数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分-沈浩老师

这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！

兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM 模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。

我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！

RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。

一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！

这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。

本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS Modeler14.1，Tableau7.0，EXCEL和PPT

因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。

先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言）

?一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的；

?Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足

?海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵；

?数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。一方面是处理费时，一方面可能就只能这台电脑处理，不能几台电脑同时操作；

?多带来不同，这是我一直强调的体验。所以海量数据需要用到抽样技术，用来查看数据和预操作，记住：有时候即使样本数据正常，也可能全部数据有问题。建议数据分隔符采用“|”存储；

?如何强调一个数据挖掘项目和挖掘工程师对行业的理解和业务的洞察都不为过，好的数据挖掘一定是市场导向的，当然也需要IT人员与市场人员有好的沟通机制；

?数据挖掘会面临数据字典和语义层含义理解，在MetaData元数据管理和理解上下功夫会事半功倍，否则等数据重构完成发现问题又要推倒重来，悲剧；

?每次海量大数据挖掘工作时都是我上微博最多的时侯，它真的没我算的快，只好上微博等它，哈哈！

传统RFM分析转换为电信业务RFM分析主要思考：

这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBM Modeler软件构建一个分析流：

数据结构完全满足RFM分析要求，一个月的数据就有3千万条交易记录！

我们先用挖掘工具的RFM模型的RFM汇总节点和RFM分析节点产生R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)；

接着我们采用RFM分析节点就完成了RFM模型基础数据重构和整理；

现在我们得到了RFM模型的Recency_Score、Frequency_Score、Monetary_Score和RFM_Score；这里对RFM得分进行了五等分切割，采用100、10、1加权得到RFM得分表明了125个RFM魔方块。

传统的RFM模型到此也就完成了，但125个细分市场太多啦无法针对性营销也需要识别客户特征和行为，有必要进一步细分客户群；

另外：RFM模型其实仅仅是一种数据处理方法，采用数据重构技术同样可以完成，只是这里固化了RFM模块更简单直接，但我们可以采用RFM构建数据的方式不为RFM也可用该模块进行数据重构。

我们可以将得到的数据导入到Tableau软件进行描述性分析：（数据挖掘软件在描述性和制表输出方面非常弱智，哈哈）

我们也可以进行不同块的对比分析：均值分析、块类别分析等等

这时候我们就可以看出Tableau可视化工具的方便性

接下来，我们继续采用挖掘工具对R、F、M三个字段进行聚类分析，聚类分析主要采用：Kohonen、K-means和Two-step算法：

这时候我们要考虑是直接用R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)三个变量还是要进行变换，因为R、F、M三个字段的测量尺度不同最好对三个变量进行标准化，例如：Z得分（实际情况可以选择线性插值法，比较法，对标法等标准化）！另外一个考虑：就是R、F、M三个指标的权重该如何考虑，在现实营销中这三个指标重要性显然不同！

有资料研究表明：对RFM各变量的指标权重问题,Hughes,Arthur认为RFM在衡量一个问题上的权重是一致的,因而并没有给予不同的划分。而Stone,Bob通过对信用卡的实证分析,认为各个指标的权重并不相同,应该给予频度最高,近度次之,值度最低的权重；

这里我们采用加权方法：WR=2 WF=3 WM=5的简单加权法（实际情况需要专家或营销人员测定）；具体选择哪种聚类方法和聚类数需要反复测试和评估，同时也要比较三种方法哪种方式更理想！

下图是采用快速聚类的结果：

以及kohonen神经算法的聚类结果：

数据挖掘试卷一

数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习

电子商务客户细分与营销策略

电子商务客户细分与营销策略 来源：液压扳手https://www.wendangku.net/doc/2b18298585.html,/ 电子商务客户细分与营销策略*Targeted Marketing Strategies for E-Commerce Customers方刚梁雄健内容提要企业在开展电子商务营销的过程中，面对海量复杂的电子商务客户群，应基于顾客价值和顾客忠诚度的综合影响对电子商务顾客进行有效的客户细分，提出具有客户种类针对性的电子商务营销策略，为企业的客户管理实践和电子商务业务的运作提供有效指导。 关键词客户细分顾客价值顾客忠诚电子商务营销 学院北京100876自20世纪90年代初期起步以来，我国电子商务发展就呈现出“技术拉动”的鲜明特点，互联网技术与电子商务应用正在不断拉动及引导企业的商贸需求。目前我国电子商务市场发展，无论在网络用户数、网站数量方面，还是在计算机拥有量等方面，都有了显著提高，并且我国电子政务工程早在2002年便开始全面实施并已取得一定成效，这在很大程度上也促进了我国电子商务的发展。同时，我国持续推行的信息化建设以及逐步出台的相关政策法规很好地改善了电子商务的发展环境，包括网络基础设施运行环境、在线支付、信息安全、认证中心等，而我国的许多传统行业也逐步开展电子商务方向的业务，在一些企业中电子商务甚至已经成为其核心业务流程，行业电子商务的发展势头十分迅猛。

