随着经济全球化和网络化的快速发展，商业环境中的信息越来越密集，数据库的规模越来越大，在当今的网络营销中，企业如何从大量的业务数据中经过提取和分析，做出正确快速的决策，以获得有利于商业运作的信息，提高企业的竞争力，是各行各业广泛重视的问题。面对“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘技术应运而生，而且越来越显示出其强大的生命力。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。

    早期各种商业数据是以数据库的形式存储在计算机中的，后来发展到可对数据库进行查询和访问，进而又发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。

1数据挖掘的概念

    数据挖掘就是通过挖掘数据仓库中大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据，提取隐含在其中的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在商业应用领域，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据；其功能有：自动预测趋势和行为、关联分析、聚类、概念描述、概念描述等。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。

2客户关系管理与数据挖掘技术

    网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。从本质上来说，网络营销与传统市场营销的目标都是一致的，都是为了实现企业的营销目标。客户关系管理(CRM)是企业与客户之间建立的管理双方接触活动的信息系统。

    网络营销的企业竞争是一种以顾客为焦点的竞争形态，争取顾客、留住顾客、扩大顾客群、建立亲密顾客关系、分析顾客需求、创造顾客需求等，都是最关键的营销课题，网络时代企业的客户关系管理应该是利用现代信息技术手段，与散布在全球各地的顾客群保持紧密的关系并能掌握顾客的特性，再经由教育顾客与企业形象的塑造，建立顾客对于虚拟企业与网络营销的信任感，在企业与客户之间建立的一种数字的、实时的、互动的管理交流系统。其特征为：个性化营销服务和客户服务。信息采集渠道的多样化和集成化；客户信息的集中式管理和共享；商业智能化的数据分析和处理。基于网络时代的目标市场、顾客形态、产品种类与以前有很大的差异，如何跨越地域，文化、时空差距再造顾客关系，发掘网络客户，了解并掌握网络客户的愿望并利用互动服务与客户保持良好的关系，是众多企业需要考虑的首要问题。

3 CRM中经典数据挖掘技术的分析

    3.1神经网络

    神经网络是模拟人脑神经网络来处理、记忆信息的一种新型系统，主要由“神经元”的互联，或按层组织的节点构成，通常由输入层、中间层和输出层三个层次组成，在每个神经元求得输入值后，再汇总计算输入值；由过滤机制比较输入值，确定网络的输出值。它可完成分类分析、聚类分析、回归分析，是典型的预测工具。其优点为：抗干扰能力、可变性、通用性强，有较强的容错性和鲁棒性；能并行处理规模较大的数据库；能处理连续、分类或聚类离散变量；有较强的自适应自学习能力。

    神经网络适合分析cRM中的定量问题，适合处理大量非线性、有时间顺序、多目标、残缺不全的数值型数据，处理注重结果、不用解释原因的复杂问题。如：可根据客户的交易纪录和网站点击率等建立神经网络客户模型，分析客户响应度、忠诚度，预测客户需求，指导生产和服务，从而留住老客户、赢得新客户。

    3.2决策树

    决策树是以图表表示一系列事件和可能结果的方法。由决策节点、分支和叶子组成，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表1个测试输出，而每个树叶点代表类或类分布，它可完成分类分析、聚类分析，是比较成熟的、作决策的极好工具。其优点为：决策过程直观、易理解、易使用、自动化程度高、效率高；擅长处理非数值型和分类型数据；易转换成数据库查询语句，能清晰地显示哪些字段比较重要。目前，在数据挖掘中使用的决策树方法有多种，典型的在国际上影响较大的决策树方法是Quinlan研制的ID3算法。

    决策树与神经网络相比更适合分析CRM中的定性问题。分析含有大量字段、用自然语言表述的非数值型数据，分析需要解释原因或结果为以自然语言表达的规则的问题。如：分析客户资料，进行客户细分，以便针对不同客户群制定不同的对策；根据客户的交易数据，访问网站等情况，分析客户流失规律、解释每个客户群流失原因，帮助制定对策留住客户。

    3.3遗传算法

    遗传算法同生物进化过程非常相似，以自然选择和遗传理论为基础，它擅长聚类分析、分类分析、关联分析和优化，能解决其他技术难以解决的问题，是非常优秀的描述和预测工具。其优点为：非常适用于大规模并行计算，在巨量资料中快速搜寻、对比、演化出整体最优点，容错能力强、能够处理不连续的、非规则的或有噪声的数据。

    遗传算法适合分析CRM中的复杂问题或优化其它技术。如：根据客户基本信息、交易数据和其它外部数据等，利用其强大的搜索能力和反复学习找到最优解，使客户信息提取更加量化、更加明确，完成客户盈利分析。以便制定不同客户策略，留住、赢得有价值客户。

    3.4规则推理

    规则推理即对数据中的“如果——那么”规则进行寻找和推导，从中找到出现条件概率较高的模式。其优点为：直观、容易理解；能用简单的if—then规则描述数据间的完备关系。能处理带有属性或描述的数据项，得出的规则具有可读性。

    规则推理侧重于分析CRM中的定性问题。分析连续和离散的、用自然语言表述的客户数据，如：分析客户点击的页面、内容及频率。了解客户偏好和习惯，提供针对性服务，增加客户满意度；分析客户特定购买模式，获取潜在的客户购买规则及不同商品间的相互联系，实现交叉销售、追加销售、“一对一”营销。