打造数据挖掘的坚强后盾

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在开始一个数据挖掘项目之前，获得管理层的支持非常必要。要把管理层说服成为数据挖掘项目的坚强后盾，可以按照以下关键步骤来行动:

确定商业目标

数据挖掘项目的第一步是确定主要的商业目标，问题和机会，这也是数据挖掘项目过程的目标。

这个目标应该是可以量化的。举个例子来说，一家设在大百货内的摄影工作室，它的目标是将市场占有率增加到40%。这是一个特定的问题。

还有一个例子是，一家公司给它所有的信用卡用户邮寄了一份特价券，但是仅有0.05%的用户反馈。该公司希望增加反馈的比例，同时减少邮寄特价券的数量。在这里， 数据挖掘项目特定的商业目标就是减少邮寄特价券的数量，只向那些更乐于反馈的信用卡持有者邮寄特价券，从而将反馈量增加到至少2%～3%的水平。

可以应用数据挖掘的业务流程有很多。数据挖掘可以用来辅助一系列的业务流程，比如，提高市场占有率，减少风险，发现错误/纰漏、提高质量。

扩大市场

数据挖掘在改善市场上有以下办法:

界定目标市场 即通过分析消费者偏好的数据，比如销售系统上的购买数据和信息卡交易记录，可以预测什么人更乐意对一些特定的市场策略作出反馈。

分析趋势 研究消费者的购买模式和为什么某些商品卖得更多，或者把几个商品打包一起卖可以用来增加销售量。

增加交叉销售的机会 考察那些购买了一种商品之后又购买另一种商品的消费者，可以帮助鉴别判断其他购买了一种商品的消费者可能是另一种商品的潜在购买者。

优惠定制 通过建立和研究消费者形象、购买趋势，可以根据特定的消费者量身制定商品和提供服务（比如根据消费者的不同需求邮递不同的特价券）

减小风险

数据挖掘可以用来减小商业风险，比如:留住顾客，即分析为什么顾客忠诚，为什么他们离开，从而找到可以帮助留住顾客的方法;分析潜在损失，即通过建立和研究顾客形象和损失，比如保险索赔的数量和型号，从而确定一个更小风险的保险战略。（尽管如此，也要注意避免任何非法的，歧视性的措施）;查出欺骗，这是数据挖掘的一种深入应用，举个例子:分析行为模式。研究数据以确定判断那些犯过诈骗罪的人行为模式，并将它们与那些属于公认的欺骗行为模式相对照，仔细研究表现了有关这些模式的类型的报道。

提高质量

产品和服务的质量可以通过数据挖掘的结果来提高，包括质量分析和质量控制。质量分析是指通过分析修改记录、顾客投诉以及返货的数量等数据，产品和服务的质量可以分析出来，有问题的产品和领域将被重点考察，以加以改进和提高。

质量控制。质量控制的方法是分析那些能代表高质量的属性，比如产品的温度或其他的物理因素，能够使质量控制变得更容易，其范围也更广泛。

研究可行性

在恳求管理层的支持前，进行考察以确保利用数据挖掘是达到业务目标的可行方法。确定可能的数据源，是否有合适的数据出现，或者从数据挖掘过程中可以抽出适用的数据。

决定必要的计算资源，如电脑硬件和操作系统是否能支持被提议的数据挖掘项目，或者外部的支持是否需要。

准备告知管理层有哪些可能的相关支出，比如工具、数据清洗和顾问咨询服务。

提交信息

将主要的方法和信息提交给管理层。解释数据挖掘项目与组织商业/业务目标的相关性。提供一个特定的目标，能够表示一个可以预测的量化结果，从而给管理层对于该项目的期望有一个清晰的图景。不过需要设立一个现实的期望值，揭示好处，但是也不能回避数据挖掘的局限性。数据挖掘不是一个包治百病的灵丹妙药，但是它通常能够提供可以帮助企业实现它的目的的最关键信息。准备好其它公司为相似的目标而利用数据挖掘的例子，也是一个不错的办法。