面对发展如此迅猛的电子商务市场，每一个电子商务企业都应思考和解决如何更好地对电子商务客户进行分类管理进而采取实施更加具有针对性的电子商务营销策略，从而有效提升电子商务企业的竞争优势和盈利水平。 菲利普·科特勒曾提出，在一定的约束条件下，顾客是最大化价值的追求者，因此企业的真正任务是价值[1]。价值驱动着大部分消费者行为，是决定顾客购买行为和选择产品的关键因素。根据William 的研究，企业最重要的20%的顾客创造了企业80%的利润，但其中50%的利润被30%的负利润顾客抵消掉了[2]。而在互联网技术迅猛发展的今天，网络信息共享使得电子商务市场上顾客在交易过程中信息不对称的不利局面得到彻底转变，顾客转换品牌的成本也大大降低。另外，根据美国一家权威研究机构Jupiter Research的一份研究表1客户价值评价指标体系客户价值评价指标当前价值利润贡献指标月消费支出每分钟通话平均费用未来价值稳定性指标月消费稳定性忠诚度指标流失倾向报告，在2006年之后，网络销售成长的关键，不再是获取新顾客，而是增加现有顾客的花费。故而，培育和提高顾客忠诚度，加强与顾客之间的联系，对于企业开展网络营销至关重要。电子商务企业面临的挑战已经从狭义的价格竞争扩大为更广泛的营销竞争。 以往文献中有单独从顾客价值角度或者单独从顾客满意度的角度分析电子商务市场[3][4][5]，也有重点研究电子商务市场中顾客价值和顾客忠诚度的关系的文献[6]，但在国内还没有文献将顾客价值与顾客忠诚度结合起来分析研究面向电子商务客户的针对性营销策略。 一、顾客价值量-顾客忠诚度指标的确定（一）电子商务领域的顾客价值及其作为指标变量的确定菲利普·科特勒在《营销管理》一书中提出，顾客价值是顾客从某一特定产品或

云平台建设思路

云平台 建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。为保障方案的前瞻性，在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行，在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接，按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性，网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构，降低维护量。对突发数据的吸附，缓解端口拥塞压力，能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型，这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大，二层网络的范围正在逐步扩大，甚至扩展到多个数据中心内，大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化是网络发展的重要趋势，将可以大大提高资源利用率，降低运营成本。 应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，网络设备的虚拟化也应进行设计实现。 服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。

市场细分营销战略篇

一、市场细分的涵义及作用 市场细分的概念是美国市场学家温德尔·史密斯(Wendell R.Smith)于20世纪50年代中期提出来的。所谓市场细分就是指按照消费者欲望与需求把一个总体市场(总体市场通常太大以致企业很难为之服务)划分成若干个具有共同特征的子市场的过程。因此，分属于同一细分市场的消费者，他们的需要和欲望极为相似；分属于不同细分市场的消费者对同一产品的需要和欲望存在着明显的差别。例如，有的消费者喜欢计时基本准确、价格比较便宜的手表，有的消费者需要计时准确、耐用、且价格适中的手表，有的消费者要求计时准确、具有象征意义的名贵手表。手表市场据此可细分为三个子市场。当然，对同一产品细分市场的依据很多，细分的结果也不同，详细内容在后文再作介绍。 企业面对着成千上万的消费者，他们的需求和欲望是千差万别的并且分散于不同的地区，而又随着环境因素的变化而变化。对于这样复杂多变的大市场，任何一个规模巨大的企业、资金实力雄厚的大公司，都不可能满足该市场上全部顾客的所有需求。又由于生产企业其资源、设备、技术等方面的限制，也不可能满足全部顾客的不同需要。企业只能根据自身的优势条件，从事某方面的生产、营销活动，选择力所能及的、适合自己经营的目标市场，有必要细分市场。 这里必须指出的是，细分市场不是根据产品品种、产品系列来进行的，而是从消费者( 指最终消费者和工业生产者)的角度进行划分的，是根据市场细分的理论基础，即消费者的需求、动机、购买行为的多元性和差异性来划分的。通过市场细分对企业的生产、营销起着极其重要的作用。 有利于选择目标市场和制定市场营销策略。市场细分后的子市场比较具体，比较容易了解消费者的需求，企业可以根据自己经营思想、方针及生产技术和营销力量，确定自己的服务对象，即目标市场。针对着较小的目标市场，便于制定特殊的营销策略。同时，在细分的市场上，信息容易了解和反馈，一旦消费者的需求发生变化，企业可迅速改变营销策略，制定相应的对策，以适应市场需求的变化，提高企业的应变能力和竞争力。 有利于发掘市场机会，开拓新市场。通过市场细分，企业可以对每一个细分市场的购买潜力、满足程度、竞争情况等进行分析对比，探索出有利于本企业的市场机会，使企业及时作出投产、移地销售决策或根据本企业的生产技术条件编制新产品开拓计划，进行必要的产品技术储备，掌握产品更新换代的主动权，开拓新市场，以更好适应市场的需要。 有利于集中人力、物力投入目标市场。任何一个企业的资源、人力、物力、资金都是有限的。通过细分市场，选择了适合自己的目标市场，企业可以集中人、财、物及资源，去争取局部市场上的优势，然后再占领自己的目标市场。 有利于企业提高经济效益。上述三个方面的作用都能使企业提高经济效益。除此之外，企业通过市场细分后，企业可以面对自己的目标市场，生产出适销对路的产品，既能满足市场需要，又可增加企业的收入；产品适销对路可以加速商品流转，加大生产批量，

