数据挖掘是什么

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库研究领域的热点问题。所谓数据挖掘是指从数据库中的大量数据中揭示隐藏的、以前未知的、潜在有价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘，也被称为数据库中的知识发现(KDD)，是人工智能和数据库研究领域的热点问题。所谓的数据挖掘是指从数据库中的大量数据中揭示隐藏的、以前未知的和潜在有价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一个决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。它以高度自动化的方式分析企业数据，进行归纳推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确的决策。

数据挖掘的定义

1.技术定义和含义

数据挖掘是从大量不完整、有噪声、模糊和随机的人们事先不知道的实际应用数据中提取潜在有用信息和知识的过程。这个定义包括几个含义:数据源必须真实、丰富、有噪声；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应该是可接受的、可理解的、适用的；不要求发现普遍知识，只支持具体的发现问题。

类似于数据挖掘的同义词包括数据融合、人工智能、商业智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持。

—-什么是知识？广义而言，数据和信息也是知识的形式，但人们把概念、规则、模式、规则和约束视为知识。人们把数据当成知识的来源，就像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，比如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，比如文本、图形、图像数据；甚至是分布在网络上的异构数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持和过程控制，也可以用于数据维护。因此，数据挖掘是一门跨学科的学科，它促进了人们对数据的应用从低级的简单查询到从数据中挖掘知识并提供决策支持。在这种需求的驱动下，不同领域的研究人员，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等领域的学者和工程师。，纷纷加入数据挖掘的新研究领域，形成新的技术热点。

这里说的知识发现不是发现普遍真理，也不是发现全新的自然科学定理和纯数学公式，更不是证明机器定理。事实上，所有发现的知识都是相对的，有特定的前提和约束，面向特定的领域，容易被用户理解。最好用自然语言表达发现。

2.从商业角度的定义

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术。其主要特点是对业务数据库中的大量业务数据进行提取、转换、分析和建模，提取关键数据来辅助业务决策。

简而言之，数据挖掘实际上是一种深度数据分析方法。数据分析本身已经有很多年的历史了，但是在过去，数据收集和分析的目的是为了科学研究。此外，由于当时计算能力的限制，用于分析大量数据的复杂数据分析方法受到很大限制。现在，由于各个行业实现了业务自动化，在业务领域产生了大量的业务数据，这些数据不再是为了分析而收集的，而是由机会主义的业务运营产生的。对这些数据的分析不再单纯是为了研究的需要，主要是为了给企业决策提供真正有价值的信息，从而获取利润。然而，所有企业面临的一个共同问题是，企业数据量非常大，但其中有价值的信息却非常少。因此，经过深入分析，可以从大量数据中获取有利于业务运营和提高竞争力的信息，就像从矿石中寻找黄金一样，所以数据挖掘得名。

因此，数据挖掘可以被描述为一种先进有效的方法，根据既定的业务目标，对大量企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或已验证的已知规律性，并对其进行进一步建模。

数据挖掘的常用方法

数据挖掘常用的数据分析方法主要包括分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、网页挖掘等。他们从不同的角度挖掘数据。

①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征，并根据分类方式将其分为不同的类。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类。可应用于客户分类、客户属性和特征分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等。例如，汽车零售商根据客户对汽车的偏好将客户分为不同的类别，这样营销人员就可以直接将新车的广告手册邮寄给有这种偏好的客户，从而大大增加了商业机会。

②回归分析。回归分析方法反映事务数据库中属性值的时间特性，产生将数据项映射到实值预测变量的函数，发现变量或属性之间的依赖关系。其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据之间的相关性。它可以应用于营销的各个方面，如寻找客户、维护和防止客户流失、产品生命周期分析、销售趋势预测和有针对性的促销活动。

③聚类。聚类分析是根据一组数据的相似性和差异性将其分为几类。其目的是使属于同一类别的数据之间的相似度尽可能大，不同类别的数据之间的相似度尽可能小。可应用于客户群分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场细分等。

④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间关系的规则，即根据事务中某些项的外观，可以推断出同一事务中也出现了其他项，即数据之间隐藏的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过挖掘企业客户数据库中的大量数据，可以从大量记录中找到感兴趣的关系，找出影响营销效果的关键因素，为产品定位、客户群定价和定制、客户寻找、细分和保留、营销和促销、营销风险评估和欺诈预测等决策支持提供参考。

