很好的数据挖掘案例：谁是最好的客户
数据挖掘技术在市场营销中的有效应用案例分析
数据挖掘技术在市场营销中的有效应用案例分析引言：随着信息技术的飞速发展，市场营销领域正日益受益于数据挖掘技术的应用。
数据挖掘技术是一种基于大数据处理和分析的方法，通过从大数据中提取隐藏模式、关联规则和趋势，帮助企业预测市场趋势、优化营销策略、提高销售额。
本文将通过几个实际的案例，探讨数据挖掘技术在市场营销中的有效应用。
案例一：客户细分与个性化推荐在市场营销中，精准的客户细分和个性化推荐是提高销售转化率的关键。
一家电子商务公司尝试使用数据挖掘技术来挖掘客户的行为数据，提供更准确的推荐。
通过分析顾客的购买历史、浏览记录和社交媒体信息，他们建立了一个客户细分模型，并利用推荐算法将推荐产品个性化地展示给每个顾客。
经过实际应用后，该公司的销售额大幅增长，顾客满意度也得到了提高。
案例二：市场趋势预测与产品定位另一个有效的应用案例是市场趋势预测与产品定位。
一家汽车制造商将历史销售数据和市场调查数据输入到数据挖掘模型中，预测市场对不同类型汽车的需求趋势。
通过分析消费者的购买偏好、经济指标和社会人口统计等因素，他们能够更好地理解市场，调整产品定位和开发新产品。
该公司通过数据挖掘技术的应用，成功地抓住市场机会，不断推出受欢迎的汽车型号，取得了持续的增长。
案例三：舆情监控与品牌管理舆情监控和品牌管理是市场营销中至关重要的一环。
一家消费品公司利用数据挖掘技术对社交媒体和新闻网站上的评论和评论进行分析，洞察公众对其产品和品牌的看法。
通过监控用户情绪、关注度和意见，该公司可以及时发现并应对负面舆情，改善产品和提高品牌形象。
由于及时有效地管理舆论，该公司的声誉和市场份额均得到了提升。
案例四：定价策略优化数据挖掘技术还可以用于定价策略优化。
一家零售商通过分析顾客购买行为数据，建立了一个定价模型。
这个模型利用数据挖掘算法对不同价格下的销售额、利润和顾客反应进行预测。
通过不断调整产品定价，他们能够优化销售策略，最大化销售利润。
这种数据驱动的定价策略改进使得该零售商在激烈的市场竞争中保持了竞争优势。
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
2020{客户管理}谁是好的客户使用从营销数据中获得
谁是好的客户使用从营销数据中获得谁是最好的客户？使用SPSS从营销数据库中获得更多信息备注：这是一篇思路非常清晰的市场挖掘方面的文章，主要侧重于从统计的角度来看待数据挖掘，而不是侧重于从机器学习的角度。
非常适合具有统计背景的人员迅速切入数据挖掘领域。
美中不足的是没有给出具体的数据这样我们不能按图索骥地将文章中介绍的方法操作一遍。
网上也流传一篇由SPSS北京办事处翻译的pdf版，但我觉得还是原来的英文版讲得详细点。
欢迎前来交流营销和数据挖掘MSN:mktexchage@。
摘要本文使用SPSS 的频数分析、描述性分析、缺失值分析、方差分析、卡方检验、交叉表、均值比较、相关分析、线性回归、决策树等统计方法及饼状图、条形图、箱图、散点图、树形图等图表对一个客户数据案例进行分析，以发现不同客户群体的特征，为市场推广活动提供依据。
关键词市场，细分，客户，统计，分析，比较谁是最好的客户？任何行业专业人士——市场人员，销售经理，产品开发者和服务专家——都乐意回答这个问题。
在当今激烈的市场中，开发，吸引和保留客户越来越困难同时也越来越昂贵。
由于这些压力，更多的组织使用营销数据库最大化他们现有的客户价值。
转换客户数据为知识和信息的行为是一个有力的手段和企业生存的一项必需的技能。