进行有效客户细分的八个步骤

进行有效客户细分的八个步骤 企业的竞争是客户的竞争，大多数企业已经意识到有效的客户细分是企业参与客户竞争的核心竞争力，企业的服务营销策略也离不开有效客户细分的支持。 企业在逐渐接受分级服务分类营销理念的同时，也面临越来越多的客户细分挑战。那么，如何进行有效的客户细分呢？ 企业进行有效的客户细分通常需要经过以下八个步骤： 首先，明确细分的目标。目标不同，关注长期还是短期目标，客户细分的方法会有极大的差异性。典型的目标包括设计针对性的产品与服务、促进产品销售、提升运营效率优化成本结构、改进服务体验、提高营销效果与营销投入效用等。 其次，根据目标确定需要的资源和方法。经常由于企业资源条件的限制和方法的技术性障碍而进行取舍，甚至是对目标的部分影响。 第三，根据企业资源限制选择适合的可行方法。可行的方法不一定是最适合的，可行的方法也不一定有效，重要的是可行的方法是开始客户细分探索的基础。 第四，应用有效数据。企业现有的数据不一定完备，也不见得有效，数据本身可能也需要更为深入的处理以适应细分的方法。要意识到数据分析不一定是有效的，错误的数据或不完备的数据会导致错误的结果。 第五，分析细分指标的稳定性。对于细分采取的变量选择，要应用分析技术验证系统性，通常有效的客户细分需要分层的多维指标交叉获得，并不是越复杂越好，而是要找真正稳定和显性的细分指标。 第六，描述细分客户群的特征。描述细分客户群的特征，通常要求细分后的客户群体不仅能够可清晰的描述，同时也能够应用可靠的识别方法。

第七，通过实际应用验证细分的有效性。验证细分有效性的方法很多，要选择可行和适合的验证方法，没有经过有效性验证的细分是不可信的。 第八，把细分看成过程而不是结果，重头再来。客户细分本就是个学习的过程，客户细分会随着时间的推移和市场的变化而失效，时代在进步、客户在成长、市场在变化，细分的方法也需要不断调整和优化，要有重新来过的远见。 要有重新来过的远见。客户细分是个学习的过程，客户细分结果也会随着时间的推移和市场的变化而失效，时代在进步、客户在成长、市场在变化，细分的方法也需要不断调整和优化。 无效的细分导致企业后续投入的无效成本非常非常高，在没有充分把握的时候，建议企业最好寻求专业人士的帮助。

搭建基于云计算的开源海量数据挖掘平台

应用实践 搭建基于云计算的开源海量数据挖掘平台 赵华茗 (中国科学院国家科学图书馆 北京100190) 摘要 通过分析亚马逊弹性M apR e duce(EMR )平台构架,针对信息情报机构内部数据处理的迫切需求,提出通过开源技术X en 和H adoop 平台构建基于云计算的动态可伸缩的海量数据处理平台并给出实施方案、海量文本数据处理案例和开源EMR 平台的优势分析。实施方案主要分为三部分:搭建动态虚拟的云计算环境、安装制作H adoop 虚拟服务器模板、配置运行C l oudera 和C l oudera D esktop 。通过开源EMR 架构的应用,可以有效解决服务器蔓延问题,提高网络计算资源的利用效率和分布式数据挖掘服务的快速布署能力及灵活性。 关键词 云计算 海量数据挖掘 虚拟技术 分布式计算 Xen Cloudera H adoop 分类号 TP393 Buil di ng t he Open SourceM ass DataM i ni ng Platform Based on C l oud Co mputi ng Zhao H ua m ing (N ational Sci ence L i brary ,Ch i nese A cade m y o f Sciences ,Beijing 100190,Ch i na) Abstract A m i i ng to m eet the i nter nal data processi ng needs of inf or m ati on organizati ons ,t h is paper ,by analyzi ng the fra m e wor ks o f Am azon E last i c M ap/R e duce (EM R )pl atfor m,puts for w ard to buil d t he dyna m ic and e l astic open source m ass datam i n i ng platfor m based on cloud co mputi ng ,and provides a road m ap of successful m i ple m entati on ,an exa mple of m assive text data processing and the analysis of advantages of open source EM R platf or m.This m i ple m entati on plan i ncl udes three parts :buildi ng dyna m ic virtual env ir on m ent of cloud co mputi ng ,creati ng the v irtual server te mplate of H a doop ,and depl oyi ng and r unni ng Cloudera and C loudera Desktop .Through the application of open source E M R platfor m,the proble m of ser ver spra w l can be solve d effectively ,the utilization rati o of net work co mputi ng resource is m i pr oved ,and the r ap i d depl oy m ent capability a nd ag ility of distri buted data processi ng ser v ices are e nha nced . K ey words C l oud co mputi ng M ass data m i ni ng V irtualizat i on D istribute d co mputi ng X e n C l oudera H a doop 收稿日期:2010-09-26 收修改稿日期:2010-09-28 *本文系!第二十四届全国计算机信息管理学术研讨会?论文。 1 引 言 互联网促进了信息流通,也带来了信息的爆炸式增长,最新的I DC 研究报告指出2010年全球信息量将进入ZB 时代,并且每年以60%的速度在上升,这意味着每18个月全球信息数据量将被翻倍 [1] 。面对不断拓展的惊人 的数据规模,海量信息的存储与管理、实时处理、数据搜索、数据挖掘与智能应用等信息处理能力面临新的挑战,信息技术架构迫切需要以动态可伸缩为特点的支持海量数据处理的新的存储计算模式。