⑤特征。特征分析是从数据库中提取一组数据的特征表达式，表达数据集的整体特征。例如，营销人员通过提取客户流失因素的特征，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，可以有效防止客户流失。

⑥变更和偏差分析。偏差包括一大类潜在的有趣知识，如分类中的异常情况、模式的异常、观察结果与预期的偏差等。其目的是发现观察结果和参考量之间有意义的差异。在企业危机管理和预警中，管理者更感兴趣的是那些意料之外的规则。挖掘意外规则可以应用于各种异常信息的发现、分析、识别、评估和预警。

⑦网页挖掘。随着互联网的快速发展和网络的全球普及，网络上的信息量极其丰富。通过挖掘网络，我们可以利用网络上的海量数据来分析和收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等信息。专注于对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部业务信息的分析和处理，根据分析结果找出企业管理过程中的各种问题和可能的危机前兆，并对这些信息进行分析和处理，从而识别、分析、评估和管理危机。

数据挖掘的功能

数据挖掘通过预测未来的趋势和行为做出主动的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐藏的、有意义的知识，它有以下五个功能。

1.自动预测趋势和行为

数据挖掘在大型数据库中自动搜索预测信息。现在以前需要大量人工分析的问题，可以从数据本身快速直接的得出结论。一个典型的例子就是市场预测问题。数据挖掘利用过去的促销数据，寻找未来投资回报最大的用户。其他可预测的问题包括预测破产和确定最有可能对特定事件做出反应的集团。

2.联想分析

数据关联是数据库中一种重要的可发现知识。如果两个或两个以上变量的值之间存在某种规律性，则称之为相关性。关联可以分为简单关联、时间序列关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网络。有时候我们不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，所以关联分析生成的规则是有可信度的。

3.聚类

数据库中的记录可以分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的理解，是概念描述和偏差分析的前提。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类法。80年代初，Mchalski提出了概念聚类技术，其要点不仅是考虑对象之间的距离，还要求分类后的类有一定的内涵描述，从而避免了传统技术的一些片面性。

4.概念描述

概念描述是描述某个类对象的内涵，总结该类对象的相关特征。概念描述可以分为特征描述和差异描述。前者描述某个类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的差异。生成一个类的特征描述只涉及类对象中所有对象的共性。产生区别性描述的方法有很多，如决策树方法、遗传算法等。

5.偏差检测

数据库中的数据往往会有一些异常记录，因此从数据库中检测这些偏差是有意义的。偏差包括很多潜在的知识，比如分类中的异常情况，不符合规则的特殊情况，观测结果与模型预测值的偏差，以及值随时间的变化。偏差检测的基本方法是找出观察结果和参考值之间有意义的差异。

数据挖掘常用技术

1.人工神经网络

2.决策图表

3.遗传算法

4.最近邻算法

5.规则推导

数据挖掘的流程

1.数据挖掘环境

数据挖掘是指从大型数据库中挖掘出以前未知的、有效的、实用的信息，用于决策或丰富知识的完整过程。
数据挖掘环境可以说明如下:

数据挖掘环境框图

2.数据挖掘流程图

下图描述了数据挖掘的基本过程和主要步骤

数据挖掘的基本过程和主要步骤

3.数据挖掘过程的工作量

数据挖掘中研究的业务对象是整个过程的基础，驱动着数据挖掘的全过程，也是检查最终结果和指导分析师完成数据挖掘的依据和顾问。图2，每一步都是按照一定的顺序完成的，当然整个过程的各个步骤之间都会有反馈。数据挖掘的过程不是自动的。大部分工作需要手工完成。图3显示了整个流程中每个步骤的工作量比例。可以看出，60%的时间都花在了数据准备上，这说明数据挖掘对数据的要求比较严格，然后挖掘只占总工作量的10%。

图3数据挖掘过程的工作负载比率

4.数据挖掘过程简介

流程中每个步骤的一般内容如下:

(1).确定业务对象

明确定义业务问题并认识到数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。采矿的最终结构是不可预测的，但要探索的问题应该是可预测的。数据挖掘对于数据挖掘是盲目的，不会成功。

