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悟空CRM:CRM的技術手段中數據挖掘是什麼?

2019-09-17

過去的數十年中,産生和收集數據的能力已經迅速提高,存在大且數據可以被廣泛利用。數據的豐富帶來了對強有力的數據分析工具的需求,決策者迫切需要從海量數據中提取有價值的信息和知識。數據和信息之間的鴻溝要求系統地開發知識發現工具,将數據“墳墓”轉換成知識“金塊”。數據挖掘就是為滿足從數據中挖掘知識的需要而發展起來的一門交叉學科。

數據挖掘也是信息技術自然演化的結果。信息技術的發展曆程可歸結為數據收集和數據庫創建、數據管理,以及數據分析與理解。數據收集和數據庫創建機制的早期開發已成為以後數據存儲和檢索、查詢和事務處理有效機制開發的必備基礎。随着提供查詢和事務處理的大量數據庫系統的廣泛應用,數據分析和理解自然成為下一個目标。數據挖掘工具進行數據分析,可以發現重要的數據模式,對商務決策、知識庫、科學和醫學等研究做出貢獻。

數據挖掘就是從數據當中發現趨勢或模式的過程,其目的就是通過對大量數據的分析從而發現人們先前不知道的但又非常有用的新的信息。數據挖掘是數據庫、機器學習、人工智能、數理統計、可視化和并行計算及其他學科相結合的産物。它不僅被許多研究人員看作是數據庫系統和機器學習方面一個重要的研究課題,而且被許多工商界人士看做是一個可以帶來巨大回報的重要領域。

20世紀80年代中期的興起到如今的蓬勃發展,數據挖掘已經成為科學界和企業開始關注的熱點。事實上,世界500強企業中80%都涉足數據挖掘的前瞻性研究。它幫助業進行CRM,減少不必要的投資,提高資金周轉和回報,迅速獲取所需的知識和信息,以悟空CRM為例,可以有效對系統數據庫中的所有的數據進行全面統計分析,形成報表或者圖表形式,讓企業用戶更加直觀了解客戶及其員工的相關統計分析,醒目的數據報告,多層次的交叉分析,可以更好的提高工作效率,改進服務質量。

數據挖掘與OLAP聯機分析處理的區别

1OLAP是對當前事務進行處理,一般采取多“維度一事實”的庫表結構,可以對當前的事務數據進行直觀的分析和呈現,用戶需求中經常提到的多維報表就是這個意思,市場上應用較廣的數據報表工具:BO、BRIO等就是OLAP工具。

2數據挖掘應該說不是某個具體的工具和産品,而是一整套解決方案,如首先需要有數據倉庫的支持,即有海量的數據倉庫,一般對實時性沒有具體要求,主要是對曆史數據進行分析,從中發現用以支撐決策的規律性東西(知識)。

3OLAP可以理解為是“數據一信息”的升華,而數據挖掘是“數據一信息一知識”的升華,顯然二者之間的區别還是很明顯,OLAP處理後的一些結果甚至是數據挖掘的數據源之一。

4數據挖掘需要用到更為複雜的算法和工具。一些啟發式學習算法,如神經網絡、遺傳算法、SVM等都會應用到數據挖掘中,而OLAP一般用到常規的統計學算法,如均值、一元回歸、二元回歸等。

5二者的實施和項目結果輸出都不同,OLAP一般是當前事務型項目的輔助和補充(經常一個項目中需要用到報表工具就是OLAP),而數據挖掘一般是一個獨立的,較為大型的IT項目,獨立于當前的事務型應用。

 

 

 

 


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