客户细分及客户关系策略研究

客户细分及客户关系策略研究 摘要：改革开放以来，我国社会市场经济体制下的各企业均得到迅猛发展，并在经济日益全球化趋势的影响下，逐渐成为提升国民经济的重要基础，尤其是中小企业的发展，日渐受到社会各界的广泛关注。近年来，企业在网络化信息时代下的发展逐渐呈现出多样化趋势，各企业都不同程度上提升自身的创新意识和能力。在企业生产经营中，对企业客户实施细分并促进与客户之间的关系，是企业能够得以生存和发展的重要前提。本文主要对客户细分的方法进行深入的探讨，同时着重研究客户关系的发展策略。 关键词：客户细分；客户关系；客户价值 客户细分与客户关系的发展和研究，主要是从企业的生存与发展的角度上进行的，通过对企业客户的潜在价值的分析和探讨，能够使企业对其客户有具体的认知和了解，并根据细分出来的客户采取不同的对待措施，以提升客户对企业的忠诚度。本文关于客户细分及客户关系的策略研究，通过从不同方面对企业客户的关系细分，探讨企业在面对客户时选择的维护关系方法，能够为当前存在客户处理关系问题的企业提供宝贵的建议，具有重要的实践意义。

一、客户细分的方法探讨 （一）依据客户行为产生的客户细分 客户细分首先可以体现在根据客户的行为，对企业的客户进行细分，主要是了解企业的客户在企业销售产品过程中，客户对相关产品所购买的频率、购买金额，而并非关注客户所购买产品后的满意程度。一方面，在通过客户行为对客户进行细分时，可以采用客户购买频率行为进行细分，此种细分行为着重关注的是客户当前购买产品的时间与前次 购买产品的时间，中间差额越短，说明客户与企业能够达成新交易的比例越大；抑或是一段时间内观察客户所购买产品的频率，频率越大则说明客户与企业之间的联系越强。另一方面，也可以采用客户购买金额行为进行细分，通过客户在特定期间内购买产品金额的行为分析，其金额越高，说明客户与企业产品之间的联系越强。 （二）依据客户价值产生的客户细分 在依据客户价值对企业客户进行细分过程中，可以从当前企业客户价值和未来潜在的客户价值进行细分。一方面，从当前客户价值进行细分，主要是对当前企业客户的购买能力和购买欲望进行分析，从客户购买企业产品的数量、频率、金额等方面，展开对当前客户价值的购买，一般情况下，当前的客户价值可以分为高价值、低价值和负价值三种客户，高价值客户是企业在生产经营中需要着重关注的客户。另一

数据挖掘流程模型CRISP-DM

CRISP-DM 1.0 数据挖掘方法论指南 Pete Chapman (NCR), Julian Clinton (SPSS), Randy Kerber (NCR), Thomas Khabaza (SPSS), Thomas Reinartz (DaimlerChrysler), Colin Shearer (SPSS) and Rüdiger Wirth (DaimlerChrysler)

该手册描述了CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）过程模型，包括CRISP-DM的方法论、相关模型、用户指南、报告介绍，以及一个含有其他相关信息的附录。 本手册和此处的信息均为CRISP-DM协会以下成员的专利：NCR Systems Engineering Copenhagen (USA and Denmark), DaimlerChrysler AG (Germany), SPSS Inc. (USA) and OHRA Verzekeringen en Bank Groep B.V (The Netherlands)。 著作权? 1999, 2000 本手册中所有商标和服务标记均为它们各自所有者的标记，并且为CRISP-DM协会的成员所公认。

