• 1. 客户关系管理主讲:张晓鹏2010-2011第二学期哈 尔 滨 恒 星 学 院
  • 2. 第5章 客户关系管理系统 数据仓库与知识数据仓库 数据仓库的实施 数据挖掘技术 数据仓库技术的发展 12433客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 3. 第1节 数据仓库技术的发展 1.现代数据库技术 “数据仓库”起源于20世纪50年代,当时美国军方计算机系统将从世界各地搜集来的情报存储起来,称之为“信息库”或“数据库”。 总体来讲,数据库技术是数据库、数据库管理系统和数据库系统的统称。 数据库管理系统(DBMS)是一个管理数据库的软件,提供了对数据存储、查询、检索、运算、统计、编辑和打印等多种功能。 客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 4. 第1节 数据仓库技术的发展 1.现代数据库技术 一般而言,现代的DBMS应当具备的功能有:提供高级的用户接口;查询处理和优化、数据目录管理、并发控制、恢复功能、完整性能约束检查、访问控制等。 一个完整的数据库系统是由数据库、数据库管理系统、软硬件支持系统和数据库管理开发人员等部分组成的。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 5. 第1节 数据仓库技术的发展 2.数据仓库(Data Warehouse) 及其应用 数据库与数据仓库 数据库技术的应用为企业更好的利用自身的客户和业务信息提供了工具,同时也为计算机应用发展到企业提供决策参考和支持功能做好了准备。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 6. 第1节 数据仓库技术的发展 2.数据仓库(Data Warehouse) 及其应用 数据库与数据仓库 数据仓库(Data Warehouse)不是数据的简单堆积,而是从容量庞大的事务型数据库中抽取数据,并将其清理、转换为新的存储格式,即根据决策目标将存储于数据库中对决策分析所必需的、历史的、分散的、详细的数据,经过处理转换成集中统一的、随时可用的信息。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 7. 第1节 数据仓库技术的发展 2.数据仓库(Data Warehouse) 及其应用 数据库与数据仓库 具体来说,事务处理环境不适合DSS应用的原因概括起来主要有以下四点: (1)事务处理环境下的数据时分散而非集成的。 (2)事务处理系统不具备数据动态集成的能力,数据源中数据发生的变化不能反映给决策者。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 8. 第1节 数据仓库技术的发展 2.数据仓库(Data Warehouse) 及其应用 数据库与数据仓库 (3)对于决策分析而言,历史数据是相当重要的,而企业的事务处理一般只需要当前数据。 (4)决策分析往往需要对细节数据进行不同的程度的综合,事务处理系统不具备这种综合能力。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 9. 第1节 数据仓库技术的发展 2.数据仓库(Data Warehouse) 及其应用 数据仓库的实现过程 (1)汇集整理各种源数据 (2)存储管理数据和数据挖掘 (3)获取所需信息 数据仓库的发展趋势 (1)并行化和可扩展性 (2)数据仓库与Internet/Intranet的集成客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 10. 第2节 数据仓库与知识数据仓库 1.数据仓库的功能 动态、整合的客户数据管理和查询功能 基于数据库支持的客户关系结构和忠诚客户识别功能 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 基于Web数据仓库的信息共享功能客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 11. 第2节 数据仓库与知识数据仓库 2.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 按规则更新客户数据,保持对已有客户的统一看法 数据仓库统一共享,以发挥最大效益客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 12. 第2节 数据仓库与知识数据仓库 3.知识数据库的建设 建设知识数据库的主要工作 (1)知识的挖掘 (2)知识的鉴定和编码 (3)知识分类和使用方法开发及软件设 置 (4)硬件资源的配置 (5)相应的组织设置和员工培训客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 13. 第2节 数据仓库与知识数据仓库 3.知识数据库的建设 知识数据仓库的作用 (1)实现信息和知识的有序化 (2)知识数据仓库的建立,为MIS和BI系统中配以相应的技术手段提供了基础,便利了对知识的查询、检索和有效使用。 (3)加快了知识交流的速率,有利于知识积累和再生成,更为重要的是提高了共享的有效度。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 14. 第2节 数据仓库与知识数据仓库 3.知识数据库的建设 知识数据仓库的作用 (4)知识数据仓库能实现对客户知识的有效管理,可与客户数据仓库配合使用,将企业销售、营销信息通过数据库收录、储存、共享和进行相应的权限控制,来保证企业宝贵的客户信息不随人员的流动、变化而遭受损失。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 15. 第3节 数据仓库的实施 1.项目计划 项目计划是指定义创建数据仓库的项目目标和确定项目范围,包括对项目计划的评估和流动的调整。 确定范围的主要任务包括了解方向性分析处理需求、确定信息需求、确定数据覆盖范围。方向性需求包括:决策类型、决策者感兴趣的问题等。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 16. 第3节 数据仓库的实施 2.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库中一个很重要的阶段,好的业务需求分析会使项目成功的几率大大增加。分析阶段主要包括两个方面任务:深入了解数据源;分析数据仓库系统所包含的主题域及其相互之间的关系。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 17. 第3节 数据仓库的实施 3.数据线 数据仓库设计 数据仓库设计分为模型设计和物流设计两个阶段。 数据预处理 数据预处理是数据仓库设计工程中非常重要的过程,它由三个主要步骤组成:抽取、转换、加载。 数据维护客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 18. 第3节 数据仓库的实施 4.技术线 技术线的实施分为技术选择和产品选择两个步骤 5.应用线 应用线的实施分为应用设计和应用开发两个步骤 6.系统运行维护 运行维护分为目标数据维护和元数据维护 客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 19. 第4节 数据挖掘技术 1.数据挖掘概述 数据挖掘的定义 数据挖掘就是从大型数据库的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,提取的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式。 简单表述为:从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 20. 第4节 数据挖掘技术 1.数据挖掘概述 数据与知识 (1)广义知识 (2)关联知识 (3)分类知识 (4)预测知识 (5)偏差型知识。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 21. 第4节 数据挖掘技术 2.在数据仓库进行的数据挖掘 作为挖掘的数据有两种来源:数据仓库或数据库 目前,基于数据仓库的数据挖掘日益为人们所推崇,因为它有三点优势: (1)数据挖掘必须要对数据进行抽取、清洗、转换和装载,这个过程很耗时。 (2)数据集成度和综合性高。 (3)历史数据丰富。客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 22. 第4节 数据挖掘技术 3.数据挖掘的应用领域 百货公司超市 信用卡公司 保险公司 税务部门 卫生部门 汽车制造企业 教育部门 司法机关客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 23. 第4节 数据挖掘技术 4.数据挖掘的功能 自动预测趋势和行为 关联分析 聚类 概念描述 偏差检测客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 24. 第4节 数据挖掘技术 5. CRM中的数据挖掘流程 确定问题和明确目标 建立营销数据库 探索数据 为建模准备数据 数据挖掘模型的建立 评价模型 将数据挖掘运用到CRM方案中客户关系管理第7章 数据仓库及数据挖掘技术
  • 25. Thank You !2010-2011第二学期哈 尔 滨 恒 星 学 院