(2).数据准备

1)、数据选择

搜索所有与业务对象相关的内部和外部数据信息，选择适合数据挖掘应用的数据。

2)数据预处理

研究数据质量，为进一步分析做准备，并确定要进行的采矿作业类型。

3)、数据转换

将数据转换成分析模型。该分析模型是为挖掘算法而建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

(3)数据挖掘

对转换后的数据进行挖掘，除了完善和选择合适的挖掘算法外，其他工作都可以自动完成。

(4).结果分析

解释并评估结果。使用的分析方法一般应该通过数据挖掘操作来确定，通常使用可视化技术。

(5)知识的同化

将从分析中获得的知识集成到业务信息系统的组织结构中。

5.数据挖掘所需的人员

在数据挖掘过程的分步实施中，不同的步骤需要不同专业的人，大致可以分为三类。

业务分析师需要精通业务，能够解释业务对象，并根据每个业务对象确定数据定义和挖掘算法的业务需求。

数据分析师:精通数据分析技术，精通统计学，能够将业务需求转化为数据挖掘操作的每一步，并为每一步操作选择合适的技术。

数据经理:精通数据管理技术，从数据库或数据仓库收集数据。

从上面可以看出，数据挖掘是各种专家合作的过程，也是一个资金和技术投入高的过程。这个过程要不断重复，不断接近事物的本质，优先解决问题。数据重组与细分、记录添加与拆分、数据样本选择、数据可视化、探索聚类分析、神经网络、决策树、数理统计、时间序列结论、综合解释与评价、数据、知识、数据、采样数据、探索数据调整、建模评价。

数据挖掘与传统分析方法的区别

数据挖掘与传统数据分析(如查询、报表、在线应用分析)的本质区别在于，数据挖掘是在没有明确假设的情况下挖掘信息、发现知识。数据挖掘得到的信息应该具有三个特点:未知第一，有效实用。

之前未知的信息意味着信息是事先没有预料到的，既然数据挖掘是为了发现直观上找不到的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，那么挖掘出的信息越是出乎意料，就越有可能是有价值的。商业应用中最典型的例子就是某连锁店通过数据挖掘发现了儿童纸尿裤和啤酒之间惊人的联系。

数据挖掘和数据仓库

在大多数情况下，数据挖掘必须首先将数据从数据仓库带到数据挖掘库或数据集市(参见图1)。直接从数据仓库获取数据进行数据挖掘有很多优点。我们后面会讲到，数据仓库中的数据清理类似于数据挖掘中的数据清理。如果数据导入到数据仓库的时候已经清理过了，那么在做数据挖掘的时候很可能不需要清理一次，所有的数据不一致问题都已经被你解决了。

数据挖掘库可能是数据仓库的逻辑子集，但它不必是物理上独立的数据库。但是如果你的数据仓库的计算资源已经很紧张了，你最好建立一个单独的数据挖掘库。

当然，数据挖掘不一定要建立数据仓库。数据仓库不是必须的。建立一个庞大的数据仓库，统一不同来源的数据，解决所有的数据冲突，然后将所有的数据导入到一个数据仓库中，这是一个庞大的工程，可能需要几年时间，花费数百万美元才能完成。只是对于数据挖掘，可以把一个或者几个事务数据库导入到一个只读数据库中，把它当作一个数据集市，然后在上面挖掘数据。

数据挖掘和在线分析处理(OLAP)

一个经常被问到的问题是，数据挖掘和OLAP有什么区别？如下所述，它们是完全不同的工具，基于不同的技术。

OLAP是决策支持领域的一部分。传统的查询和报告工具告诉你数据库中发生了什么，而OLAP进一步告诉你接下来会发生什么，如果我采取这样的措施会发生什么。用户首先建立一个假设，然后用OLAP搜索数据库来验证假设是否正确。例如，如果一位分析师想找出导致贷款违约的原因，他可能会先假设低收入人群的信用也很低，然后用OLAP来验证他的假设。如果这个假设没有被证明，他可能会看高负债的账户。如果不可能，他可能会把收入和债务一起考虑，一直走下去，直到找到自己想要的结果或者放弃。

也就是说，OLAP的分析家建立一系列假设，然后通过OLAP验证或推翻这些假设来最终得到他们自己的结论。OLAP分析过程本质上是一个演绎推理过程。然而，如果分析了几十个或几百个变量，用OLAP人工分析来验证这些假设将是非常困难和痛苦的。

