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数据挖掘 客户关系管理的科学与艺术PDF电子书下载

其他书籍

• 作 者：（美）迈克尔·J.A.贝里（Michael J.A.Berry），（美）戈登·S.利诺夫（Gordon S.Linoff）着；袁卫等译
• 出 版 社：北京市：中国财政经济出版社
• 出版年份：2004
• ISBN：750056581X
• 页数：373 页

图书介绍：本书第一部分解释了数据挖掘在市场营销中的运用原理，第二部分提供了数据挖掘在商业活动中的运用技术，第三部分分析了数据挖掘在不同行业。不同生产流程中的典型案例。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：人寿保险的负债评估下一篇：最新英语文摘 1 设问高招 《数据挖掘 客户关系管理的科学与艺术》目录 标签：数据挖掘 客户关系 挖掘 客户 关系

第1部分本书焦点1

目录1

第1章数据挖掘概述3

1．什么是数据挖掘？4

2．数据挖掘能做什么？5

分类5

估计5

预测6

组合或关联法则6

聚类6

描述与可视化7

3．商业领域的数据挖掘7

作为研究工具的数据挖掘7

改进生产过程的数据挖掘8

市场营销中的数据挖掘8

4．技术层面的数据挖掘9

数据挖掘与机器学习9

客户关系管理中的数据挖掘9

数据挖掘与统计学10

数据挖掘与决策支持10

数据挖掘与计算机技术12

5．数据挖掘的社会背景12

第2章为什么要精通数据挖掘这门艺术14

1．数据挖掘的四种方法15

购买评分16

购买软件16

聘请编外专家22

培养企业内部骨干24

本章小结25

第3章数据挖掘方法论：互动循环系统26

1．数据挖掘的两种类型27

有监督的数据挖掘27

无监督的数据挖掘28

2．数据挖掘的互动循环过程29

3．正确识别业务问题30

相应的行业规范有哪些？31

关于数据31

是否存在最让人感兴趣的客户子群或客户细分？31

实施数据挖掘是否必要？31

印证业内专家的观点32

4．将数据转换成可操作的决策32

确认和获取数据32

生成有效数据、探索数据以及清洁数据34

将数据转换成具有合适的粒度的数据35

准备建模数据集36

加入衍生变量36

选择建模技术和训练模型37

检测模型的执行效率37

5．将结果生成决策39

6．评测模型的有效性40

7．成功建立预测模型的要点41

预测模型的时间范围41

模型的使用有效期42

假定1：过去是将来的预言家42

假定2：数据是可以获得的43

本章小结44

假定3：数据中应包括我们的预期目标44

第4章客户和他们的生命周期46

1．谁是企业的客户46

消费者47

企业客户48

客户市场细分50

2．客户的生命周期51

客户生命周期的不同阶段52

客户生命周期中的重要事件53

客户生命周期中不同的时段所产生的资料55

3．客户的生理生命周期56

4．选择最佳时机，锁定最佳客户57

预算最优化57

促销活动最优化59

客户最优化61

本章小结64

第2部分数据挖掘的三大支柱71

第5章数据挖掘技术与算法71

1．不同的目标要求不同的技术71

不同的数据类型要求不同的方法73

2．三种数据挖掘技术73

K—均值类别侦测的工作原理74

3．自动类别侦测74

选择聚类所产生的后果77

4．决策树79

决策树的工作原理79

决策树的建立过程81

选择决策树所产生的后果85

5．神经网络85

神经网络的训练89

选择神经网络所产生的后果90

本章小结91

第6章无所不在的数据92

1．数据结构93

行93

列95

数据挖掘中列的作用97

数据挖掘中的数据99

2．数据看起来究竟像什么？100

数据从哪里来100

粒度的合适水平105

度量数据取值的不同方法107

3．多少数据才足够呢？110

4．衍生变量111

使用衍生变量时应该注意的问题112

离群点的处理112

列变量的组合113

分类汇总114

从某一列中提取信息115

时间序列117

5．案例：客户行为的界定119

缺失数据125

6．受污染的数据125

定义模糊126

谬误值126

本章小结127

第7章建立有效的预测模型129

1．建立好的预测模型129

预测模型的建立过程130

对模型效果的衡量131

模型稳定性135

2．对模型集进行处理136

保持模型稳定性所面临的挑战136

分割与掌握：训练集、测试集与评价集137

模型集规模对模型效果的影响137

模型集密度对模型效果的影响138

抽样138

何谓过抽样？139

利用时间相关资料来建立模型142

模型输入和模型输出144

执行时间：考虑模型的建立时间145

时间和遗漏数据148

建立时间上易于转换的模型149

字段命名151

3．使用多个模型151

多个模型的表决152

将输入分段155

对模型进行组合的其他原因156

4．做试验！157

模型集158

不同类型的模型以及模型参数158

时间范围159

本章小结160

第8章实施控制：建立数据挖掘环境161

1．起步161

何谓数据挖掘环境？162

四个案例研究162

数据挖掘环境得以成功的要素162

2．案例1：建造公司内部核心竞争力163

保险行业的数据挖掘163

开端164

向网上发展166

3．案例2：创造新的商机166

环境167

潜在客户的数据仓库167

下一个步骤169

4．案例3：在数据仓库工作中培养数据挖掘技能169

特殊类型的数据仓库169

数据挖掘的计划171

信息技术部门内部的数据挖掘171

建立高级数据挖掘环境所需的条件172

