數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在CRM中發(fā)揮多大作用？1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)提供標(biāo)準(zhǔn)的報(bào)表和圖表顯示功能。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)來自不同的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)展示的數(shù)據(jù)是整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作用是通過使用這些最有價(jià)值的

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在CRM中發(fā)揮多大作用？

1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)提供標(biāo)準(zhǔn)的報(bào)表和圖表顯示功能。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)來自不同的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)展示的數(shù)據(jù)是整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作用是通過使用這些最有價(jià)值的商業(yè)數(shù)據(jù)做出最明智的商業(yè)決策。

2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持多維分析。多維分析將一個(gè)實(shí)體的屬性定義為維度，方便用戶從多個(gè)角度匯總計(jì)算數(shù)據(jù)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析處理能力。通過對(duì)不同維度數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，增強(qiáng)信息處理能力。多維分析是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)在決策分析過程中非常有用的功能。

3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上幫助用戶了解現(xiàn)有信息，并在當(dāng)前信息的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)未來的企業(yè)情況。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以對(duì)整個(gè)企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和未來前景做出更加全面、合理、準(zhǔn)確的分析和預(yù)測(cè)。

廣義的數(shù)據(jù)分析定義？

業(yè)務(wù)理解-理解需求和定義目標(biāo)。

理解數(shù)據(jù)-探索數(shù)據(jù)，認(rèn)知數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理、整合等。

模型構(gòu)建——選擇和應(yīng)用模型并優(yōu)化它們。

評(píng)估模型——檢查模型以確保它符合目標(biāo)。

發(fā)布-將獲得的知識(shí)轉(zhuǎn)化為報(bào)告或?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘過程。

商業(yè)智能BI、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DW和數(shù)據(jù)挖掘DM的關(guān)系

商業(yè)智能(BI)

基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘，就是獲取商業(yè)價(jià)值的過程。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

相當(dāng)于BI的基礎(chǔ)。就是數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)的概念，通過數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)邏輯存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的量更大。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是通過對(duì)幾個(gè)原始數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和整理而得到的。

數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘的核心包括分類、聚類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)分析等任務(wù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是金礦，數(shù)據(jù)挖掘是煉金術(shù)，商業(yè)報(bào)告是金子。

數(shù)據(jù)挖掘的名詞解釋？

數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識(shí)別等多種方法來達(dá)到上述目的。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

1.數(shù)據(jù)類型可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的，甚至是異構(gòu)的。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法可以是數(shù)學(xué)的、非數(shù)學(xué)的或歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象可以是任何類型的數(shù)據(jù)源。可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，是包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源；也可以是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)等包含半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)甚至異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。

3.知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法可以是數(shù)字的、非數(shù)字的或歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。

數(shù)據(jù)挖掘步驟

在實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘之前，要想好要走什么步驟，每一步要做什么，要達(dá)到什么目標(biāo)。一個(gè)好的計(jì)劃可以保證數(shù)據(jù)挖掘的有序?qū)嵤┖统晒?。許多軟件供應(yīng)商和數(shù)據(jù)挖掘咨詢公司都提供了一些數(shù)據(jù)挖掘過程模型來指導(dǎo)他們的用戶一步步地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。比如SPSS的5A，SAS的SEMMA。

數(shù)據(jù)挖掘過程模型的步驟主要包括定義問題、建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)、分析數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、建立模型、評(píng)估模型和實(shí)施。我們來看看每一步的具體內(nèi)容：

(1)定義問題。知識(shí)發(fā)現(xiàn)之前的第一個(gè)也是最重要的要求是理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題。我們必須有一個(gè)明確的目標(biāo)定義，也就是決定我們要做什么。比如你想提高電子郵件的利用率，你想做的可能是“提高用戶的利用率”，或者是“提高一個(gè)用戶的使用價(jià)值”。要解決這兩個(gè)問題，建立的模型幾乎完全不同，必須做出決定。

(2)建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)的建立包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和數(shù)據(jù)清洗、合并與集成、元數(shù)據(jù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)加載和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)。

(3)分析數(shù)據(jù)。分析的目的是找到對(duì)預(yù)測(cè)輸出影響最大的數(shù)據(jù)字段，并決定是否需要定義導(dǎo)出字段。如果數(shù)據(jù)集包含數(shù)百個(gè)字段，那么瀏覽和分析這些數(shù)據(jù)將是非常耗時(shí)和累人的。這時(shí)候你就需要選擇一個(gè)界面好，功能強(qiáng)大的工具軟件來幫你完成這些事情。

(4)準(zhǔn)備資料。這是建立模型前數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的最后一步。這一步可以分為四個(gè)部分：選擇變量、選擇記錄、創(chuàng)建新變量和轉(zhuǎn)換變量。

(5)建立模型。建立模型是一個(gè)迭代的過程。有必要仔細(xì)檢查不同的模型，以確定哪一個(gè)對(duì)業(yè)務(wù)問題最有用。首先用一部分?jǐn)?shù)據(jù)建立模型，然后用剩下的數(shù)據(jù)對(duì)得到的模型進(jìn)行檢驗(yàn)和驗(yàn)證。有時(shí)會(huì)有第三個(gè)數(shù)據(jù)集，稱為驗(yàn)證集，因?yàn)闇y(cè)試集可能會(huì)受到模型特征的影響。這時(shí)候就需要一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)挖掘模型需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分，一部分用于模型訓(xùn)練，另一部分用于模型測(cè)試。

(6)評(píng)價(jià)模型。模型建立后，我們必須對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，并解釋模型的價(jià)值。從測(cè)試集中獲得的準(zhǔn)確性僅對(duì)用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有意義。在實(shí)際應(yīng)用中，有必要進(jìn)一步了解錯(cuò)誤的類型和相關(guān)成本。經(jīng)驗(yàn)證明，有效的模式不一定是正確的模式。造成這種情況的直接原因是模型建立中隱含的各種假設(shè)。因此，在現(xiàn)實(shí)世界中直接測(cè)試模型是很重要的。先小范圍應(yīng)用，拿到測(cè)試數(shù)據(jù)，感覺滿意后再大面積推廣。

(7)實(shí)施。模型建立并驗(yàn)證后，主要有兩種使用方法。首先是為分析師提供參考；二是將該模型應(yīng)用于不同的數(shù)據(jù)集。