数据挖掘和OLAP之间的区别在于，数据挖掘不是用来验证假设模式(模型)的正确性，而是用来在数据库中找到自己的模型。他本质上是一个归纳过程。例如，使用数据挖掘工具的分析师希望找到导致贷款违约的风险因素。数据挖掘工具可能会帮助他发现高负债、低收入是造成这个问题的因素，甚至可能会发现一些分析师从未想过或尝试过的其他因素，比如年龄。

数据挖掘和OLAP是相辅相成的。在根据数据挖掘得出的结论采取行动之前，您可能希望验证采取此类行动对公司的影响，因此OLAP工具可以回答您的问题。

在知识发现的早期阶段，OLAP工具还有其他用途。它可以帮助你探索数据，找出哪些变量对一个问题很重要，发现异常数据和相互影响的变量。这将帮助您更好地理解您的数据，并加快知识发现的过程。

数据挖掘、机器学习和统计学

数据挖掘利用了人工智能和统计分析的进步带来的好处。这两个学科致力于模式发现和预测。

数据挖掘并不是要取代传统的统计分析技术。相反，他是统计分析方法论的延伸和延伸。大多数统计分析技术都是基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确性令人满意，但对用户的要求很高。随着计算机计算能力的不断增强，我们有可能利用计算机强大的计算能力，仅通过相对简单和固定的方法来完成相同的功能。

一些新兴技术在知识发现领域也取得了很好的效果，如神经网络、决策树等。有了足够的数据和计算能力，他们可以自动完成许多有价值的功能，而无需人工干预。

数据挖掘是一种利用统计学和人工智能技术的应用。它封装了这些先进复杂的技术，让人们在不需要自己掌握这些技术的情况下完成同样的功能，更加关注自己想要解决的问题。

软硬件发展对数据挖掘的影响

使数据挖掘成为可能的关键是计算机性能价格比的巨大进步。近几年来，磁盘存储的价格下降了近99%，这在很大程度上改变了企业界对数据收集和存储的态度。如果每兆字节的价格是10美元，存储一个TB的价格是10，000，000美元，但是当每兆字节的价格降低到一毛钱时，同样的数据只会存储10万美元！

电脑计算能力的降价也非常显著。每一代芯片都会将CPU的计算能力提高一大步。RAM的价格也在迅速降低，每兆字节RAM的价格已经从几年的几百美元降到现在的区区几美元。一般PC内存64M，工作站达到256M。带G内存的服务器已经不是什么新鲜事了。

在单个CPU计算能力大幅提升的同时，基于多CPU的并行系统也取得了长足的进步。目前几乎所有的服务器都支持多个CPU，这些SMP服务器集群甚至可以让数百个CPU同时工作。

基于并行系统的数据库管理系统也为数据挖掘技术的应用带来了便利。如果您有一个巨大而复杂的数据挖掘问题，需要访问数据库来获取数据，最有效的方法是使用本地并行数据库。

这些都为数据挖掘的实现扫清了道路。随着时间的推移，我们相信这条路会越走越顺。

数据挖掘的应用

1.数据挖掘解决的典型业务问题

需要强调的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，数据挖掘在许多领域都是一个时髦的词，尤其是在商业领域，如银行、电信、保险、交通和零售(如超市)。数据挖掘可以解决的典型业务问题包括:数据库营销、客户细分&分类、简介分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失分析、客户信用评分、欺诈检测等。

2.数据挖掘在营销中的应用

数据挖掘技术已经广泛应用于企业营销中。它基于市场营销学的市场细分原理，其基本假设是“消费者过去的行为是其未来消费倾向的最佳解释”。

通过收集、处理和加工大量与消费者行为相关的信息，确定特定消费群体或个人的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个人的下一步消费行为。基于此，对识别出的消费群体进行特定内容的针对性营销，与传统的不区分消费者特征的大规模营销方式相比，大大节约了营销成本，提高了营销效果，从而为企业带来了更多的利润。

商业消费信息来源于市场上的各种渠道。比如，每当我们用信用卡消费时，商业企业可以在信用卡结算过程中收集商业消费信息，记录我们消费的时间和地点、我们感兴趣的商品或服务、我们愿意接受的价格水平、支付能力等数据；我们在办理信用卡、办理驾照、填写商品保修等需要填表的场合，我们的个人信息存储在相应的业务数据库中；企业除了收集相关的商业信息，甚至可以从其他公司或机构购买此类信息供自己使用。

