数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。对于每一个面临竞争的公司，... 数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。
数据挖掘中的分类、聚类等技术可以让用户对数据库中的数据按类别、年龄、职业、地址、喜好等企业感兴趣的属性进行客户细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础．也是建立客户一对一营销的基础。
客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则，即80%的利润来自20%的客户。通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析，从而将客户进行分类。数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类别里的客户具有相似的属性。
数据仓库支持多维分析。多维分析通过把一个实体的属性定义成维度，使用户能方便地从多个角度汇总、计算数据，增强了数据的分析处理能力，通过对不同维度数据的比较和分析，增强了信息处理能力。多维分析是数据仓库系统在决策分析过程中非常有用的一个功能。3）数据仓库是数据挖掘技术的关键和基础。
1、在商业领域的应用广泛： 作为研究工具，数据挖掘帮助企业洞察市场动态和消费者行为。 提升生产过程效率，通过分析优化决策，减少浪费。 在市场营销中，数据挖掘是精准定位和个性化策略的重要手段。 而在客户关系管理中，它更是企业与客户沟通的桥梁，优化服务和增强客户体验。
2、ISBN号码为9787500565819。这本书深入探讨了数据挖掘在客户关系管理中的应用，将科学原理与实践艺术相结合，为读者提供了丰富的理论与实践指导。无论是对企业管理者还是数据分析师，都是一本不可多得的参考书籍。
3、数据挖掘不再仅仅是一门技术，更像是一种科学与艺术的结合，它挖掘出隐藏在数据背后的商业价值和洞察，为企业决策提供强有力的支持。在这个过程中，数据挖掘成为了连接理论与实践、科学与艺术的桥梁，为企业的发展和创新提供了强大的工具。
4、以下是《客户关系管理》一书的目录内容改写，分为各个章节，以便更好地理解和掌握。
1、ISBN号码为9787500565819。这本书深入探讨了数据挖掘在客户关系管理中的应用，将科学原理与实践艺术相结合，为读者提供了丰富的理论与实践指导。无论是对企业管理者还是数据分析师，都是一本不可多得的参考书籍。
2、在商业领域的应用广泛： 作为研究工具，数据挖掘帮助企业洞察市场动态和消费者行为。 提升生产过程效率，通过分析优化决策，减少浪费。 在市场营销中，数据挖掘是精准定位和个性化策略的重要手段。 而在客户关系管理中，它更是企业与客户沟通的桥梁，优化服务和增强客户体验。
3、数据挖掘不再仅仅是一门技术，更像是一种科学与艺术的结合，它挖掘出隐藏在数据背后的商业价值和洞察，为企业决策提供强有力的支持。在这个过程中，数据挖掘成为了连接理论与实践、科学与艺术的桥梁，为企业的发展和创新提供了强大的工具。