理解客户的固有特征可以给你有价值的发现。
了解最有价值或至少有利润的客户，他们的购买方式，购买行为和人口统计特征是制订营销计划的关键。
较好地理解客户是什么可以帮助你开发忠诚的，有持续回报的客户，制订提升销售和交叉销售及营销定位计划。
集思广益的决策也是广告，促销，直接邮寄活动和其他营销成功的基础。
有许多方式可以确定最佳客户的特征，也有许多方法可用来度量这些特征。
本文说明使用SPSS实现客户分析的一种方法。
案例营销数据库中包含2000个客户和下列数据：首次成为公司客户的日期购买历史不同促销方案的响应率家庭收入地区性别和其它人口统计数据本文中我们从数据库中析取可控信息，使用各种数据分析技术，从初级的到高级的，目标是依据过去的销售额用人口统计数据来识别不同的细分客户群。
数据挖掘在市场营销中的应用案例分享
数据挖掘在市场营销中的应用案例分享市场营销是任何一个商业组织成功的关键因素之一。
随着数据技术的发展，数据挖掘成为市场营销中的一个重要工具，帮助企业更好地理解消费者行为和市场趋势。
本文将分享几个数据挖掘在市场营销中的应用案例，展示它们是如何帮助企业提升市场竞争力的。
1. 消费者行为分析消费者行为分析是市场营销中的一个关键领域。
通过数据挖掘技术，企业可以分析消费者的购买习惯、兴趣爱好、品牌忠诚度等信息。
一家连锁超市运用数据挖掘技术分析了其顾客购物篮中的商品组合，发现了一些有趣的规律。
例如，数据挖掘算法发现购买尿布的顾客中，有很高的概率会购买啤酒。
超市随即将尿布和啤酒放在一起展示，销量大幅增长。
这个案例展示了数据挖掘可以帮助企业发现隐藏的消费者行为模式，从而优化市场推广策略。
2. 市场细分市场细分是市场营销中的一项重要战略。
通过数据挖掘技术，企业可以将潜在的市场划分为不同的细分市场，以便更好地满足不同消费者的需求。
一家化妆品公司使用数据挖掘技术分析了消费者的社交媒体活动和购买记录，发现了不同群体的消费偏好和购买习惯。
公司根据这些信息开发了定制化的产品，并在不同的细分市场中获得了成功。
这个案例表明数据挖掘可以帮助企业更好地了解消费者，实施有针对性的市场战略。
3. 品牌管理品牌管理是企业成功的关键之一。
通过数据挖掘技术，企业可以分析消费者对品牌的态度和认知，帮助企业更好地管理和塑造品牌形象。
一家汽车制造商使用数据挖掘技术分析了消费者在社交媒体上对其品牌的评论和反馈。
通过分析这些数据，企业发现了消费者对新车型的积极评价和对某些老车型的抱怨。
该公司及时采取行动，改进老车型并推出新车型，提升了品牌形象和市场份额。
这个案例表明数据挖掘可以帮助企业监控和改进品牌形象。
4. 促销策略优化促销策略是市场营销中的一项重要策略。
通过数据挖掘技术，企业可以分析消费者对促销活动的响应，帮助企业优化促销策略。
一家电子商务公司使用数据挖掘技术分析了其网站上的用户行为数据，发现了一些促销活动的效果较好。
【加强数据挖掘保障客户关系管理】小米客户关系管理案例
【加强数据挖掘保障客户关系管理】小米客户关系管理案例企业管理中客户关系的管理必不可少，并且良好的管理有利于企业发展，有利于企业获取更大的财富，有利于企业实现自己的价值，所以保障对企业客户关系的管理。
数据挖掘技术就是一个可以帮助企业对客户关系进行有效的管理的工具。
一、数据挖掘和客户关系管理含义数据挖掘技术（Data Mining可以简称为DM），简单来说，就是一种把隐藏在大型数据库或者数据仓库中所需要的有用信息提取出来的新技术，这是一个对数据库进行研究的非常有价值的领域。
