举例说明数据挖掘技术可以应用于市场营销做什么

1. 举例说明数据挖掘技术可以应用于市场营销做什么

1.
识别客户，让你知道哪些是你的潜在客户，哪些客户的忠诚度比较高，根据这些数据得到你的客户分类；
2.
对不同类型的客户实施精细化分级管理，满足客户需求，同时能够节省成本、增加效率，最终保有和提升客户的忠诚度；
3.
准确定位客户的购买行为，通过需求分析、购买力分析、满意度分析等数据分析挖掘，不断改进货品和服务，能够更好的满足客户需求，增加销量、节约成本，以达到营销的目的。

2. 数据挖掘技术在企业管理中的典型应用主要有哪些

现有客户的保持
客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则，即80%的利润来自20%的客户。通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析，从而将客户进行分类。数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类别里的客户具有相似的属性。企业可以做到给不同类别客户提供完全不同的服务从而提高客户的满意度。将那些消费额最高、最为稳定的客户群，确定为“黄金客户”。根据分类，对不同档次的客户确定不同的营销策略，通过制定个性化的“一对一营销”策略实现企业留住高利润客户的目的。
潜在客户的开发
企业的增长要不断地获得新的客户。新的客户包括以前没有听说过企业产品的人、以前不需要产品的人和竞争对手的客户。数据挖掘分类分析能够辨别潜在客户群，判断哪些客户会变成响应者，以提高市场活动的响应率，从而使企业的促销活动更具有针对性，使企业的促销成本降到最低。收集大量客户消费行为信息，运用数据挖掘得出客户最关注的方面，从而有针对性地进行营销活动，把企业的钱花在“点”上。顾客需求的多样化必然会带来产品种类的多样化，造成管理上的困难，同时使得顾客在选择时有着一种眼花缭乱的感觉，以至于不能很快地找到自己所真正需要的东西，这样企业就必须帮助客户，使他们可以迅速找到他们真正需要的信息，从而把潜在的客户转化为现实的客户。
市场趋势的了解
为了增强竞争能力，企业需要对市场竞争态势进行分析，这有助于企业了解潜在加入者的威胁、顾客以及供应商的挑剔程度等等，还可以进行正确的市场细分并确定目标市场，建立销售组织。数据挖掘功能能够对产品、促销效果、销售渠道、销售方式等进行的分析，帮助企业了解不同区域的市场演变趋势，这有助于企业开发适销对路的产品或者使企业明确自己的发展方向，何时决定进入或者退某个区域的市场等，更好地促进企业发展。
其它功能
风险评估和欺诈检查几乎在每个行业中都会用到，尤其是在金融领域或其他依靠信用进行交易的行业，这时候孤立点分析就可以帮助企业进行有效的分析。利用数据挖掘可以探查具有欺诈倾向的客户，这就可以帮助企业对这些客户加强警惕，防止欺诈的发生。

3. 什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的作用体现在数据挖掘的定义上，作用就是从大量的数据中搜索出隐藏于其中有用的信息。

扩展资料：
数据挖掘分析方法：
数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。
1、分类，它首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘技术，建立一个分类模型，再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。
2、估值，估值与分类类似，但估值最终的输出结果是连续型的数值，估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。
3、预测，它是通过分类或估值来进行，通过分类或估值的训练得出一个模型，如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率，可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。
4、相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。
5、聚类，它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。
参考资料来源：百度百科-数据挖掘

4. 什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

1)数据挖掘能做以下七种不同事情（分析方法）：
数据挖掘· 分类 （Classification） · 估值（Estimation） · 预言（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化（Description and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 2)数据挖掘分类 以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 · 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3)各种分析方法的简介 · 分类 （Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。 注意： 类的个数是确定的，预先定义好的 · 估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类
数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值 一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。 · 预言（Prediction） 通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。 例子： 海南航空引入领先的数据挖掘工具马克威分析系统，分析客流、燃油等变化趋势，以航线收益为主题进行数据挖掘，制定精细的销售策略，有效提高了企业收益。 · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一起发生。 例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） · 聚集（Clustering） 聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。 例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群 聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。 c. 中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统，对用户wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群，进行精确营销。

5. 什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

1)数据挖掘能做以下七种不同事情（分析方法）：
数据挖掘· 分类 （Classification） · 估值（Estimation） · 预言（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化（Description and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 2)数据挖掘分类 以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 · 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3)各种分析方法的简介 · 分类 （Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。 注意： 类的个数是确定的，预先定义好的 · 估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类
数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值 一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。 · 预言（Prediction） 通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。 例子： 海南航空引入领先的数据挖掘工具马克威分析系统，分析客流、燃油等变化趋势，以航线收益为主题进行数据挖掘，制定精细的销售策略，有效提高了企业收益。 · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一起发生。 例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） · 聚集（Clustering） 聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。 例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群 聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。 c. 中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统，对用户wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群，进行精确营销。

6. 什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。　1)数据挖掘能做以下七种不同事情（分析方法）： 　　    数据挖掘· 分类 （Classification） 　　· 估值（Estimation） 　　· 预言（Prediction） 　　· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 　　· 聚集（Clustering） 　　· 描述和可视化（Description and Visualization） 　　· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 　　2)数据挖掘分类 　　以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 　　· 直接数据挖掘 　　目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 　　· 间接数据挖掘 　　目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。 　　· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 　　3)各种分析方法的简介 　　· 分类 （Classification） 　　首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 　　例子： 　　a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 　　b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。 　　注意： 类的个数是确定的，预先定义好的 　　· 估值（Estimation） 　　估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类    数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 　　例子： 　　a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 　　b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 　　c. 估计real estate的价值 　　一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。 　　· 预言（Prediction） 　　通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。 　　例子： 海南航空引入领先的数据挖掘工具马克威分析系统，分析客流、燃油等变化趋势，以航线收益为主题进行数据挖掘，制定精细的销售策略，有效提高了企业收益。 　　· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 　　决定哪些事情将一起发生。 　　例子： 　　a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) 　　b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） 　　· 聚集（Clustering） 　　聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。 　　例子： 　　a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 　　b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群 　　聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。 　　c. 中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统，对用户wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群，进行精确营销。 　　· 描述和可视化（Des cription and Visualization） 来源：网界网论坛 　　是对数据挖掘结果的表示方式。

7. 什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

8. 哪种数据挖掘技术能给作带来怎样的益处

舆情监测技术就是一个十分重要的应用领域，企业，政府目前都大量使用，通过舆情监测这种大数据管理技术来说实现对网络舆情的监控，寻找有价值的信息，找出负面的信息。
网络舆情监测系统是针对互联网这一新兴媒体，通过对海量网络舆论信息进行实时的自动舆情采集，舆情分析，舆情汇总，舆情监视，并识别其中的关键舆情信息，及时通知到相关人员，从而第一时间应急响应，为正确舆论导向及收集网友意见提供直接支持的一套信息化平台。

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