【摘 要】
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该文考察了CRM数据挖掘中所要解决的几种问题,如:客户简档化、客户响应、客户价值、客户获取、产品推荐、客户保留,然后讨论了在CRM中应用数据挖掘时所面临的各种困难,如:数
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该文考察了CRM数据挖掘中所要解决的几种问题,如:客户简档化、客户响应、客户价值、客户获取、产品推荐、客户保留,然后讨论了在CRM中应用数据挖掘时所面临的各种困难,如:数据不平衡问题、模型选择问题、提高预测准确率的方法等.为建立通用的、可扩展的CRM数据挖掘平台CMiner,该文提出了一个包含三层结构的CRM数据挖掘系统框架,把数据挖掘应用系统划分为算法层、商业逻辑层、和应用层.商业逻辑中间层的思想和以客户数据仓库为中心的体系结构是CRM数据挖掘系统框架的核心内容.通过与商业逻辑对应的中间层的建立,具体的数据挖掘算法和实际的行业应用互相独立开来,使之能够互不影响,通用的商业逻辑层也使得我们的CRM数据挖掘系统成为一个能在不同组织中实施的通用系统.标准的客户数据仓库是系统通用性的另一个重要保证,不同组织中的数据模型千差万别,我们在做实际的数据分析之前,先把所需的数据导入到数据仓库中,然后再在这个标准的数据模型上进行分析,降低分析算法对数据模型的依赖.同时客户数据仓库也把企业原有信息系统与我们的数据分析系统独立开来,使之不互相影响.
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