客户关系管理第 7 章 crm 系统中的商业智能技术

客户关系管理客户关系管理

第 7 章 CRM 系统中的商业智能技术

数据仓库技术

数据挖掘理解

三种技术的的应用

商业智能技术的概念与应用

联机分析处理

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库

客户关系管理客户关系管理第 7章 CRM系统中的商业智能技术

数据仓库数据仓库 (data warehouse) 是一个面向主题的 (subject oriented) 、集成的 (integrated) 、非易失的 (non-volatile) 、随时间变化的 (time variant) 数据集合，

用于支持管理决策

面向主题

集成性

非易失性

时变性

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


数据粒度

粒度级别综合程度数据量数据细节（详细度）

高高小低

低低大高

数据分割

垂直分割

水平分割

图解分割商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


特性数据库数据仓库

数据当前数据历史数据

面向业务操作数据分析

存储读写操作多为只读

使用频率高较低

数据访问量少多

要求的响应时间较短可以很长

关注数据输入信息输出

数据仓库与数据仓库的区别

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


企业外部数据

数据仓库存储数据元数据

业务操作型系统

数据清洗 / 转换

数据提取

提取仓库

数据挖掘系统 / 数据展现系统

数据集市数据集市数据集市数据集市

数据仓库的体系结构图

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


操作数据存储

ODS 是用于支持企业日常的、全局应用的数据集合。 ODS 解决的是“日

常”性问题，因而具有引入数据是可变的、数据是当前或近期的两个特点。

应用

OLTP

OLAP

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


联机分析处理

OLAP 是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人

员对数据进行深入观察。

相关逻辑概念

变量维维的层次

维成员事实

多维数据立方体商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


OLAP 的分析动作

数据切

片

数据切

块

数据钻

取

数据聚

集

数据旋

转

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


2007 3 季

2007 1 季

2006 1 季

2006 3 季

2007 4 季

2007 2 季

2006 4 季

2006 2 季

a1

a2

北京上海东京大阪钻取

聚集

a2

a1

2006

2007

中国日本

2006

2007

北京上海东京大阪

a1

a2

2006

2007

A1

200

230

A2

456

478

A3

100

120

A1

A2

A3

2006

200

456

100

2007

230

478

120

数据钻取与聚集

数据旋转

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


冰箱销售

第 1 季度，冰箱在什么地区销售情况最好？

第 1 季度，哪个省份的冰箱销量处于领先地位？

第 1 季度，哪个城市的冰箱销售数量最高？

产品地点

时间

电视冰箱空调

华东东北

西北

2006.4 2007.1 2007.2 2007.3

冰箱

运用数据切片来分析

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


冰箱 44899

西北

79954

华东

36040

东北

25309

浙江

29344

江苏

17866

吉林

18174

辽宁

西北东北华东

冰箱 24632

陕西

20267

甘肃

25301

山东

运用数据钻取来分析

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


07 年 1 季 07 年 1 季 07 年 1 季

电视冰箱空调

数量数量数量

西北

陕西西安 14569 13544 11308

咸阳 11027 11088 8112

甘肃兰州 7205 11169 9846

天水 2832 9098 6355

华东华东

山东济南 8770 12109 10699

青岛 8781 13192 10657

浙江杭州 14571 14025 19326

宁波 12830 11284 17196

江苏南京 22675 16624 19665

苏州 18308 12720 17983

东北

吉林长春 9003 9413 6847

四平 8201 8453 4364

辽宁沈阳 16751 9631 5745

大连 12126 8543 6356

商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


用户

信息实用者

知识挖掘者

客户数据仓库的功能

动态、整合的客户数据管理和查询功能

基于数据库的客户关系结构和忠诚客户识别功能

基于 WEB 数据仓库的信息共享功能

基于数据库支持的客户购买行为参考功能

基于数据库支持的客户流失警示功能

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基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


