新型客户订单分析管理

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1、新型客户订单分析管理【摘要】随着互联网的发展，数据量急剧膨胀，人们需要高效、自动化的数据分析工具，数据挖掘应运而生，数据挖掘这种技术是当今研究的热点Z-O利用数据挖掘技术对客户订单的研究一直以来是国内外学者研究的热点问题，利用数据挖掘技术对客户订单的管理进行了分析和设计，从大量的数据中抽取有用的商业信息，实现经营管理中的决策支持，从而提高客户订单管理系统的时效性。【关键词】数据挖掘；订单管理；客户管理；SAS1•数据挖掘技术概述1.1数据挖掘技术的分析方式在当今的人工智能领域之屮，数据挖掘技术被称为知识发现或数据库中知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabases,

2、KDD),也有人把数据挖掘技术视为是从数据库中知识发现过程的一个基本步骤。数据挖掘技术是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程，因此它与数据仓库有着密切的联系。图1数据挖掘系统原型数据挖掘的分析方法犬致有两大种类。一类是直接数据挖掘，其目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的屈性，即列)进行描述；另一类是间接数据挖掘，其目标中没有选岀某一具体的变量来用模型进行描述，而是在所有的变量中建立起某种关系。上面的分类、估值、预言属于直接数据挖掘，后三种属于间接数据挖掘。数据挖掘的分析方法大致可分为以下几种：分类(Clas

3、sification)。从数据屮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：信用卡申请者，分类为低、中、高风险。估值(Estimation)。估值与分类十分相似，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；分类的类别是确定数日的，估值的量是不确定的。例子：乩根据购买模式，估计一个家庭孩子个数。b・根据购买模式，估计一个家庭的收入。c.估计realestate的价值。预言(Prediction)。预言是通过分类或估值起作用的。及先通过分类或估值得出模型，然后再用该模型对未知变量的预言。例子：海南航空引

4、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(Affinitygrou-pingorassociationrules)o决定哪些事情将一起发生。例子：比超市中客户在购买A的同时，经常会购买B,即A二＞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建义好的类，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

5、户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群。描述和可视化(DescriptionandVis-ualization)o是对数据挖掘结果的表示方式。1.2数据挖掘技术的实现方法在技术方面，根据数据挖掘的工作过程可分为数据的抽収、数据的存储和管理、数据的展现。数据的抽取：数据的抽取是数据进入仓库的入口。数据的存储和管理:数据仓库的组织管理方式决泄了它冇别于传统数据库的特性，也决定了其对外部数据的表现形式。数据的展现：在数据展现方面主要的方式有：查询：实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询。报表：产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表。可视化：用易于理解

6、的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系。统计：进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析。挖掘：利用数据挖掘等方法，从数据中得到关于数据关系和模式的识。2.数据挖掘技术在客户订单管理中的应用2.1进行客户识别和保留首先应识别潜在客户，然后将他们转化为客户这时可以采用DM屮的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型対未来対象进行分类。客户

7、保留则是留住老顾客，防止客户流失的过程。对企业來说，获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成木高。在保留客户的过程中，非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。2.2数据挖掘技术在客户管理中的应用客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析屮主要是对客户持久性，牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费，消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析，可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、