客户关系管理的数据采集过程分析(2)
2016-07-10 01:11
导读：回归分析。回归分析主要用于分析市场趋势。市场分析包括新产品趋势分析，通过趋势分析从而提出紧密联系市场和不同地区不同需求的反映季节趋势的产
回归分析。回归分析主要用于分析市场趋势。市场分析包括新产品趋势分析，通过趋势分析从而提出紧密联系市场和不同地区不同需求的反映季节趋势的产品。决策树也是该领域的算法。k-mean是用于该领域的最有代表性的算法。
联合规则。联合规则主要用于分析顾客的购买模式从而使公司对于目标营销做出更好的决策，更加有效地规划库存和组合，生产出可以创造更多利润的产品。Apriori是用于该领域的最有代表性的算法。
数据评估及部署
建立模型以后，要评估和验证结果。因为所收集的数据分为两组，一组用于建立和训练模型，而另一组则用来评估建立模型的有效性。
含混矩阵是数据评估最有用的方法之一，如表1所示。
表1总结了对水果农场进行数据采集的结果：竖列显示了农场实际售出的水果吨数，横行表示农场将要卖出水果吨数的预测值。因此在本数据采集中，对苹果预测的准确率达到48/54（=48 5 1），该数据采集的整体准确率达到191/218=0.8761。
但是当误差不同时具有最高准确率的模型并不是最合适的。 例如，如果农场依据正确值/错误值一吨苹果可以赚$10/-15，一吨香蕉赚$20/-10和一吨桃子赚$25/-15，详见表2。
农场所获利润是：
48×10 65×20 78×25-11×15-8×10-8×15=3730-365=$3365
现在看另一个数据集，如表3所示。
该数据采集的整体准确率是195/218=0.8945。
农场所获利润是：
60×10 67×20 68×25-7×15-8×10-8×15=3640-305=$3335
第二个例子的准确率高于第一个，但从数据采集求得的农场所获利润却少于第一个。因而在评估模型时，应该考虑问题的所有方面从而得到最有价值的模型。
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在评估和验证模型之后，我们可以选择最佳的模型并运用其解决具体的业务问题，这就需要对模型进行实际部署工作。
数据采集提供了巨大保障以帮助公司从数据的纯卷积（或大量的数据）中获得有用的信息。建立模型是使数据采集获得成功的关键。一旦模型被建立并投入实施，将对企业数据收集和利用产生重要的作用。但世界每天都在变化，我们需要间隔性地对模型进行核对。唯有如此，通过建立适当的模型企业才能获得更多有用的信息。
参考文献：
1.Agrawal, R., and Psaila, G.主动数据采集，1995
2.Cheeseman, P.发现最可能的模型，1990
