CRM的数据挖掘分析方法有哪些

关联规则分析即通过对记录数据的分析研究产生关联规则，继而利用关联规则挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中譬如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时是否购买商品B”之类的知识。

序列模式分析基本上与关联规则分析相同，但它的侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，然后购买商品C，即序列A、B、C出现的频率”之类的知识。

聚类分析是通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，把相似的记录在一个集合里。它能够发现数据库中譬如“哪些顾客购买了A商品，他们有着什么样的共性”之类的知识。

分类分析即通过分析示例数据库中的训练集，建立分类模型和挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。它解决的问题基本上与聚类分析相同，但由于有训练集可供反复验证，因此结果更加准确可靠。在现实问题中，企业基本上都有着大量的历史记录数据可供使用，而且CRM中普遍存在着客户分类问题，所以分类分析方法是数据挖掘技术应用于CRM时最经常使用的方法。