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。

数据挖掘里的数据抽样，真是个值得花点心思搞清楚的事。techpackage.net的这篇文章，把理论和实战结合得挺到位。讲的内容不是光靠嘴皮子，而是有一堆有代表性的案例，尤其是讲怎么用随机数生成器来抽样，挺接地气。像你想在训练模型时少等点时间，又不想数据失真？就得靠这招。另外，文末那一堆链接也蛮贴心，基本把用MATLAB和C 语言搞随机数的方法都扒出来了，什么高斯分布、Zipf 分布、指数分布啥的全都有。你要是刚好在搞模拟数据，顺着点进去看看，不吃亏。

嗯，这个资源挺不错的，它主要讲了分类方法的评价标准，适合对数据挖掘技术有兴趣的朋友。你可以看到各种方法的理论和最佳实践案例，结合得蛮紧密的，有参考价值。像数据挖掘、技术标准这些内容，也都有详细的，理解起来不难。对于想深入了解这个领域的同学来说，这样的理论与实操结合的资料还是挺有的哦。 如果你对数据挖掘的分类方法感兴趣，可以多看看这些资源，多细节可以拓宽你的视野，你更好地掌握技术点。

60 年代的数据收集和信息管理系统的演变，真的挺有意思。你会发现从IMS到Network DBMS，每一步都像是在为现代数据挖掘打地基。关系型数据库一出来，整个思路就清晰了。是 70 年代的关系模型，现在看都还挺前沿。 数据挖掘的技术演变路线清晰又实用，像你做数据或写查询语句的时候，回过头看看这些发展脉络，多概念就不再抽象了。数据库怎么一步步进化到今天这么灵活、这么高效，里面的门道还挺多的。 关系型数据库、非关系型数据库、数据模型这些内容都有对应案例和详解，读起来不光系统，还有多你日常能用得上的技巧和注意事项，比如用MySQL做结构优化、用Redis提速。 还有像实体关系模型这种，多人一开始不

目标客户的年龄集中在 18-40 岁，追求时尚、喜欢用彩信表达情感。这类用户其实对内容质量挺挑剔的，单调的贺卡图已经满足不了他们了。彩信精品盒就是冲着这个需求来的，里面的内容全是精挑细选，不光有节日祝福，还有月历、铃声、屏保这些小玩意儿，搭配得还挺用心。 彩信精品盒的最大亮点是内容精准推送。背后用了数据挖掘技术，会根据用户的彩信偏好来推荐内容，不是那种广撒网、瞎群发。比如喜欢浪漫风格的，节日推送的率就是花卉加温馨文字；如果偏动漫的，内容就会跳脱多。 订阅机制也灵活，1 元包月，试用三天，不满意随时退。每月 5-8 条的推送频率也比较刚好，不会烦。你可以通过短信、WAP或者互联网三种方式定制，操

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。