数据挖掘策略

在构建数据挖掘系统时，策略的选择至关重要。当需要运用多个预测模型，或模型需频繁更新时，建议选择新兴的第三代数据挖掘系统。这类系统不仅支持上述功能，还能与数据库或数据仓库无缝集成。 第三代数据挖掘系统和预测模型系统的一大优势在于，系统生成的预测模型可自动融入操作型系统，与其中的预测模块协同，为决策支持提供有力支撑。 随着移动计算在企业日常运营中的地位日益凸显，第四代数据挖掘系统被寄予厚望，它将数据挖掘与移动计算深度融合，预示着该领域未来的发展方向。 值得注意的是，数据挖掘技术的发展尚处于早期阶段。虽然第一代系统仍在完善，但第二代、第三代系统已相继问世。目前，尚未出现有关第四代系统的报道。

第一代数据挖掘系统直接将需要挖掘的数据一次性调入内存，成功与团队和数据质量的组织策略密切相关。对于大数据量和频繁变化的情况，需采用数据库或数据仓库技术进行有效管理，进而推动第二代数据挖掘系统的发展。当前的数据仓库设计主要用于OLAP操作，而非数据挖掘应用，因此真正的第二代数据挖掘系统需结合专门的数据管理系统，以弥补现有系统的不足。标准策略包括生成PMML或类似的开放格式，以便挖掘结果与操作系统集成。

为了达成业务目标，下一步就是确定能够支持解决业务问题的数据源。这些数据可以来自操作型数据或公司内部的数据库和数据仓库。参与者包括业务分析员、数据挖掘分析员和IT人员，活动包括与IT部门的会议和访谈。

如果要使用多个预测模型或需要经常修改预测模型，应考虑采用最新一代数据挖掘系统，支持这些需求，并能与数据库或数据仓库集成。第三代数据挖掘系统和预测模型系统的一个显著优势是，其生成的预测模型能够自动集成到操作系统中的预测模块，为决策提供支持。随着移动计算在公司日常运营中的重要性日益突显，第四代数据挖掘系统的应用变得至关重要。数据挖掘与移动计算的结合是当前研究的热点。尽管第一代数据挖掘系统仍未完全成熟，但第二代和第三代系统已经问世，而第四代系统的研究报道尚未见到。

某公司数据挖掘项目汇报—高价值客户维系，详细介绍了利用数据挖掘技术进行高价值客户的分群、个性化营销方案及操作实施。该策略提升客户满意度和忠诚度，优化企业市场竞争力。

策略和渠道匹配建议举例 高价值协议快到期用户群 维系经理-捆绑型策略：客户续约策略 入网不足半年短信-优惠型策略：话费优惠等增值业务 费高于平均水平用户群 电子渠道-粘滞型策略：推广数据业务等 维度分类：- 维度一：分级- 维度二：分层- 维度三：分期- 维度四：分类- 维度五：分群 对于不同细分群体，其维系策略匹配和渠道选择应根据实际情况进行差异化设计：- 高预警级别用户：由维系经理外呼执行；- 中预警级别用户：根据各区实际渠道资源，外呼和短信渠道协同执行；- 低预警级别用户：采用短信渠道执行挽留活动。 针对协议捆绑到期月份：- 在3个月以内的用户群，适合采取续约捆绑挽留策略；-

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

以跨行业数据挖掘过程标准 (CRISP-DM) 六个阶段为基础，构建电力决策支持系统数据挖掘流程。并针对电力决策支持的不同应用领域，如安全稳定性评估、电力负荷预测、电力系统故障分析和电力营销策略支持等，选择合适的数据挖掘算法进行应用分析。