数据挖掘技术可以帮助用户从数据库中准确的提取出有用的商业信息，为用户在进行决策时提供重要的支持。
客户关系管理（Customer Relationship Management可以简称为CRM），也有人称之为“顾客关系管理”，关于客户关系管理的定义，目前有两种说法：一，最早的Gartner Group定义为一种商业策略，就是把客户进行分类，并依据分类情况来对企业的资源进行有效的组织，进而企业的业务流程实施以及经营活动都要以客户为核心来进行，以此来提高企业的盈利能力以及客户满意度，取得最大利润；二、是由CRMguru．com给出的定义，客户关系管理就是一个在企业的营销、销售以及服务的业务范围内，把企业现有的客户以及潜在客户，还有业务伙伴多渠道进行管理的过程，或者说技术。
二、数据挖掘在客户关系管理中的应用随着社会经济的不断发展，市场竞争力也在逐步的增大，商家想要获得最好的利益，就必须对市场的变化迅速的做出反应，能够引起市场变化的重要因素就是客户需求的变化，也就是说，企业必须集中注意力，观察客户需求的每一变化，并把这些收集在一起，作为企业发展的宝贵资源进行管理。
在企业管理客户信息的过程中，就需要应用到了数据挖掘技术。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用过程中，主要方法有：神经网络法、遗传算法、决策树法、粗糙决算法以及可视化技术、K—最近邻技术等，每个公司的客户关系不同、需求也不同，所以要用到的方法也不同。
数据挖掘在客户关系管理中的应用案例分析
数据挖掘在客户关系管理中的应用案例分析随着科技的迅速发展和互联网的普及，企业面临着日益激烈的市场竞争。
客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）成为了许多企业提升竞争力和实现可持续发展的关键。
在这个背景下，数据挖掘技术成为了客户关系管理领域的重要工具。
本文将通过分析几个实际案例，探讨数据挖掘在客户关系管理中的应用。
首先，数据挖掘可以帮助企业识别目标客户。
在市场竞争日益激烈的情况下，企业需要明确自己的目标客户，并将有限的资源和精力投入到最有潜力的客户群体中。
数据挖掘技术可以通过分析大量的客户数据，挖掘出隐藏在数据背后的规律和模式，进而识别出潜在的目标客户。
例如，一家电子商务企业可以通过分析消费者的购买行为和偏好来判断某个客户是否具有购买潜力，并针对性地进行推销和营销活动。
其次，数据挖掘可以帮助企业了解客户需求。
客户需求是企业成功的关键之一，只有充分了解客户的需求，企业才能提供符合客户期望的产品和服务。
数据挖掘技术可以通过分析客户的历史购买数据、在线行为和社交媒体活动，了解客户的喜好、兴趣和需求。
例如，一家在线旅游公司可以通过分析客户的搜索记录和浏览行为，提供个性化的旅游套餐和推荐景点，从而增加客户的满意度和忠诚度。
此外，数据挖掘可以帮助企业预测客户流失。
客户流失是客户关系管理中的重要问题之一，对企业的长期发展产生负面影响。
通过数据挖掘技术，企业可以识别出有流失风险的客户，并及时采取措施进行挽留。
例如，一家电信运营商可以通过分析客户的通话记录、流量使用情况和账单支付状况，预测出可能会流失的客户，并采取个性化的服务和优惠措施，提高客户的满意度和忠诚度。
最后，数据挖掘可以帮助企业进行市场细分。
市场细分是将市场划分为若干具有相似需求和特征的细分市场，有助于企业更好地满足不同客户群体的需求。
通过数据挖掘技术，企业可以通过分析客户的个人信息、消费行为和偏好，将市场细分得更加精准。
CRM案例分享：##银行如何定义其最佳客户