客户数据仓库的体系结构

数据挖掘

对分析的结果进行评估

客户信息

客户活动清洗、转换

外部数据

联机分析处理

数据仓库

数据准备

客户数据集市

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客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


客户数据仓库的设计

分析建立

企业模型

概念模

型设计

逻辑模

型设计

物理模

型设计

数据仓库的生成

确定系统边界及主题域

技术准备工作

确定数据的存储结构

确定数据存放位置

确定存储分配

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DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


客户数据仓库的建设

数据信息的搜集和集成

确保数据的质量

按规则更新数据 ,保持对已有客户的看法

数据仓库统一共享，以发挥最大

效益分析

定性分析方法

定量分析方法商业智能

DM 的应用

客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


数据挖掘

数据挖掘（ data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。它是通过分析数据发现数据内部的信息和知

识过程。

数据挖掘定义首先强调了数据挖掘的基础是大量数据，所以数据挖掘应该具有高效处理大量数据的能力。这也是目前数据挖掘技术的一个难题，一些算法在小数据集上效果很好，但数据量增加到一定程度，算法的实现代价过大、效率太低，甚至无法实现。

商业智能

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基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


数据来源事务数据库

高级数据库

数据仓库

关系数据库

数据挖掘算法

孤立点分析

关联分析

分类分析

聚类分析

序列模式分析

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客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


ID 购买商品

1 {K,A,D,B}

2 {D,A,C,E,B}

3 {C,A,B,E}

4 {B,A,D}

规则置信度

A∧BD 75%

A∧DB 100%

B∧DA 100%

A B∧D 75%

B A∧D 75%

D A∧B 100%

关联分析

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客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库

{F} 25%

项集支持度

{A} 100%

{B} 100%

{C} 50%

{D} 75%

{E} 50%

根据最小支持度 60%得到频繁项集 L1

连接产生候选集

项集支持度

{A} 100%

{B} 100%

{D} 75%

项集

{A,B}

{A,D}集

{B,D}

计算支持度项集支持度

{A,B} 100%

{A,D} 100%

{B,D} 75%

全部满足最小支持度连接产生新的候选集项集

{A,B,D}

支持度

75%


序列模式分析

C=先购买了商品 X 的组

数

先购买了商品 X 在购买商品 Y 的组数

S=总组数

先购买了商品 X 在购买商品 Y 的组数

置信度

支持度

客户号日期商品号数量

甲3/4/07

A 14

B 3

4/4/07 C 11

乙

5/6/07

C 2

B 3

D 13

8/6/07B 10

D 12

I1 I2 C S

A B 1 0.5

B C 0.5 0.5

A,B C 0.5 0.5

B B 0.5 0.5

B D 0.5 0.5

B B,D 0.5 0.5

B,C,D B,D 0.5 0.5时间分类表

序列规则


AllCredit Risk

Good:3Bad:4

Debt=LowCredit Risk

Good:3Bad:1

Debt=HighCredit Risk

Good:0Bad:3

Employment Type=Self-employed

Credit RiskGood:0Bad:1

Employment Type=salaried

Credit RiskGood:3Bad:0

ID 债务情况收入情况工作类型信用风险

1 High High Self-employed Bad

2 High High Salaried Bad

3 High Low Salaried Bad

4 Low Low Salaried Good

5 Low Low Self-employed Bad

6 Low High Self-employed Good

7 Low High Salaried Bad

分类分析

决策树

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基本概念

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OLAP的应用

OLAP

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DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


聚类分析

相异度

距离

0d(2,1) 0d(3,1) d(3,2) 0 d(n,1) d(n,2) … … 0

xi1xj12 + xi2xj22 + … + xipxjp2

（ a）（ b）

（ c）

K- 平均算法的过程

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基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

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DW与 OLAP

数据挖掘能自动地发现隐藏在大量数据中的隐含模式，它与其他分析型工具最大的不同在于它的分析过程是自动的。数据挖掘的用户不必提出确切的问题，而只需挖掘工具去挖掘隐藏的模式并预测未来的趋势，这样更

