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微信crm管理系統(tǒng)為企業(yè)建立完全不同的模型

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　　每一個CRM應用程序都有一個或多個商業(yè)目標，微信crm管理系統(tǒng)為此你需要建立完全不同的模型。

　　1. 建立行銷數據庫

　　數據準備和模型建立之間可能反復進行，因為你從模型中學到新的東西，而這又要你修改數據。如果你想獲得良好的模型，在你建立行銷數據庫的時候，你好需要對它進行凈化。你需要的數據可能在不同的數據庫中，如客戶數據庫，產品數據庫以及事務處理數據庫。這意味你需要集成鞏固數據到單一的行銷數據庫中并且去除來之多個數據源的數據在值商的差異。沒有恰當進行數據值差異的數據是質量問題的主要來源。在多個數據源中出現的較大差異主要在數據定義和使用的方法上。數據值的一些矛盾是很容易發(fā)現的，如同樣的客戶有幾個不同的(不同的系統(tǒng)正在使用)的地址;但還有一些如同一個客戶有不同的名字，更糟的是有不同的客戶識別編碼。

　　2. 研究數據

　　在建立良好的預測模型之前，你必須理解你使用的數據的含義。泛普軟件通過聚集各種數據摘要(如平均值、標準偏離)和關注數據描述開始進行研究數據。你可能為多維數據建立交叉表格。圖像化和可視化工具是數據準備中的所必需的，但它們對數據分析的重要性卻不能過分強調。數據可視化常產生導致新的洞察力和成功的內容。一些非常有用的普偏的數據顯示是柱狀圖，它顯示了數據值得分布情況。你也可以看到不同參數的二維獲三維的散點圖。這種增加第三變量的能力極大地提高了一些圖形的可用性。

　　3. 為建模準備數據

　　這是建立模型之前的數據準備的最后一步。這一步中主要有四個主要的部分：

　　首先，你要為建立模型選擇變量。理想情況是：泛普軟件-微信CRM將你擁有的所有變量加入到數據采集工具中，找到那些最好的預測。但在實際中，這是非常棘手的。其中一個原因是建立模型的時間隨著變量得增加而增加。另一個原因就是盲目性，包括無關緊要的數據列被加入，卻很少甚至不能提高預測能力。

　　下一步是從原始數據中構件新的預測依據。例如預測信用風險使用使用債務收入的比率而不是單獨使用債務和收入作為預測依據的變量可以產生更準確的結果并且更容易理解。

　　接著，你需要從數據中選取一個子集或標本來建立模型。即使你有許多數據;然而使用所有的數據會花費太長的時間或者需要買更好的硬件，但你并不愿意如此。使用恰當的隨機挑選的子集并不會產生CRM問題的信息的不足。微信CRM系統(tǒng)建立模型的兩種選擇為：使用所有得數據建立一個模型或者建立多個以數據標本為基礎的模型;后者常常能幫助你建立更準確有力的模型。

　　最后，你需要轉換變量，使之和你選定用來建立模型的運算法則一致。

發(fā)布：2006-11-12 15:28    編輯：泛普軟件 · admin    [打印此頁]    [關閉]
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