• 通过对客户关系经理进行更多的培训，使他们具备更 专业的金融知识来改善。 • 重点放在程序调整和硬件配置方面为好。 • 我建议在主要服务中心建立实时视频会议系统。无论 何时客户需要更专业的建议或信息，都可以通过该系 统来提供一个面对面的交流。另一方面，当客户来电 需要帮助时，经理可以将电话转给专家，来进行远程 交流。那么，客户将真正使用这种随时随地的一站式 服务。为了确保这类服务的顺利进行，首先要保证有 足够的专家资源和信息。
改进
＃＃银行重要的客户都由＃＃银行设立的专门 的客户关系管理团队为其服务。无论何时他们需要 任何个性化的服务和帮助，他们的客户关系经理在 电话的另一头随时待命。如果他们寻求更专业的建 议或者解决特定问题的方法，他们的客户关系经理 可能会转而向其他人征求更完善的建议，或者将另 外的更合适的专业团队介绍给客户。无论是哪一种 情况，＃＃的客户都不能享受一站式服务。这会使 他们对＃＃的VIP服务产生一种负面体验。
• ＃＃的在线银行提供一系列的便捷，但还没有 做到一站式的服务。在线银行业务应该整合即 时沟通。无论何事，在线银行客户有任何问题， 他们都能通过向客户服务中心发送即时讯息， 并得到立即的答复。这种服务尤其受到那些乐 于DIY自己帐户的客户的欢迎。而这也会成为 ＃＃的电子银行一个强有力的竞争优势。 最后，＃＃ IT人员应该整合各种不同的系 统，形成的客户端界面可以使授权的客户服务 人员即时得到所有产品的信息和客户数据。
3、D-小型（低忠诚度，低价值）
• • • • • • 使用频率低、近期使用不频繁 使用一系列的产品和服务 愿意支付的价格极富弹性 仅进行小笔交易 创造的边际利润不尽如人意 客户生命期价值不高
4、非活跃客户
• 在＃＃开设账户，但很少办理业务或进 行交易活动
客户关系案例精粹二十例
客户关系案例精粹二十例案例一：移动通信行业客户挽留（数据挖掘）高价值客户流失预测我国的移动通信企业经过前几年的高速发展，同时随着国内外运营商经营力度的逐步加大，现在正步入企业生存的关键时期。
由于运营商寡头局面的形成，移动通信客户有了越来越多的选择，移动通信注册客户数动态增长，即在大量客户入网的同时，又有大批客户离网流失；每月注册客户数与在网活动客户数相差悬殊，涌现大批零次话务客户；业务与收入总量增长相对趋缓，出现‚增量不增收‛因此，分析客户流失原因，吸引潜在客户入网，增加现有客户满意度，减少客户流失几率，提高客户消费水平，充分占有市场是移动通信企业在激烈市场竞争中制胜的关键。
客户流失分析作为经营分析系统中的一个重要主题。
主要任务是根据流失客户和没有流失的客户性质和消费行为，进行挖掘分析，建立客户流失预测模型，分析哪些客户的流失率最大，流失客户的消费行为如何，客户流失的其他相关因素，如竞争对手的优惠政策、业务系统事故国家政策和现行经济运行环境等。
为市场经营与决策人员制订相应的策略、留住相应的客户提供决策依据，并预测在该策略下客户流失情况。
通过建立客户流失预测模型，使企业能够预测客户离网的可能性，并通过对客户离网原因的分析，提出相应的挽留政策，从而使客户保留在自己的网上，降低客户离网率，从而减少企业的运营成本。
因此，该模型的建立对企业来说有着极为重要的意义。
1.商业问题目标化随着电信企业之间竞争的加剧，电信运营商不断推出新的套餐和新的业务，希望能够争取到更多的市场份额。
但同时，这也在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户离网现象频繁发生。
客户流失情况也逐渐凸现出来。
