(ye)的(de)代(dai)價(jia)超(chao)過(guo)了(le)數(shu)據(ju)挖(wa)掘(jue)。假(jia)設(she)數(shu)據(ju)挖(wa)掘(jue)的(de)結(jie)果(guo)是(shi)像(xiang)一(yi)個(ge)用(yong)戶(hu)推(tui)薦(jian)一(yi)個(ge)小(xiao)首(shou)飾(shi)而(er)不(bu)是(shi)一(yi)個(ge)小(xiao)發(fa)明(ming)，但(dan)是(shi)如(ru)果(guo)經(jing)理(li)的(de)獎(jiang)金(jin)取(qu)決(jue)於(yu)小(xiao)發(fa)明(ming)的(de)季(ji)度(du)銷(xiao)售(shou)量(liang)而(er)不(bu)是(shi)小(xiao)首(shou)飾(shi)的(de)銷(xiao)售(shou)量(liang)（即便後者更為有利可圖或者收獲長期盈利更多的客戶），那麼數據挖掘的結果就會被忽視，這就導致挖掘結果不能產生決策。

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