数据业务的目标客户定位 - techpackage.net - 数据挖掘技术及应用（最全面的理论最佳案例组合）

采用单一粒度的客户基本信息表，包括客户识别码、客户号码、客户类别、客户信用度、客户姓名、客户通信地址、客户身份证号、客户联系电话、客户邮编、客户归属局、通信费支付方式以及开户日期等数据。

移动数据业务市场现有的粗放式营销策略存在多个不足之处：业务种类繁多却缺乏聚焦，分析维度有限且缺乏深度主题分析，分析方法和工具成熟度不高。基于数据挖掘技术的精确营销策略正在逐步兴起，预计将成为移动数据业务市场的主导策略。

根据产品关联性分析模型的结果，确定“彩信生活杂志”的目标客户为尚未定制该业务的WAP总站活跃客户。精确营销案例介绍显示，彩信生活杂志在WAP总站客户中的订购率是普通客户的5.67倍，彩信生活杂志通过技术分析模型，发现WAP总站客户使用的概率显著提高。

数据挖掘技术应用案例：精准营销提升业务效益 本案例展示了数据挖掘技术在精准营销中的应用，通过分析用户数据，优化产品设计和推广策略，显著提升了业务效益。 具体成果包括： 彩信精品盒： 营销效率提升至原来的 2.83 倍，推动客户增长，形成规模化彩信业务。 彩信生活杂志： 营销效率提升至原来的 2.71 倍，推动客户增长，打造彩信业务新亮点。 彩铃增量销售： 营销效率提升至原来的 2.95 倍，有效推动客户数和收入增长。 WAP 总站栏目推荐： 营销效率提升至原来的 3.56 倍，推动 WAP 总站客户数量增长。 手机邮箱推广及沉默客户唤醒： 营销效率提升至原来的 3.29 倍，提升业务使

OLAM将OLAP与数据挖掘相结合，打造了一款新型的OLAP数据仓库，专为数据挖掘而设计，以满足实际需求。OLAM（联机分析挖掘）正是这种融合的成果。

Oracle数据库是一种对象关系数据库管理系统，提供开放、综合和集成的信息管理解决方案。这份培训资料将帮助您深入了解Oracle数据库。

成功将数据挖掘技术应用于营销数据库中，以获取更多客户信息的数据挖掘案例。

介绍了五种数据挖掘预测算法，并通过实例比较它们的适用情况，以帮助分析客户的不同需求。

基于数据库的知识发现（KDD）是指从海量数据中提取有效、新颖、潜在有用、最终可理解模式的非平凡过程。