客户的流失对企业来说有着重要的影响，与企业利润是息息相关的。
客户流失问题已经成为移动通信运营商必须尽快解决的问题。
针对这种客户流失的情况进行分析，并制定如下的商业目标：首先，通过对预测出的可能流失的客户进行挽留服务，降低总的客户流失率。
大数据分析师在客户分析中的应用案例分析
大数据分析师在客户分析中的应用案例分析随着互联网和技术的迅猛发展，大数据分析在各个行业中发挥着越来越重要的作用。
其中，客户分析作为一项关键的任务，帮助企业了解客户需求、制定精准的市场策略以及提高客户满意度。
本文将通过分析几个实际案例，探讨大数据分析师在客户分析中的应用。
案例一：电子商务平台的用户行为分析电子商务平台拥有庞大的用户群体和海量的交易数据，如何准确理解用户行为并得出有价值的结论成为了关键的问题。
大数据分析师可以通过挖掘用户的浏览、购买、评价等行为数据，利用机器学习和数据挖掘算法，识别用户的购买偏好、消费能力以及购买潜力等关键指标。
基于这些指标，通过个性化推荐和定向营销等手段，电子商务平台可以提供更好的用户体验，提高销售额和用户忠诚度。
案例二：银行的客户信用评估银行作为金融机构，客户信用评估是风险管理和业务发展的基础。
大数据分析师可以通过分析客户的个人信息、财务数据、借贷记录等多维数据，构建客户信用评估模型。
通过对大量历史数据的分析和学习，建立预测模型，帮助银行准确评估客户的信用风险，从而制定更合理的贷款额度和利率，为银行提供风险控制和业务拓展的依据。
案例三：市场营销策略优化在日益激烈的市场竞争中，了解客户需求、制定有效的市场营销策略至关重要。
大数据分析师可以通过分析客户的消费习惯、购买偏好、社交媒体行为等数据，挖掘出潜在的市场机会和消费趋势。
同时，大数据分析师还可以利用客户细分、个性化推荐等手段，提供精准的市场营销策略，根据客户的需求和偏好进行定制化的产品推广和品牌传播，提高市场反应速度和销售转化率。
案例四：电信运营商的客户留存分析对于电信运营商来说，客户留存和增值是持续盈利的关键。
大数据分析师可以通过分析客户的通信行为、使用习惯、付费能力等数据，构建客户留存模型。
利用这个模型，可以对客户进行预测和分类，分析造成用户流失的原因，并制定相应的留存策略。
通过个性化的服务、优惠券送达等方式，电信运营商可以提高客户留存率，增加营收和市场份额。
数据挖掘技术在客户行为分析中的应用案例
数据挖掘技术在客户行为分析中的应用案例随着互联网技术的发展和智能手机的普及，产生了大量的数据，其中包含了有关用户行为的宝贵信息。
客户行为分析是企业运营中不可或缺的一环，通过对客户行为的深入了解，企业可以更好地了解客户需求，提高销售效益，优化营销策略。
而数据挖掘技术作为一种有力的工具，可以帮助企业从庞大的数据中找出有价值的信息，提供洞察力和预测能力，为客户行为的分析提供决策支持。
下面将介绍几个数据挖掘技术在客户行为分析中的应用案例。
首先，以电子商务行业为例。
在电商行业中，用户行为数据非常丰富，包括用户的点击、浏览、购买等操作记录。
通过数据挖掘技术，企业可以对用户的购买行为进行分析，发现用户的购物偏好。
例如，当一个用户购买了某个商品后，数据挖掘技术可以通过关联规则挖掘算法找到其他与该商品相关的商品，进而向用户推荐相关产品。
此外，数据挖掘技术还可以对用户的购买历史进行聚类分析，将具有相似购买行为的用户划分到同一个群组，从而为企业提供个性化的推荐服务，提高用户的购买转化率。
其次，以金融行业为例。
金融行业与数据挖掘技术的结合，使得企业可以更好地了解客户的财务状况和投资行为，为客户提供个性化的金融服务。
