数据挖掘及其在客户关系管理中的应用,数据挖掘能够根据客户的特点推荐商品体现了

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

1、数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析（Churn Analysis）、客户信用记分（Credit Scoring）、欺诈发现（Fraud Detection）等等。

2、情感分析：分析社交媒体内容，了解公众情感和态度，用于舆情分析和品牌管理。实例：Twitter 舆情分析：分析 Twitter 上的大量用户推文，可以了解公众对特定事件、产品或话题的情感和态度，用于舆情分析和品牌管理。农业：农作物管理：通过分析气象数据、土壤数据，优化农作物种植和管理策略。

3、这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。随着以客户为中心经营理念的不断深入人心，分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。

4、还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。

5、这些内容与数据分析都是不一样的。应用及就业领域 当前数据挖掘应用主要集中在电信（客户分析），零售（销售预测），农业（行业数据预测），网络日志（网页定制），银行（客户欺诈），电力（客户呼叫），生物（基因），天体（星体分类），化工，医药等方面。

数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

1、IDC报告指出，大数据应用在2013年已经开始融入传统行业，加速其数据化转型，而随着数据挖掘技术日益成熟，CRM软件不断推广，CRM在这一进程中扮演了至关重要的角色，带动商业智能分析和应用市场的快速成长。利用CRM将客户数据集中管理 客户无疑是企业发展的根本，企业需要建立自己的客户数据库。

2、CRM系统可以全方位的对客户资料以及信息进行辨别，当客户联系企业销售人员时，可以第一时间知道是哪位客户，还可以避免多个销售人员对同个客户进行跟进，大大提升了企业销售人员的工作效率。

3、成交客户积累一定数量后，CRM会对成交的客户进行阶段平均周期、行业、来源、产品等共性方面统计，形成用户画像模型，让企业了解到哪个行业或地域机会最多，哪种产品最受客户喜爱...这些共性特征，可用来对潜在客户进行更好的挖掘和服务。

4、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。