前言 1996年下半年，数据挖掘市场尚处于萌芽状态，CRISP-DM率先由三家资深公司共同提出。DaimlerChrysler (即后来的Daimler-Benz) 在其商业运营中运用数据挖掘的经验颇为丰富，远远领先于其他大多数商业组织。SPSS（即后来的ISL）自1990年以来一直致力于提供基于数据挖掘的服务，并于1994年推出了第一个商业数据挖掘平台——Clementine。至于NCR，作为对其Teradata数据仓库客户增值目标的一部分，它已经建立了数据挖掘顾问和技术专家队伍以满足其客户的需要。 当时，数据挖掘所引起的市场关注开始表明其进入爆炸式增长和广泛应用的迹象。这既令人兴奋又使人害怕。随着我们在这条路上不断走下去，所有人都不断研究和发展数据挖掘方法。可是我们做的是否正确?是否每一个数据挖掘的新使用者都必须像我们当初一样经历反复试验和学习？此外，从供应商的角度来看，我们怎样向潜在客户证明数据挖掘技术已足够成熟到可以作为它们商业流程的一个关键部分？ 在这种情况下，我们认为急需一个标准的流程模型——非私人所有并可以免费获取——向我们和所有的从业者很好的回答这些问题。 一年后我们组建了联盟，名字CRISP-DM取自CRoss-Industry Standard Process for Data Mining的缩写，由欧洲委员会提供资助，开始实施我们最初的想法。因为CRISP-DM的定位是面向行业、工具导向和面向应用的，所以我们明白必须“海纳百川，博采众家之长”，必须在一个尽可能宽的范围内吸引人们的兴趣（比如数据仓库制造商和管理咨询顾问）。于是我们决定成立CRISP-DM 专门兴趣小组（即大家所知道的“The SIG”）。我们邀请所有感兴趣的团体和个人到阿姆斯特丹参加为期一天的工作会议，讨论并正式成立SIG组织：我们观念共享，鼓励与会者畅所欲言，为发展CRISP-DM共商大计。 当天每个协会成员都心怀惴惴，会不会没有人对CRISP-DM有足够的兴趣？即使有，那他们是否认为实际上并未看到一种对标准化流程的迫切需求？或者我们的想法迄今为止与别人的步调不一致，任何标准化的念头只是不切实际的白日梦？ 事实上，讨论的结果大大超出了我们的期望。下面三点最为突出： 当天的与会人数是我们原先期望的两倍 行业需要而且现在就需要一个标准化流程——大家压倒性的一致同意 每个出席者从他们的项目经验出发陈述了自己关于数据挖掘的看法，这使我们越来越清晰地看到：尽管表述上有些区别——主要是在阶段的划分和术语方面，但在如何看待数据挖掘流程上大家具有极大的相似之处。 在工作组结束的时候，我们充满了自信，受SIG的启发和批评，我们能够建成一个标准化流程模型，为数据挖掘事业作出贡献。 接下来的两年半里，我们努力工作来完善和提炼CRISP-DM。我们不断地在Mercedes-Benz、保险部门的伙伴及OHRA的实际大型数据挖掘项目中进行尝试。同时也运用商业数据挖掘工具来整合CRISP-DM。SIG证明了是无价的，其成员增长到200多，并且在伦敦、纽约和布鲁塞尔都拥有工作组。 到该项目的欧洲委员会支持基金部分结束时——1999年年中，我们提出了自己觉得质量优良的流程模型草案。熟悉这一草案的人将会发现，一年以来，尽管现在的CRISP-DM1.0更完整更好，但从根本上讲并没有什么本质不同。我们强烈地意识到：在整个项目中，流程模型仍然是一个持续进行的工作；CRISP-DM还只是在一系列有限的项目中得到证实。过去的一年里，DaimlerChrysler有机会把CRISP-DM运用于更为广阔的范围。SPSS和NCR的专业服务团体采纳了CRISP-DM，而且用之成功地完成了无数客户委托，包括许多工业和商业的问题。这段时间以来，我们看到协会外部的服务供应商也采用了CRISP-DM；分析家不断重复地提及CRISP-DM

正确的营销策略应该要细分客户对象(职场经验)

正确的营销策略应该要细分客户对象(职场经验) 对客户不是简单的放弃掉，或是瞅准时机也来个“报复”？ 恩怨的产生有多重因素，后果往往给当事人彼此之间造成心理的不痛快。而面对恩怨的处理方式，大到国家会爆发战争，小到个人会产生拳脚，总之，在大多数情况下，人们对待恩怨的态度是：报复。这是一种本能，这是一种条件反射，而在这种态度利导下的行为，乃至最终的结果就是，恩怨还是恩怨，它没有转化成其它的东西，或者说对彼此有利的东西。 我们从事销售工作的，几乎没有不碰到被客户“扫地出门”的境遇，有的时候倍感受到侮辱，而这样的侮辱会随时出现，无法预计。对待这些由客户制造并传递给我们的压抑心结，应该采取什么态度？怎样去调节？是不是简单的放弃掉，或是瞅准时机也来个“报复”？我想，很多销售同道都有自己的答案和方式，在这里，本人谈一谈如何面对来自于客户方面的销售“恩怨”。 首先，我们要分清楚这些恩怨的性质，表象上是客户产生的，但是有没有可能是我们的原因而导致客户产生，也就是销售人员是不是在不合适的时间和地点用不合适的方法去拜访不合适的人。比方说：客户在门诊焦头烂额的接诊，我们硬要见缝插针；客户刚处理完医疗纠纷，我们去传递产品知识；客户职称考评没有通过，我们去邀请他开会；客户家庭发生烦心琐事，我们没有注意到……以上的种种情形，难免会引起客户的反感，那么作为客户本身对待销售人员的态度不好也就好理解了，即便是他把你轰出门或说你几句也是一种情绪的宣泄，非针对人而已。 这种恩怨的产生在很大程度上是由于销售人员自己造成的，是属于方法论的范畴，是方法执行不当而导致的后果。“原谅”你的客户是唯一的选择，尽快忘记这样的恩怨，尽快在合适的时间和地点用合适的方法去拜访合适的人。 我想，销售人员面临的客户恩怨大多数属于以上的范畴。 那么，还有一些恩怨的产生完全不在我们本身，完全是所谓的客户对于其职业地位过高的定位，对我们职业的层次过低的贬低，由此导致的人格和心灵上的侮辱。我本人就碰见过如此的客户，他们认为你的销售行为就是在乞求他，他们在获取了行业给与他们的巨大物质利益的同时，把销售人员的归类低层次化。无论是言语或是行为，都在损伤者我们的自尊。 这种恩怨是骨子里就带有的，是价值观不同所体现的，我们销售人员怎么办？去诅咒，去放弃?记

数据挖掘过程说明文档

生产再生钢的过程如下：组合后的废钢通过炉门送入炉子，电流通过悬浮在炉内的电极输送到熔化的废钢中。提供给这些电极的高电流通过电弧传输到内部的金属废料，对其加热并产生超过3000°C的温度。 通过添加各种活性气体和惰性气体以及固体物质来维持和优化炉内条件。然后，钢水从熔炉中流出，进入移动坩埚，并浇铸到钢坯中。 你将得到一个数据集，代表从各种金属废料lypes生产回收钢坯的过程。Hie数据集包含大 ?这是一个基于团队的项目。你需要组成一个小组，由三名（或两名）组员来完成这项练习。?您可以使用Weka或任何其他可用的数据挖掘资源和软件包来帮助您制定问题、计算、评