例如，数据挖掘技术可以基于客户的交易记录，通过聚类分析将客户划分为不同的投资偏好群组，进而制定个性化的理财方案。
此外，数据挖掘技术还可以发现异常交易行为，及时发出警报，预防金融欺诈事件的发生。
再次，以社交媒体为例。
随着社交媒体的快速发展，用户在社交媒体平台上产生了大量的行为数据，如点赞、评论、分享等。
通过数据挖掘技术，企业可以分析用户在社交媒体上的行为，了解用户的兴趣爱好、社交圈子等信息，从而根据用户的需求进行个性化的推荐和营销。
例如，企业可以根据用户的兴趣爱好，向其推荐相关的文章、视频和活动，提高用户的参与度和粘性。
此外，数据挖掘技术还可以通过社交网络分析，发现影响力较大的用户，将其作为品牌传播的重点对象。
数据挖掘技术在客户关系管理中的实际应用案例
数据挖掘技术在客户关系管理中的实际应用案例随着信息技术的发展和数据量的急剧增加，企业日益重视客户关系管理（CRM）以提升服务质量和满足客户需求。
数据挖掘技术作为一种强大的工具，被广泛应用于CRM领域，能够从大量的客户数据中提取有价值的信息，并帮助企业做出精准的决策和个性化的服务。
本文将介绍几个实际应用案例，展示数据挖掘技术在客户关系管理中的重要性和价值。
首先，数据挖掘技术可以帮助企业发现潜在客户。
传统的市场营销策略往往是将大规模的广告投放到广泛的人群中，但效果并不理想。
通过数据挖掘技术，企业可以分析历史购买记录、网站浏览行为、社交媒体互动等多个维度的数据，建立客户画像，并找到具有潜力的潜在客户。
例如，一家电商企业通过分析购物车中未下单的商品，结合客户的浏览历史和购买记录，利用关联规则挖掘技术找到潜在购买者，对其进行定向营销，最终提高了销售额和客户满意度。
其次，数据挖掘技术可以提供个性化的服务。
在竞争激烈的市场环境下，企业需要为不同的客户提供差异化和个性化的服务，以提高客户忠诚度和留存率。
数据挖掘技术可以根据客户的历史行为和偏好，预测客户未来可能感兴趣的产品或服务，并根据这些预测结果进行个性化推荐。
例如，一家在线视频平台通过分析用户的观影历史、评分情况和社交媒体互动等数据，利用协同过滤算法进行推荐，为用户提供个性化的电影和剧集推荐，提高了用户的黏性和消费额。
第三，数据挖掘技术可以帮助企业进行客户细分。
客户细分是企业运营和市场营销的重要环节，通过将客户划分为不同的细分群体，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，并制定针对性的销售策略。
数据挖掘技术可以通过聚类分析、分类算法等方法将客户划分为相似的群体，帮助企业找到具有共同特征和需求的客户群体。
例如，一家银行通过分析客户的财务状况、资产配置和消费习惯等数据，利用聚类分析技术将客户分为富裕阶层、中等收入阶层和低收入阶层，并针对不同阶层的客户制定相应的金融产品和服务。
客户关系管理与数据挖掘案例
客户关系管理与数据挖掘案例
• 泰国东方饭店的客户关系管理 • 贝尔大西洋公司的数据挖掘 • 美林证券公司的商业智能
一、泰国东方饭店的客户关系管理
营销学的研究表明，争取一个新顾客的成本是留住一个老顾 客的5倍，而在利润贡献方面老顾客则是新顾客的16倍。客户 关系管理的目的就是提高客户忠诚度，使之成为企业长期的客 户。 泰国的东方饭店是亚洲最有名的饭店之一，它的客房几乎天 天客满，如果不提前预定一般很难入住。东方饭店的顾客绝大 部分是西方国家的商务人士，而其中又有相当一部分是它的老 顾客。东方饭店之所以能够获得客户的青睐，一个重要的原因 就是它的客户关系管理。 下面是台湾一位知名企业家于先生对东方饭店感受。于先生 一年前住过东方饭店，给他留下了很好的印象，一年后，他到 泰国出差，又选择了东方饭店。