来自各种渠道的这些数据信息通过超级计算机、并行处理、神经网络、建模算法和其他信息处理技术进行组合和处理，从中可以获得商家用于向特定消费者群体或个人进行目标营销的决策信息。如何应用这些数据信息？举个简单的例子，当银行在挖掘业务数据后发现某银行账户持有人突然请求为两人申请联名账户，并确认该消费者是第一次申请联名账户时，银行会推断该用户可能要结婚了，会将购房、支付子女学费等长期投资业务卖给用户，银行甚至会将信息卖给专门从事婚庆用品和服务的公司。利用数据挖掘构建竞争优势。

在市场经济相对发达的国家和地区，许多公司开始在原有信息系统的基础上，通过数据挖掘对业务信息进行深度处理，以建立自己的竞争优势，扩大营业额。美国运通有一个记录信用卡业务的数据库，数据量为54亿字符，目前仍在随着业务进展进行更新。通过对这些数据的挖掘，美国运通制定了“关系船计费折扣”的促销策略，即客户在一家店铺用美国运通卡购买一套时装，如果在同一家店铺购买一双鞋，可以获得很大的折扣，不仅可以增加店铺的销量，还可以提高美国运通卡在店铺的使用率。再比如，如果住在伦敦的持卡人最近刚乘英国航空公司空去过巴黎，他可能会得到一张去纽约度周末的优惠卡。

基于数据挖掘的营销往往可以发送与消费者之前的消费行为相关的销售资料。卡夫食品公司已经建立了一个拥有3000万客户数据的数据库。该数据库是通过收集对公司发行的优惠券等其他促销手段做出积极响应的客户和销售记录而建立的。卡夫公司通过数据挖掘了解特定客户的兴趣和口味，并在此基础上向他们发送特定产品的优惠券，推荐符合客户口味和健康状况的卡夫产品食谱。美国读者文摘(Reader & # 8217S Digest)出版公司运营着一个有40年历史的商业数据库，其中包含了全球1亿多订户的数据。数据库一天24小时连续运行，确保数据实时连续更新。它基于数据挖掘对客户数据数据库的优势，使《读者文摘》出版公司能够将其业务从流行杂志扩展到专业杂志、书籍和视听产品。

基于数据挖掘的营销对当前中国的市场竞争也很有启发。我们经常可以看到，一些厂家在繁华的商业街上，不顾路人的对象，向路人派发大量的商品广告。这样一来，不需要的人就把手头的信息扔掉，而需要的人可能得不到。如果从事家电维修服务的公司给刚在商店购买家电的消费者邮寄维修服务广告，厂家在医院特定门诊给患者销售特效药物邮寄广告，效果肯定比无目的营销好很多。

数据挖掘在企业危机管理中的应用

危机管理是管理领域的一个新的研究热点。它从市场竞争中危机的出现入手，分析企业危机的原因和过程，研究预防、应对和解决危机的手段和策略，以增强企业的免疫力、适应性和竞争力，使管理者能够及时准确地获得所需信息，快速捕捉企业危机的所有可能事件和前兆。然后采取有效措施规避危机，防患于未然，使企业能够适应瞬息万变的市场环境，保持长期的竞争优势。然而，由于危机原因的复杂性和多样性，许多因素难以量化，危机管理中存在许多具有不确定因素的半结构化和非结构化问题。由于没有历史数据和相应的统计数据，许多因素难以科学计算和评估，因此需要应用其他技术和方法来加强企业的危机管理。

随着计算机技术、网络技术、通信技术和互联网技术的快速发展，以及电子商务、办公自动化、管理信息系统和互联网的普及，企业的业务运营过程日益自动化，在企业运营过程中产生了大量的数据。这些数据及其产生的信息是企业的宝贵财富，如实记录了企业经营的必备条件。然而，面对如此大量的数据，传统的数据分析方法，如数据检索和统计分析，只能获得数据的表面信息，而不能获得其内部和深层的信息。管理者面临着数据丰富和知识贫乏的困境。从这些数据中挖掘有用的知识是非常重要的，数据挖掘就是为了满足这种需求而产生的。

数据挖掘是一种新的信息处理技术。其主要特点是对企业数据库中的大量业务数据进行提取、转换、分析和建模，提取关键数据来辅助业务决策。它在企业危机管理中得到了广泛的应用，可以应用到以下几个方面。

