数据挖掘

r Relationship Management，简称 CRM )是选择和管理最有价值客户关系的一种商业策略。 CRM 要求以客户为中心的商业哲学和企业文化来支持有效的营销、销售以及客户服务。 如果企业拥有正确的领导、策学院理学学士论文 第一章 可行性研究报告 5 略和企业文化， CRM 应用将为企业实现有效的客户关系管理。 客户关系管理首先是一种商业策略，它贯穿于企业的各个部 门和经营环节

广泛、客户特征描述结构复杂。 又如，客户需求层次不一，易受外界因素影响等。 因此，有必要针对这种复杂、多变和多层次性的客户信息进行分析挖掘，以识别客户购买行为，发现客户购买模式和趋 势，从而，进一 步提高企业的服务质量，降低企业营销成本。 数据挖掘技术在房地产行业不同营销阶段上的应用如表 1 所示。 表 1 数据挖掘技术在房地产行业小同营销阶段的应用表 3. 2 数据挖掘技术在房地产 CRM

为移动通信公司开发一名新的客户需要花费 300 美元或是更多，而且新客户的盈利能力不如离开的客户。 这样，公司迫切需要了解什么样的客户流失了而且是什么因素导致了他们的流失。 使用聚类分析技术来完成这一任务虽然十分复杂，但是却可以对用户情况进行深入的了解。 对公司的客户数据库（包括现有的客户和已经转移的客户，其中的数据是一般的地理分布信息和客户基本信息，以及 客户使用移动电话的情况）进行聚类分析

：这是整个 KDD过程中很重要的一个步骤。 运用前面选择的算法，从数据库中提取用户感兴趣的知识，并以一定的方式表示出来（如产生式规则等）是数据挖掘的目的。  ：对在数据挖掘步骤中发现的模式（知识）进行解释。 经过用户或机器评估后，可能会发现这些模式中存在冗余或无关的模式，此时应该将其剔除。 如果模式不能满足用户的要求，就需要返回到前面的某些处理步骤中反复提取。 KDD过程（续） 

挖掘过程的可视化以及可视化指导用户挖掘等方面进行探索和实践。  数据挖掘理论与算法研究。 经过十几年的研究，数据挖掘已经在继承和发展相关基础学科（如机器学习、统计学等）已有成果方面取得了可喜的进步，探索出了许多独具特色的理论体系。 但是，这决不意味着挖掘理论的探索已经结束，恰恰相反它留给了研究者丰富的理论课题。 一方面，在这些大的理论框架下有许多面向实际应用目标的挖掘理论等待探索和创新。

索和实践。  数据挖掘理论与算法研究。 经过十几年的研究，数据挖掘已经在继承和发展相关基础学科（如机器学习、统计学等）已有成果方面取得了可喜的进步，探索出了许多独具特色的理论体系。 但是，这决不意味着挖掘理论的探索已经结束，恰恰相反它留给了研究者丰富的理论课题。 一方面，在这些大的理论框架下有许多面向实际应用目标的挖掘理论等待探索和创新。 另一方面，随着数据挖掘技 术本身和相关技术的发展

4, AAB 129802 49,249, 15,036, 64,285, AAC 51710 56,958, 1, 10,980, 67,939, 1, ABA 288 53, 26, 80, ABB 15750 7,404, 3,279, 10,683, ABC 37216 38,591, 1, 10,871, 49,463, 1, ACA 10 1, 1, 3, ACB 44 21, 8,

、与趋势或变化率相关的 研究意义  如何能够在大量的报警信息中 ， 与其他关联的信息进行比照和分析 ， 进行有效的归纳总结 ， 得出攻击者意图 ， 攻击目的和攻击心理 ， 并有效锁定攻击者。  规则自动发现解决了人工建立知识库的困难。  行为分析是 IDS技术的最高境界 ,是 NIDS技术目前所面临的巨大瓶颈所在。 从学术研究向应用转化。 研究方案 —— 数据挖掘  聚类算法

变异：发生变异的概率很小 （ 7）新群体的产生： 保留上一代最优个体，一般为 10%左右，至少 1个 用新个体取代旧个体，随机取代或择优取代。 11000， 11011， 11001， 10011 （ 8）重复上述操作： 说明： GA的终止条件一般人为设置； GA只能求次优解或满意解。 分析：按第二代新群体进行遗传操作，若无变异，永远也找不到最优解 ——择优取代有问题。 若随机的将个体

章 计算机局域网集成 • k平均算法最为简单。 每个簇用该簇中对象的平均值来表示。 • ⑴首先将所有对象随机分配到 k个非空的簇中。 • ⑵计算每个簇的平均值，并用该平均值代表相应的簇。 • ⑶根据每个对象与各个簇中心的距离，分配给最近的簇。 • ⑷然后转第二步，重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复直到满足某个准则函数才停止。 • k中心点算法 • 每个簇用接近聚类中心的一个对象来表示。