1996年，美林公司提出了利用商业智能进行客户关系管理的 计划。在这之前，美林公司积累了大量的重要客户的数据，这 些数据储存在分布在不同地点的25个计算机系统中。商业智能 系统要将这些客户信息集成在一个单一的计算机环境，并通过 数据分析和数据挖掘，为公司客户关系管理提供支持。
商业智能系统首先可以帮助公司找出最重要的客户群，并发 现他们的购买行为方式。商业智能还能够帮助公司检验、评估 目前重点客户群的确定是否恰当，并为重点客户群的调整提供 依据。
商业智能系统还为公司100多位业务分析师提供支持。这些 分析师的职责是对市场状况和公司经营情况进行分析，为理财 顾问提供技术指导。过去，分析师只能从主机系统得到书面报 告，然后进行手工的计算，再将计算的结果输入到电子表格中。 现在，这些工作都由商业智能系统代替，分析师只需要提出问 题，如哪个地方、哪个办事处、哪个理财顾问的销售业绩最好？ 什么地方、什么产品的销售为美林创造的销售额和利润最高？ 系统就会自动进行运算，并给出答案。利用这些答案，分析师 们就可以更有效地进行策略分析，帮助公司高层管理者和众多 的理财顾问进行决策。
数据挖掘在客户关系管理中的应用案例研究
数据挖掘在客户关系管理中的应用案例研究概述客户关系管理（CRM）是一种通过有效的管理和利用客户信息来增强企业与客户关系的战略性方法。
数据挖掘在CRM中扮演了重要的角色，帮助企业发现潜在的商机、提高客户满意度、实现营销目标。
本文将介绍几个数据挖掘在CRM中的应用案例，说明数据挖掘对客户关系管理的重要性。
案例一：客户细分和个性化推荐数据挖掘可以帮助企业将客户群体细分为不同的细分市场，从而更好地了解客户需求和偏好。
通过分析客户的购买历史、浏览行为和社交媒体活动等数据，企业可以将客户划分为不同的群体，并设计个性化的推荐策略。
例如，一家电子商务公司利用数据挖掘技术，将客户细分为几个不同的群体：高消费者、低消费者、新客户和频繁购买者。
通过分析这些群体的购买行为和偏好，企业可以发送个性化的推荐邮件或短信，提供相关的产品和优惠信息，从而增加客户的购买欲望和满意度。
案例二：客户流失预测和挽回客户流失是企业不愿看到的情况，因为失去现有客户比吸引新客户更加昂贵。
数据挖掘可以帮助企业预测客户可能的流失，并采取相应的挽回措施。
一家电信公司的案例研究表明，通过分析客户的通话记录、账单支付情况和投诉反馈等数据，可以建立流失预测模型。
企业可以利用这个模型提前发现流失风险较高的客户，并采取个性化的挽回策略，比如提供特别优惠、改善服务质量、加强客户关怀等，有效降低客户流失率。
案例三：市场营销效果评估数据挖掘在市场营销中的应用也是非常重要的。
通过分析市场活动、广告投放、促销活动等数据，企业可以评估不同的市场营销策略对销售业绩的影响，并调整策略以提高营销效果。
一家零售公司的案例研究表明，通过数据挖掘技术，可以分析客户的购买历史、促销响应和市场活动参与情况等数据，建立销售预测模型。
这个模型可以帮助企业评估不同的市场营销策略对销售额的影响，并提供决策支持。
比如，企业可以根据分析结果，确定哪些市场活动和促销策略对于不同客户群体更具吸引力，然后针对这些客户制定更有效的营销策略。
顾客第一的案例
顾客第一的案例
顾客第一的案例有很多，以下是一些例子：
1. 星巴克：星巴克始终将顾客放在首位，通过提供优质的服务和产品，赢得了顾客的忠诚和口碑。
例如，星巴克会在不同的节日推出特别饮品和礼品，以及提供舒适的用餐环境，以满足顾客的需求。