5．案例4：利用特斯拉快速建模环境法（RME）进行数据挖掘172

RME如何运作？173

什么是RME？173

RME如何协助数据准备175

RME如何支持抽样176

RME如何协助建立模型177

RME如何协助模型评估和管理177

本章小结179

第3部分案例研究186

第9章数据挖掘在目录直销业中的应用186

——有谁会需要香油袋和长裤拉伸器？186

1．佛蒙特乡村小店186

VCS的发家史187

预测模型189

2．商业问题189

3．数据191

数据挖掘软件的选择192

RFM与细分的基础192

4．技术路线192

挑战者——神经网络、决策树和回归分析194

决定可能已经发生的事196

计算投资回报率196

5．未来196

期望收益197

本章小结197

第10章数据挖掘在在线银行业中的应用——顾客垂青的下一个产品是什么？198

1．获取利润198

2．商业问题199

3．数据200

从账户到客户202

推出产品204

4．解决问题的方法206

标准分数206

如果走起来像只鸭207

这个方法的陷阱208

5．建模209

决策树模型211

得到交叉销售模型218

建立其他模型218

6．更完美的世界219

本章小结220

第11章数据挖掘在无线通信业中的应用——客人，您慢些走！221

1．无线通信业222

一个快速成熟的行业222

与其他行业的区别223

2．商业问题224

项目背景224

何为流失？225

无线通信市场的特点225

为什么建立流失模型有用？226

三个目标227

建立流失模型的方法228

项目简介230

3．实际应用——寻找流失模型230

建模工具的选取231

对模型进行分类231

最终的四个模型232

选择建模算法235

模型集的大小和密度239

潜伏期的影响（或考虑实际应用）240

及时更新模型241

4．数据242

基本客户模型243

从通电话到数据243

顾客历史流失率244

客户及账单层次的数据244

变量剔除245

付费历史资料245

服务端数据245

衍生变量246

5．建立客户流失模型的经验247

寻找最显着的变量247

听取用户意见247

听取数据的声音247

包含历史流失率248

构造模型集249

本章小结251

理解算法和工具251

为流失管理应用建立模型251

由数据决定模型参数251

第12章数据挖掘在电信业中的应用——以客户为中心253

1．数据流程254

什么是数据流程？254

基础操作255

并行环境下的数据流程256

2．业务问题258

项目背景258

数据流程为何有效率？258

重要的市场营销问题259

3．数据259

通话明细数据260

客户数据261

辅助文件264

4．发现之旅264

在通话记录中能发现什么？264

每日时段通话分析266

通话的市场细分268

国际长途模式271

什么时候使用者在家？274

因特网服务的提供者276

专用网络276

同时发生的通话279

本章小结282

第13章谁正在买什么？283

——超市内的数据挖掘应用283

1．行业发展趋势283

将重心从商品转换到客户285

超市作为信息中介商285

2．三个案例287

3．分析不同人种的购买模式287

商业背景287

数据288

可视化工具的成功289

一个失败的方法290

恰好与事实相符291

4．谁在超市购买酸奶？293

商业背景293

数据294

寻找顾客聚类299

从杂货到客户299

将聚类结果应用到业务中302

5．谁在健康食品店购买肉？303

购物篮分析用的关联规则306

人比杂货店更令人感兴趣307

本章小结308

第14章不浪费、不短缺：改善生产流程310

1．唐纳利父子公司用以降低成本的数据挖掘技术310

商业问题311

技术问题311

数据312

归纳滚筒条纹惯例315

印刷厂的改变316

长期影响317

2．时代公司减少纸张损耗的努办317

商业问题318

数据320

解决问题的方法322

浪费的种类323

可避免的浪费325

可避免浪费的归纳规则325

数据转换325

数据的特性描述和概要327

决策树327

关联规则330

综合330

本章小结331

第15章社会议题：数据挖掘与隐私权332

1．隐私棱镜333

2．数据挖掘是一种威胁吗？334

3．对隐私的期望335

隐私的重要性336

4．现实世界中的信息339

5．电子世界中的信息340

分辨客户341

综合342

6．数据挖掘的希望344

索引347

相关图书

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• 《数据库技术与应用 Access 2010 微课版 第2版》刘卫国主编 2020
• 《大数据Hadoop 3.X分布式处理实战》吴章勇，杨强 2020
• 《Power BI数据清洗与可视化交互式分析》陈剑 2020
• 《公共关系》胡杏菁，罗永全，连伟文主编 2018
• 《数据失控》（美）约翰·切尼-利波尔德（John Cheney-Lippold）着 2019
• 《中国生态系统定位观测与研究数据集 森林生态系统卷 云南西双版纳》邓晓保·唐建维 2010
• 《穿越数据的迷宫 数据管理执行指南》Laura Sebastian-Coleman 2020
• 《大数据环境下的信息管理方法技术与服务创新丛书 俄罗斯档案事业改革与发展研究》徐胡乡责编；肖秋会 2019
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作者其它书籍