估等。 ?您的团队绩效将完全根据团队的结果和您的报告进行评估。 ?作为一个团队，您需要决定给定问题的性质；什么类型的数据挖掘问题公式适合解决此类问题；您的团队可以遵循什么样的基本数据挖掘过程；您的团队希望尝试什么类型的算法；以何种方式，您可以进一步利用或最大化您的性能，等等。 ?您的团队应致力于涵盖讲座、教程中包含的领域，考虑预处理、特征选择、各种算法、验证、测试和性能评估方法。 ?对于性能基准，建议您使用准确度和/或错误率作为评估指标。 ?表现最好的球队将被宣布为本次迷你KDD杯冠军，并将获得10%的加分，最高100%满分。 数据挖掘流程： 一、数据建模 1. 数据获取 2. 数据分析 3. 数据预处理 二、算法建模 1. 模型构建 2. 模型检验 三、评估 一、数据建模 1.数据获取及分析 数据集：EAF_process_dataqqq.csv 根据《assignment 2》中，数据集的说明，可知：

基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法工具箱与数据挖掘云

基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法工具 箱与数据挖掘云 来源：南京大学计算机科学与技术系作者：高阳，杨育彬，商琳时间：2011-06-27 浏览次数：60 一基于云计算的海量数据挖掘 2008年7 月，《Communications of the ACM》杂志发表了关于云计算的专辑，云计算因其清晰的商业模式而受到广泛关注，并得到工业和学术界的普遍认可。目前工业界推出的云计算平台有Amazon公司的EC2和S3，Google公司的Google Apps Engine, IBM公司的Blue Cloud，Microsoft公司的Windows Azure, Salesforce公司的Sales Force, VMware公司的vCloud，Apache软件开源组织的Hadoop等。在国内，IBM与无锡市共建了云计算中心，中石化集团成功应用IBM的云计算方案建立起一个企业云计算平台。阿里巴巴集团于2009年初在南京建立电子商务云计算中心。 严格的讲，云计算是一种新颖的商业计算模型，它可以将计算任务分布在大量互连的计算机上，使各种应用系统能够根据需要获取计算资源、存储资源和其他服务资源。Google公司的云平台是最具代表性的云计算技术之一，包括四个方面的主要技术：Google文件系统GFS、并行计算模型MapReduce、结构化数据表BigTable和分布式的锁管理Chubby。基于以上技术，云计算可以为海量数据处理和分析提供一种高效的计算平台。简单来说，将海量数据分解为相同大小、分布存储，然后采用MapReduce模型进行并行化编程，这种技术使Google公司在搜索引擎应用中得到了极大的成功。 然而MapReduce计算模型适合结构一致的海量数据，且要求计算简单。对于大量的数据密集型应用（如数据挖掘任务），往往涉及到数据降维、程序迭代、

基于云计算的分布式数据挖掘平台架构.

第26卷第5期 2011年lO月 北京信息科技大学学报 Journal of Beijing Information Science and Technology University V01.26No.5 Oct.2011 文章编号:1674—6864(201105—0019—06 基于云计算的分布式数据挖掘平台架构 王小妮l’2,高学东2,倪晓明1 (1.北京信息科技大学理学院.北京100192;2.北京科技大学经济管理学院,北京100083 摘要:针对互联网上数量众多的网站带宽资源长期浪费或突发资源短缺、响应时间长、服务器宕机、网站受到黑客攻击等问题,提出了基于“云”的分布式web安全系统及基于云计算的分布式数据挖掘平台架构,并在此基础上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,利用云计算技术,可以方便地通过网络获取强大的计算能力和存储能力,将消耗大量资源的复杂计算通过网络路由优化和资源约束自适应策略分布到多节点上进行,然后通过组合不同数据站点上的局部数据模型,最终得到全局数据模型。 关键词:云计算;数据挖掘;分布式 中图分类号:TP 399文献标志码:A Architecture of distributed data mining platform based on cloud computing WANG Xiao—nil 2,GAO Xue—don92,NI Xiao-min91 (1.School of Applied Science,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100192,China;

市场营销毕业论文网络营销环境下的客户细分及营销策略分析

网络营销环境下的客户细分及营销策略分析 摘要:随着商务在各个领域的广泛应用,的购物群体迅速的扩大和成熟,开展电子商务和进行网络营销的意识逐步增强。因此,在网络营销环境下对客户管理的理论和方法的研究,是每个企业都必须面对的一个重要课题。本文在对网络营销的客户进行细分的基础上,探讨了电子商务企业面对不同类型的客户应该采取的营销策略。 关键词:网络营销客户细分营销策略 进入21世纪,互联网技术得到了飞速,电子商务也正在以令人难以置信的速度渗透到社会发展的各个领域。网络营销作为一种新兴的营销渠道已经向传统营销提出了挑战。传统营销是以卖方市场导向,着眼于实物流,强调以产品为中心的营销理念。而网络营销则以买方市场即客户需求为导向,着眼于信息流,强调以客户为中心的经营理念,所有的营销手段都是为了满足客户的需求并且与客户建立良好而持久的密切关系。因此,企业关注的焦点应该从如何不断地改进产品转移到如何建立客户忠诚上来,以客户为中心的客户关系管理已经成为电子商务时代企业制胜的关键。而客户关系管理的第一步就是要进行客户细分。 1. 网站客户细分的重要性 由于网络开放性以及不受物理地址局限的优点,使得一个购物类电子商务网站的潜在客户非常的广泛,全世界范围内所有这个网站的访问者都是企业的潜在客户。但据调查显示,目前网络营销的一个基本现状是:95%以上的访问者(潜在客户)在浏览企业网