1.使用网页挖掘收集外部环境信息

信息是危机管理的关键因素。在危机管理过程中，我们可以利用网页挖掘技术收集、整理和分析企业的外部环境信息，收集与企业发展相关的政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、消费者等信息。尽可能集中精力分析和处理对企业发展有重大或潜在重大影响的外部环境信息，抓住转瞬即逝的市场机会，获取企业危机的前兆信息，并采取有效措施加以避免。

2.使用数据挖掘分析业务信息

利用数据挖掘技术、数据仓库技术和在线分析技术，管理者可以充分利用企业数据仓库中的海量数据进行分析，并根据分析结果找出企业运营过程中的各种问题和可能的危机前兆，如管理不善、观念滞后、产品失败、战略决策失误、财务危机等内部因素，对企业相对和谐的人、财、物、产、供、销平衡造成了极大的破坏，构成了企业的生存和发展

3.使用数据挖掘来识别、分析和预防危机

危机管理的本质在于预防。利用数据挖掘技术识别和分析企业管理各个方面的风险、威胁和危险，如产品质量和责任、环境、健康和人身安全、财务、营销、自然灾害、商业欺诈、人员和计算机故障等。，对每种风险进行分类，并决定如何管理各种风险；准确预测企业面临的各类风险，评估各类风险、威胁和危险的大小和发生概率，建立各类风险管理的优先顺序，以有限的资源、时间和资金管理最严重的一种或几种风险；制定危机管理的策略和方法，制定应急预案和危机管理团队，做好危机预防工作。

4.利用数据挖掘技术改善客户关系管理

顾客满意一直是衡量企业服务质量的重要尺度，尤其是当顾客的反馈具有广泛的影响时。目前，许多企业利用营销中心、新闻组、BBS和呼叫中心收集客户的投诉和意见，并对这些投诉和意见进行分析，找出客户关系管理中存在的问题。如果有足够多的客户在抱怨同一个问题，管理者有理由进行调查，以便为企业及时捕捉所有可能发生的事件和危机先兆，从而挽救客户关系，避免业务危机。

5.利用数据挖掘分析信用风险和识别欺诈

客户信用风险分析和欺诈预测对企业的财务安全至关重要。利用企业信息系统中数据库的数据，利用数据挖掘中的变化和偏差分析技术来分析客户信用风险和欺诈预测，分析这些风险发生的原因。是什么因素导致这些风险？这些风险主要来自哪里？如何预测可能的风险？应该采取什么措施来减少风险的发生？通过评估控制这些风险的严重程度、可能性和成本，总结各种风险的评估结果，进而建立一套信用风险管理策略和监管体系，设计和提升信用风险管理能力，从而准确及时地对各种信用风险进行监测、评估、预警和管理，进而采取有效的规避和监管措施，在信用风险发生之前进行预警和控制，趋利避害，做好信用风险防范工作。

6.利用数据挖掘控制危机

危机一旦爆发，来得很快，造成严重损失。因此，危机发生后，我们应该采取有效措施控制危机。管理者可以利用基于Web的挖掘技术、各种搜索引擎工具、电子邮件自动处理工具、基于人工智能的信息内容自动分类聚类、基于深度自然语言理解的知识检索、问答式知识检索系统等先进的信息技术，快速获取危机管理所需的各类信息，从而向客户、社区和新闻界发布相关的危机管理信息。并在各种媒体上，特别是公司网站上发布企业详细的风险防范和危机管理计划，让所有员工能够及时获得危机管理信息和危机的最新进展。这样，企业的高层管理人员、公关人员、危机管理人员以及所有员工都可以随时准备应对任何复杂情况和危急情况的压力，并立即应对危机，从而最大限度地减少危机的损失。

危机是危险，也是机遇。企业的每一次危机，既有失败的根源，也有成功的种子。寻找、培养并收获潜在的成功机会是危机管理的本质。错误地估计形势并使形势恶化是糟糕的危机管理的典型特征。企业应利用先进的数据挖掘技术加强危机管理，准确及时地获取所需的危机信息，快速捕捉所有可能发生危机的事件和迹象，然后采取有效的规避措施，在危机发生前进行控制，使企业能够适应快速变化的市场环境，保持长期竞争优势，实现可持续发展战略。