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數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、BI及分析型CRM的區(qū)別與聯(lián)系
2015-11-13
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數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、BI及分析型CRM的區(qū)別與聯(lián)系


市場領(lǐng)域里的數(shù)據(jù)分析，是用數(shù)據(jù)來描述過去和現(xiàn)狀。比如到目前為止，前5年的市場份額，及增長率；目前客戶的年齡、地域、收入分布等等。數(shù)據(jù)分析可以滿足大部分的市場決策需求。描述性統(tǒng)計(jì)分析中的頻數(shù)、百分比、交叉表、均數(shù)間比較、相關(guān)分析應(yīng)該都是數(shù)據(jù)分析經(jīng)常用到的統(tǒng)計(jì)方法，而且能夠滿足大部分的市場調(diào)研，和市場狀況分析的需求。這部分?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果不需要進(jìn)行驗(yàn)證，因?yàn)樗褪窃诿枋鍪聦?shí)本身。（抽樣的情況下除外，因?yàn)樾枰獙傮w進(jìn)行推斷）


而數(shù)據(jù)挖掘，是用歷史的數(shù)據(jù)對將來進(jìn)行預(yù)測的分析，帶有決策的味道。比如數(shù)據(jù)分析的結(jié)果說這是“?！?，是因?yàn)椋瑪?shù)據(jù)明白的標(biāo)明了“?！保?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果說這是“?！保且?yàn)樵跀?shù)據(jù)中有“4條腿”、“吃草”、“產(chǎn)奶”、“體重”等等這些指標(biāo)，所以我們分析出來說這是“?！保@個(gè)得出結(jié)果的過程就是數(shù)據(jù)挖掘的過程，而結(jié)果是需要驗(yàn)證的，是可能會(huì)判斷錯(cuò)誤的，這也許是“羊”。客戶細(xì)分、客戶獲取、客戶響應(yīng)模型、客戶提升模型（交叉銷售、向上銷售）、客戶流失預(yù)警這些都屬于數(shù)據(jù)挖掘。

但是這些模型具體包含哪些參數(shù)，通過什么數(shù)據(jù)挖掘方法得到的，建立的過程，以及如何驗(yàn)證的，它們的用途怎樣？在市場營銷的決策中是怎樣的角色。這是接下來要一步步學(xué)習(xí)和探討的內(nèi)容。

BI是最近比較熱門的話題，之前我也不知道什么是BI，參與做了一個(gè)項(xiàng)目后，有了一些理解。BI實(shí)際上是數(shù)據(jù)分析，而非數(shù)據(jù)挖掘。CRM等數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通過ETL加載到BI軟件中，做出一些數(shù)據(jù)分析的報(bào)表。BI之前的工作模式是：從系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的清理工作，在EXCEL或者spss中做出這些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析，然后再寫成規(guī)則的報(bào)告。BI之后的模式是：整個(gè)過程變成了自動(dòng)的，只要點(diǎn)擊想要看到的報(bào)告名就可以自動(dòng)生成了。實(shí)際上一個(gè)BI項(xiàng)目，是一個(gè)系統(tǒng)集成的過程，在這個(gè)過程中ETL是核心。

而分析型CRM，目前還不太了解，個(gè)人有些疑惑：分析的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量是決定了一切。BI通過ETL對數(shù)據(jù)進(jìn)行了清理和轉(zhuǎn)換。那分析型CRM需不需要ETL，如果不需要，又如何在數(shù)據(jù)的輸入端就保證其質(zhì)量呢，而且還得保證這些數(shù)據(jù)的粒度都是產(chǎn)生報(bào)表時(shí)所需的。

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