站过后,都悄然离开而且并没有主动与企业联系,也就是说:电子商务网站每天都在流失95%的网络商机…这是今天传统网络营销的尴尬,有了庞大的潜在客户不等于有了真实的客户。 明确了潜在客户群之后,电子商务网站必须进行详细的客户细分。这是因为,在现实生活中,由于人与人的性别、年龄、职业、收入、生活背景等诸多条件的不同,使得他们对同一事物或者产品有着完全不同的看法和观点,对同一产品或服务的需要和欲望存在着明显的差别。对于企业来说,同一产品或服务不可能满足市场上所有的客户的需要,而只能面向某一种主导型客户另加若干种非主导型客户。针对多样化的消费群体,客户细分的目的就是将客户通过不同的指标进行细分,识别最能获利的客户群,确定核心目 标客户市场,分析不同客户群体的特征和需求,实施不同的策略,为目标客户提供一对一的个性化的服务,进而使客户关系管理真正成为网络营销的助推器。 2. 网络营销环境下的客户细分 2009年1月,互联网络信息中心(CNNIC)发布《第23次中国互联网络发展状况统计报告》。数据显示,截止2008年12月31日,我国网民总人数达到2.98亿人,1年新增8800万。2008年12月,网民网络购物比例是28%。这表明:剩下的72%的网民有可能成为将来电子商务庞大的消费人群。但是每个登陆电子商务网站的 网民的目的是有所不同的,根据他们对网站的使用用途的不同我们把所有的电子商务网站的客户群体划分为三类: 2.1单纯浏览者:指的是在偶然情况下(比如通过搜索引擎)进入一个网站,没有明确的目的,没有明确的购买计划,只是单纯浏览页面的群体。这类群体是网站的潜在客户,每一个浏览者都是企业的潜在的购买力,浏览者是网上最大的一类群体,资料显示:网站的访问者中有90%属于单纯浏览者。

客户细分精准化营销-RFM模型

客户细分精准化营销——RFM模型 一、研究目的 1、了解哪些客户是价值、需发展、需保持、需挽留的； 2、对不同类别的客户进行不同的营销策略，增大客户购买的可能性； 二、RFM简介 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，R近度（Recency），F频度（Frequency），M额度（Monetary）。该模型的作用如下：（一）给不同类别的客户进行不同的营销策略（称之为个性化营销策略），减少客户的反感，促进客户的转化，即精准化营销。 （1）对重要价值客户111进行推送“恭喜您成为VIP！如果您有问题，我们会优先处理；如果我们有新产品或新活动，会优先告知您！”“感谢您下单，祝你用餐愉快！”等等。 （2）对重要保持客户011（很久没有下单，但是以前非常频繁，贡献度比较大，这些忠诚客户流失了，需要紧急处理）进行“Hello，好久不见！”“回访找出流失原因”“保持联系，提高其忠诚度和满意度”“线下邀请参加活动”“线上互动功能开发、线上互动活动策划”等等，只要下单就行，即成为重要价值客户。 （3）对重要发展客户101（频次低，但最近下单，贡献度较大，有钱力的客户）进行“发放一定数量的优惠券，优惠券额度递增”“满就减”等等，让客户多下单，即成为重要价值客户。 （4）对重要挽留客户001（很久没下单，频次低，贡献度较大），对客户进行适当的挽留营销策略。

（5）对一般价值客户110（最近下单，频次高，贡献度较小，比较穷的客户），可以进行“会员卡充100送10”“满减活动”“套餐”等策略。 （6）对于一般保持客户010（很久没下单，频次高，贡献度较小，流失的比较穷的客户），可以“Hello，好久不见！已发放一定数据的优惠券，位置在……，请查收！” （7）对于一般发展客户100（最近下单，频次低，贡献度较低，即新客户）进行品牌介绍以及多次消费刺激策略，“您好，我们是…..，致力于……。如果您有反馈或疑惑，请第一时间联系我们，电话……，公众号……。最近我们有促销活动，……” （8）对于一般挽留客户000（已流失客户）不是我们的营销重点，所谓20%的客户创造80%的价值，而这部分是创造价值最少的一部分，则这些客户的召回属于次要工作。 （二）衡量客户价值和客户创利能力； （三）是节约运营成本，提升ROI、运营成果、客户转化率等； （四）判断公司是否稳健成长。研究表明，如果客户数按月呈增长趋势，则说明公司稳健成长。 （五）计算出重要价值客户下次购买需要多少天数，以便在该时刻对重要价值客户推荐原价产品、对其他客户进行折扣促销。 三、模型案例 数据来源：易食后台20171001-20180313的所有订单数据 结果如下：