• 《SQL与关系数据库理论》（美）戴特（C.J.Date） 2019
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• 《优势谈判 15周年经典版》（美）罗杰·道森 2018
• 《社会学与人类生活 社会问题解析 第11版》（美）James M. Henslin（詹姆斯·M. 汉斯林） 2019
• 《海明威书信集：1917-1961 下》（美）海明威（Ernest Hemingway）着；潘小松译 2019
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出版社其它书籍

• 《中国当代乡土小说文库 本乡本土》（中国）刘玉堂 2019
• 《异质性条件下技术创新最优市场结构研究 以中国高技术产业为例》千慧雄 2019
• 《中国铁路人 第三届现实主义网络文学征文大赛一等奖》恒传录着 2019
• 《莼江曲谱 2 中国昆曲博物馆藏稀见昆剧手抄曲谱汇编之一》郭腊梅主编；孙伊婷副主编；孙文明，孙伊婷编委；中国昆曲博物馆编 2018
• 《中国制造业绿色供应链发展研究报告》中国电子信息产业发展研究院 2019
• 《中央财政支持提升专业服务产业发展能力项目水利工程专业课程建设成果 设施农业工程技术》赵英编 2018
• 《中国陈设艺术史》赵囡囡着 2019
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摘要：本文深入探讨了“数据挖掘 客户关系管理的科学与艺术.pdf电子书版文档下载”这一主题，从数据挖掘在客户关系管理中的应用、客户关系管理的核心科学原理、艺术实践以及电子书版的特点等方面进行了全面分析，旨在为读者提供对客户关系管理领域的深入理解。

1、数据挖掘在客户关系管理中的应用

数据挖掘作为现代信息技术的重要组成部分，在客户关系管理中扮演着至关重要的角色。首先，数据挖掘可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，从而更好地了解客户需求和行为模式。其次，通过数据挖掘技术，企业可以实现对客户行为的精准预测，为营销策略提供有力支持。最后，数据挖掘还可以帮助企业识别潜在客户，提高客户满意度，增强客户忠诚度。

具体来说，数据挖掘在客户关系管理中的应用主要体现在以下几个方面：客户细分、客户价值分析、客户流失预测、个性化推荐等。通过这些应用，企业可以更加精准地把握客户需求，提高客户满意度，从而提升整体竞争力。

此外，数据挖掘在客户关系管理中的应用还体现在对客户数据的深度挖掘和分析上。通过对客户数据的挖掘，企业可以了解客户的消费习惯、偏好、需求等，从而为企业制定更加精准的营销策略提供有力支持。

2、客户关系管理的核心科学原理

客户关系管理是一门综合性的学科，其核心科学原理主要包括以下几个方面：客户价值理论、客户忠诚度理论、客户生命周期理论等。

客户价值理论强调企业要关注客户的价值，通过提供优质的产品和服务，满足客户需求，从而实现客户与企业之间的共赢。客户忠诚度理论则强调企业要注重培养客户的忠诚度，通过持续的服务和关怀，使客户对企业产生依赖和信任。客户生命周期理论则从客户与企业关系的不同阶段出发，探讨如何在不同阶段实现客户价值的最大化。

这些核心科学原理为企业在客户关系管理实践中提供了理论指导，有助于企业更好地把握客户需求，提高客户满意度，实现客户与企业之间的长期合作。

3、客户关系管理的艺术实践

客户关系管理不仅是一门科学，更是一门艺术。在艺术实践中，企业需要关注以下几个方面：

首先，企业要注重与客户的沟通，了解客户需求，及时解决客户问题，提高客户满意度。其次，企业要注重客户体验，通过提供优质的产品和服务，使客户感受到企业的关怀。最后，企业要注重团队协作，培养一支高素质的客户服务团队，为客户提供全方位的服务。

在艺术实践中，企业还需要关注以下方面：创新思维、个性化服务、情感营销等。通过这些艺术实践，企业可以更好地满足客户需求，提高客户满意度，实现客户与企业之间的长期合作。

4、电子书版的特点

“数据挖掘 客户关系管理的科学与艺术.pdf电子书版文档下载”作为一本电子书，具有以下特点：

首先，电子书版具有便携性，读者可以随时随地通过电子设备阅读，方便快捷。其次，电子书版具有互动性，读者可以通过电子设备进行批注、分享等操作，提高阅读体验。最后，电子书版具有更新速度快，可以及时更新内容，满足读者需求。

此外，电子书版还具有以下特点：成本低、环保、易于传播等。这些特点使得电子书版在客户关系管理领域具有广泛的应用前景。

总结：

本文从数据挖掘在客户关系管理中的应用、客户关系管理的核心科学原理、艺术实践以及电子书版的特点等方面对“数据挖掘 客户关系管理的科学与艺术.pdf电子书版文档下载”进行了全面分析。通过本文的探讨，读者可以更加深入地了解客户关系管理领域，为企业在实际运营中提供有益的参考。

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