利用在线CRM的技术手段数据挖掘

近几十年来，生成和收集数据的能力迅速增长，可以广泛使用大量数据和数据。数据丰富创造了对强大数据分析工具的需求，政策制定者迫切需要从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据和信息之间的差距需要系统地开发知识发现工具，以便将数据的“坟墓”转化为知识的“金块”。数据挖掘是一个跨学科的主题，旨在满足从数据中提取知识的需求。
数据挖掘也是信息技术自然演变的结果。信息技术的发展可归因于数据收集和数据库的创建，数据管理以及数据分析和理解。数据收集和数据库创建机制的早期开发已成为开发有效的数据存储和检索，查询处理和未来交易机制的重要基础。随着大量提供查询和事务的数据库系统的广泛使用，数据分析和理解自然成为下一个目标。用于数据分析的数据挖掘工具可以识别重要的数据模式，并为业务决策，知识库，科学和医学做出贡献。
数据挖掘是从数据中发现趋势或模式的过程。目标是发现以前人们不知道但在分析大量数据时非常有用的新信息。数据挖掘是数据库，机器学习，人工智能，数理统计，可视化和并行计算以及其他学科组合的产物。许多研究人员不仅认为它是数据库系统和机器学习中的一个重要研究课题，而且许多企业家也认为它是一个可以产生巨大利润的重要领域。
从20世纪80年代中期的繁荣到当前的繁荣，数据挖掘已成为科学界和企业的热点。事实上，全球500家最重要的公司中有80％参与了未来的数据挖掘研究。它可以帮助公司制定CRM，减少不必要的投资，改善营业额和资本回报，并快速获取所需的知识和信息。以在线CRM为例，您可以执行完整的统计分析并报告系统数据库中的所有数据。或者以图形方式，使企业用户可以更直观地了解客户及其员工的相关统计分析，华而不实的数据报告，跨层次的交叉分析，可以提高工作效率，提高服务质量。
数据挖掘与OLAP（在线分析处理）之间的区别
1）OLAP是当前事务的处理，一般采用多维事实库表结构，可以直观地分析和呈现当前事务的数据。用户要求中经常提到的多维报告意味着这一点，以及市场上的应用程序广泛的数据报告工具：BO，BRIO等。它们是OLAP工具。
2）应该说数据挖掘不是一个特定的工具和产品，而是一套完整的解决方案，比如首先需要数据存储支持，也就是说，有大量的数据存储，它们一般没有要求具体实时，主要用于历史数据。分析，从中找到支持决策的常规事物（知识）。
3）OLAP可以理解为“数据信息”的升华，数据挖掘是“数据信息知识”的升华。显然，两者之间的差异仍然很明显。
OLAP处理后的一些结果甚至是数据挖掘数据。其中一个来源。
4）数据挖掘需要更复杂的算法和工具。一些启发式学习算法，如神经网络，遗传算法，SVM等，适用于数据挖掘，而OLAP通常使用传统的统计算法。
5）两者的实现和项目结果的结果是不同的：OLAP通常是当前事务项目的辅助和补充（通常，报告工具是OLAP），数据挖掘通常是独立且相对较大的IT项目。独立于当前的交易申请。