客户数据如何细分

客户数据如何细分 在这个大数据时代，因为数字化交易的不断普及，原本“实体”的客户不断的被数据化，并且有很多企业已经建立了自己的客户数据库，并且根据企业的实际，使用了不同的数据分析方法。比如聘请专门的数据分析师或是购买诸如DataFocus、数据赢家等智能数据分析工具。我们以前介绍过如何分析和处理客户数据，今天为各位分享从通用角度的客户细分思路。 我们可以将企业的所有客户数据分为8类，每一类客户都有其自身的特点，并处在相应的客户关系阶段中。企业可以利用客户价值细分结果实施相应的客户保持策略，进行企业资源的优化配置，从而实现企业利益的最大化。下面针对每类客户的特点进行相应的客户保持策略研究。 (1)第一类客户。其特点是当前价值、潜在价值以及客户忠诚都高，已将其当前业务几乎100％地给了本公司，而且本身发展潜力巨大。这类客户是企业的顶级客户，是企业收入的重要来源，如果失去他们对企业的影响很大，因此企业需要将最主要资源投入到保持和发展与这些客户的关系上，对每个客户设计和实施一对一的客户保持策略。 (2)第二类客户。其特点是拥有高的当前价值和客户忠诚、低的潜在价值，他们已将其业务几乎100％地给了本公司，积极地为本公司推荐新客户，但是他们在为企业增加利润方面已没有多少潜力可供进一步挖掘。这类客户对企业十分重要，因此企业应投入足够的资源，维持现有关系状态。 (3)第三类客户。其特点是拥有高的客户忠诚、低的当前价值及潜在价值，他们可能曾经为企业带来了巨大收益，但在潜力挖掘方面已经非常的弱。企业本应放弃这部分客户以减少成本，可对这部分客户采取默认的客户策略，在资源配置方面对他们投入很少的资源，甚至不投入。

数据挖掘期末复习提纲(整理版)

1.熟悉数据挖掘的流程： 提示：1）业务理解2）数据理解3）数据准备4）建立模型5）模型评估6）模型发布 2.数据库系统与数据仓库系统的区别： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程：而数据库是面向具体操作的、单一的、实时的、更新的数据集合，支持管理机构日常操作的。数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理，这种系统称为OLTP系统，涵盖了组织机构的大部分日常操作；另一方面，数据仓库在数据分析和决策方面为用户和知识工人提供服务。 3. 数据聚合需考虑的问题; 4. 利用免费商品做促销的关联规则挖掘问题： 1）找到免费商品的频繁1—项集，记为S1。 2）使用FP增长算法生成那些价格不少于$200的频繁项集，记为S2。这是一个单调约束，因此不必要在每一步使用“生成—测试”过程，这样能 节省一些不必要的计算开销。如果我们有一个频繁项价格至少￥200，则 没必要对这个频繁项的任何超集进行测试。这是因为任何其他商品加到 这个频繁项里，价格肯定会增多。需要检验的是超集是否是频繁的。这 里之所以使用FP增长算法的原因是Apriori算法丢弃了那些价格低于 $200的频繁项集。这样导致了将不能够发现满足约束条件的频繁项集。 FP增长算法不会有这样的问题，因为它保留了关于数据库的完整信息在 一个树结构中。 3）从S1S2中找到频繁项集。 4）生成满足最小置信度且形如2 S 的规则。 1S 5.分布式数据的关联规则挖掘方法： 第一．在每一个站点挖掘局部频繁项集，设CF为四个站点的局部频繁项集的并集； 第二．计算CF中每个频繁项集在各个站点的支持度计数；

#电子商务客户细分与营销策略

电子商务客户细分和营销策略 来源：液压扳手 电子商务客户细分和营销策略*Targeted Marketing Strategies for E-Commerce Customers方刚梁雄健内容提要企业在开展电子商务营销的过程中，面对海量复杂的电子商务客户群，应基于顾客价值和顾客忠诚度的综合影响对电子商务顾客进行有效的客户细分，提出具有客户种类针对性的电子商务营销策略，为企业的客户管理实践和电子商务业务的运作提供有效指导。 关键词客户细分顾客价值顾客忠诚电子商务营销 学院北京100876自20世纪90年代初期起步以来，我国电子商务发展就呈现出“技术拉动”的鲜明特点，互联网技术和电子商务使用正在不断拉动及引导企业的商贸需求。目前我国电子商务市场发展，无论在网络用户数、网站数量方面，还是在计算机拥有量等方面，都有了显著提高，并且我国电子政务工程早在2002年便开始全面实施并已取得一定成效，这在很大程度上也促进了我国电子商务的发展。同时，我国持续推行的信息化建设以及逐步出台的相关政策法规很好地改善了电子商务的发展环境，包括网络基础设施运行环境、在线支付、信息安全、认证中心等，而我国的许多传统行业也逐步开展电子商务方向的业务，在一些企业中电子商务甚至已经成为其核心业务流程，行业电子商务的发展势头十分迅猛。 面对发展如此迅猛的电子商务市场，每一个电子商务企业都应思考和解决如何更好地对电子商务客户进行分类管理进而采取实施更加具有针对性的电子商务营销策略，从而有效提升电子商务企业的竞争优势和盈利水平。 菲利普·科特勒曾提出，在一定的约束条件下，顾客是最大化价值的追求者，因此企业的真正任务是价值[1]。价值驱动着大部分消费者行为，是决定顾客购买行为和选择产品的关键因素。根据William 的研究，企业最重要的20%的顾客创造了企业80%的利润，但其中50%的利润被30%的负利润顾客抵消掉了[2]。而在互联网技术迅猛发展的今天，网络信息共享使得电子商务市场上顾客在交易过