数据挖掘技术-数据挖掘技术是什么

以百会CRM为例分析如何利用CRM结合大数据技术助力企业深层挖掘潜在客户。

采集精准数据净化客户数据库

信息化的市场，各种各样的数据不断涌出，企业能够轻松从市场上获得各类数据，但是并非所有的数据都是有价值的，如何对数据进行筛选、核查是一个问题。利用百会CRM能够方便地进行电子调查，利用系统模板创建调查问卷，通过匹配相关客户群，定时定量发送给客户来进行数据调研，百会CRM能够自动把客户的回复数据存入数据库，供相关人员查看或提取。通过预设条件，企业能够获得CRM采集最准确的第一手数据，无需费时费力即能完成客户数据净化。

智能分析抓住有价值的客户

采集数据的关键在于如何使用。不经过整合分析形成有用的信息，再多的数据对企业也毫无价值。而百会CRM能够对客户资料进行筛选分析，根据客户消费行为和身份信息，识别目标客户；从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品；从历史业务信息挖掘潜在商机。通过多维度分析潜在客户，判断其能否为企业带来可估的价值，是客户开发的关键一步。

全方位维护让客户价值最大化

无论在什么时候、什么行业，客户流失的情况总是存在的，企业的客户像在一个巨大的沙漏中，以不同的速率流失，为了保证业绩，必须有源源不断的新客户注入，但若一味地招揽新客户而无暇顾及老客户，大量的老客户就会从服务不周的"漏洞"中快速流失。在竞争激烈的市场中，获取新客户的成本居高不下，大量旧客户的流失对企业无疑是一个巨大的损失。

百会CRM能够根据客户需求匹配产品信息，提供个性化的建议，生成详细的客户分析报表，帮助销售人员更高效地跟进客户，而清晰的客户消费行为分析结果，让公司得以提供给顾客超出预期的产品或服务，不仅仅满足于其目标需求，超出期待的体验，才有可能在顾客心中建立起真正的忠诚度。百会CRM如此的信息化管理让帮助企业有更多的心力关怀客户，留住有价值的客户。

职位职责：

1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；

2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；

3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。

岗位要求：

1、2年以上行业建模的经验；

2、本科以上，数学，统计，计算机，物理等相关专业毕业；

3、精通统计学，数据挖掘技术，尤其是回归模型、决策树模型。

4、精通等各类型数据分析工具，能制作专业分析报告；

5、有金融、通信或互联网某一行业实际数据挖掘项目经验，并对此行业业务有深刻认识；

6、对互联网领域有热情，较强的学习及人际技巧、影响说服能力，喜欢有挑战的工作。

客户关系管理CRM是企业的一种商业策略，它在现代企业中扮演越来越重要的角色，是企业提升竞争力的必经之路。在客户关系管理流程中，如何将大量的客户资料和交易数据转化为能够为企业决策提供支持的各种信息是房产企业面临的一个重要问题。面对快速增长的海量数据收集，企业需要有力的数据分析工具将丰富的数据转换成有价值的知识。数据挖掘是一个从大量数据中提取有用的、有趣的知识的处理过程。

数据挖掘发现的知识模式有多种不同的类型，常见的模式有：关联模式、分类模式、聚类模式、决策树等。本文着重介绍了关联模式关联规则的基本概念、常用的算法和改进算法，以及研究现状，并指出关联规则挖掘是当前的热门。

关联规则挖掘算法中，大部分算法都基于算法进行计算，其在挖掘过程中会产生大量候选项集，降低了关联规则挖掘的效率：同时关联规则挖掘会得到大量冗余规则，降低了关联规则挖掘的效率：并且关联规则挖掘的用户交互性能也较差。本文在深入研究现有算法的基础上，为了提高用户数据挖掘的人机交互性能，解决关联规则挖掘产生冗余规则的问题，提出了一种关联规则挖掘方法算法。

算法改进了事务数据库的存放形式，提高关联规则的效率和交互性，采用新数据预处理和用户导向的关联规则数据挖掘，其效率有明显的提高。本文基于某房地产开发企业实施的CRM项目，从房地产客户关系管理的实际需求入手，在分析了关联规则挖掘的基本原理和技术特点后，重点讨论了关联规则挖掘技术进行房地产业客户意向分析的问题，对数据挖掘技术在房地产客户管理系统中应用的方式和方法进行了详细探讨，并给出了一个成功实施的案例。