数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、什么是数据挖掘
数据挖掘（DataMining）是指从海量的数据中抽取出有意义的、重要的、潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的工作过程可以包括数据的抽取、存储管理、挖掘和展现等几个部分。
二、数据挖掘的作用
数据挖掘的应用方向之一就是精准营销。随着技术的发展和市场竞争的激烈，传统营销系统很难应对复杂的市场环境，大众化的营销方式已经逐渐失去了优势。而通过基于客户基本信息和行为的数据挖掘，采用精准营销的方式，可以实现客户的需求分析、市场细分等内容，提高营销效益的同时，进一步降低营销成本。
三、数据挖掘的过程
数据挖掘的过程主要包括：定义业务问题、建立数据挖掘库、确定分析的内容、准备数据、模型评价与实施。数字化转型网www.szhzxw.cn
（1）数据挖掘——定义业务问题
对业务问题和数据挖掘的目标进行明确的定义，例如从整体上分析市场的结构和发展的趋势，或者从微观的角度分析客源的结构。在这个阶段需要明确业务范围，从而制定数据挖掘的计划。
（2）数据挖掘——建立数据挖掘库
主要过程包括：对数据的搜集，确定需要挖掘的数据源。选择用于挖掘的数据，对数据的质量进行评估，确定数据的哪些属性会影响模型的质量。
（3）数据挖掘——确定分析的内容
以零售行业为例，分析的内容可以包括：产品分析、价格分析、购买频率、促销分析等。根据分析结果可以确定企业的主销产品、价格带、复购率、促销效果等。
（4）数据挖掘——准备数据
准备数据的主要过程包括：选择最优的预测变量，如果数据量较大，可以进行数据抽样，也可以在原始数据中衍生新的变量作为预测变量。数字化转型网www.szhzxw.cn
（5）数据挖掘——模型实施与评价
依据现有数据源的匹配程度，选择并确定合适的数据模型，在通过模型的分析结果为决策人员提供依据的同时，需要根据结果反馈不断优化完善模型。
四、数据模型
常用的数据模型有客户细分、客户流失分析、交叉销售和客户价值评估等模型。
客户细分可以实现客户的差异化服务，使产品和服务更直接地针对合适的客户群。客户细分可以使用挖掘的分类和聚类算法实现。
客户流失分析是为了挽留客户，并提高客户的忠诚度。举例来说，如果客户的购买次数突然减少，并且对产品、服务等评价很低，可能是高危用户。如果客户的购买次数没有减少，但是对产品、服务评价变低，客户可能会流失。
交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，通过研究客户对产品的使用习惯和消费行为特点去发现老客户的潜在需求。同时交叉销售可以通过产品之间的关联，寻找捆绑销售的机会，为新产品寻找已有用户中的目标群体。数字化转型网www.szhzxw.cn
客户价值评估模型的搭建，主要衡量客户五个方面的表现，包括：客户的当前贡献度、未来贡献度、信用度、忠诚度和成长潜力等。
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