有利于发现未知的事实。

与数据挖掘相比， OLAP更多地依靠用户输入问题和假设，但用户先入为主的局限性可能会限制问题和假设的范围，从而影响最终的结论。因此，作为验证型分析工具， OLAP更需要

对用户需求有全面而深入的了解。

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基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


数据挖掘的基本步骤

模型实施

建立数据挖掘库

分析数据

建立模型

模型评估与验证

确定分析和预测目标

修改模型

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OLAP的应用

OLAP

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DM 与 OLAP

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数据挖掘在

CRM中的应用

客户分类

客户识别和客户保留客户忠诚度分析客户赢利率分析

个性化营销

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基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

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DM 与 OLAP

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数据仓库


数据挖掘在工具的选择

公司的数据挖掘需求是短期行为还是长期使用

公司的数据挖掘经验和水平

公司的数据状态

公司的预算

工具的性能

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基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

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DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


商业智能

商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。商业智能用来辅助商业活动作出快速反应，加快知识的获取速度，减少企业不确定性因素的影响。因此满足管理层和决策层对信息知识的时

间性和准确性的要求。

商业智能在我国尚处于起步阶段，商业智能系统适合应用的行业依次是：零售、保险、银行、通信、离散制造、政府、医疗、分销、流程制造、教育。

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基本概念

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OLAP的应用

OLAP

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商业智能系统的的数据处理循环

数据仓

库

决策支

持

企业决策层

OLAP 数据挖掘

数据存储

提取、清洗、转化

业务数据库

决策信息反馈到实际的业务系统

中

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BI与 DSS、 EIS的区别

使用对象范围具有的功能

商业智能的使用对象既有企业经理一类的企业领导和高层决策者，又有企业内部各部门的职能人员，还包括客户、供应商、合作伙伴等企业外部

用户。

商业智能具有传统 DSS 、 EIS所不

具有的强大的数据管理、数据分析与知识发现能

力。

知识库状态

传统的 DSS 、 EIS中的知识库是在建立的系统中设置好的，库中的知识很少发生变

化。即使发生变化，也采用定期认为更新的方法修改。

而 BI 系统是一个闭合循环的动态系统。

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基本概念

基本概念

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OLAP的应用

OLAP

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DM 与 OLAP

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支撑技术：数据仓库为平台，数据挖掘 OLAP 互补，进行分

析

体系结构：以Web服务形式提供，以 XML 形式发放 BI 应用的分析结果是新的发展趋势。

应用系统： BI 系统将更具专业化和行业化的特点，与企业门

户、企业应用集成紧密相连

商

业

智

能

的

发

展

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客户智能

客户智能是创新和使用客户知识，帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程

以及软件的集合。

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基本概念

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客户智能的理解

理论基础

信息系统层面

数据分析

知识发现

战略

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基本概念

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OLAP的应用

OLAP

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DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


客户知识

客户知识，顾名思义，是有关客户的知识。客户知识包括客户的消费偏好、喜欢选用的接触渠道、消费特征等许多描述客户的知识。客户知识是人们通过实践认识到的、与客户有关的规律性，而客户智能是获得客户知识并使用客户知识求解问题的能力。

客户智能是对企业战略决策真正有价值的事物和行动。生成客户知识的过程称之为客户知识的加工处理过程，客户智能不仅包括了客户知识的生成，而且强调了客户知识在企业中的分发、使用，直到产生客

户智能。

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客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


客户知识生成客户知识分发

客户档案

客户知识使用

营销

客户服务

。。。。

客户智能

客户智能

客户智能的生成、分发、使用

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客户智能

基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库


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基本概念

基本概念

数据挖掘

DW 的应用

OLAP的应用

OLAP

基本概念

DM 与 OLAP

DM 的算法

数据仓库

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