2. 亚马逊：亚马逊将顾客的满意度放在首位，通过提供快速、准确的配送服务，以及优秀的在线购物体验，赢得了全球消费者的青睐。
此外，亚马逊还通过推出Prime会员、Kindle电子阅读器和Alexa智能音箱等产品，不断满足消费者的需求。
3. 迪士尼：迪士尼将游客的体验放在首位，通过提供世界级的娱乐体验和优质的服务，成为全球领先的娱乐公司之一。
例如，迪士尼乐园和迪士尼度假区会提供各种主题公园、演出和活动，以及优秀的客户服务，让游客感受到宾至如归的感觉。
4. 麦当劳：麦当劳将顾客的需求放在首位，通过提供快捷、方便的食品和饮料服务，以及优秀的用餐环境，成为全球最大的快餐连锁品牌之一。
此外，麦当劳还通过推出健康食品和个性化的菜单，不断满足不同顾客的需求。
这些公司都是以顾客为中心的企业，通过提供优质的产品和服务，赢得顾客的忠诚和口碑，实现了企业的长期成功。
数据挖掘的32个实际案例
数据挖掘的32个实际案例数据挖掘的32个实际案例引言：数据挖掘作为一门利用统计学、机器学习和人工智能等技术从大规模数据中提取知识和信息的学科，正逐渐成为各个领域的重要工具和技术。
在本文中，将介绍32个实际案例，展示数据挖掘在各行各业中的应用和价值。
从中我们可以深入了解数据挖掘的各个方面，并对其能力和应用进行全面、深入和灵活的理解。
一、电子商务领域案例：1. 个性化推荐系统：通过分析用户的历史购买记录和行为习惯，为用户提供个性化的产品推荐，提高购物体验和销售额。
2. 交易风险评估：基于大量的历史交易数据，通过数据挖掘的方法分析交易模式，提前识别潜在的诈骗和欺诈行为。
3. 市场细分：将用户数据进行分析，识别不同的市场细分，制定相应的销售和营销策略，提高销售效率。
4. 购物篮分析：分析不同产品之间的关联关系，为电商平台提供交叉销售的机会，提高销售额。
二、金融领域案例：5. 信用评估：通过分析个人或企业的历史信用信息和各类数据，进行信用评估，帮助金融机构决策。
6. 欺诈检测：通过对交易数据进行分析，发现潜在的欺诈模式和异常行为，预防金融欺诈事件的发生。
7. 股市预测：通过对历史股票数据进行挖掘，建立股市预测模型，辅助投资者做出投资决策。
8. 风险管理：通过对大规模的金融数据进行挖掘，分析不同风险因素对投资组合的影响，提供风险管理策略。
三、医疗健康领域案例：9. 疾病预测：基于患者的个人信息和病历数据，预测患者可能患上某些疾病的概率，提前进行干预和治疗。
10. 药物研发：通过对已有研究和药物数据进行分析，挖掘新的药物治疗方案和疗效评估方法。
11. 医疗资源优化：通过对医疗数据进行挖掘，医院可以更好地管理和调整资源，提高医疗服务的效率和质量。
12. 健康风险评估：基于个人健康数据和生活习惯，评估个体的健康风险，并提供相应的健康管理建议。
四、交通运输领域案例：13. 智能交通调度：通过分析交通流量数据和道路网络信息，优化交通调度和信号灯配时，减少交通拥堵和延误。
数据挖掘成功的案例
数据挖掘成功的案例数据挖掘成功的案例数据挖掘是一项关键性的技术，它能够从大量数据中提取有价值的信息。
在当今数字化时代，许多企业和组织都依赖于数据挖掘来解决业务问题和做出明智的决策。
以下是一些成功的数据挖掘案例。
一、亚马逊（Amazon）推荐系统亚马逊是全球最大的在线零售商之一，其推荐系统是其商业模式的核心。
该系统基于用户历史购买记录、浏览记录、评价等信息进行分析，然后利用机器学习算法来预测用户可能感兴趣的商品，并将这些商品推荐给用户。
该系统不仅提高了亚马逊的销售额，还提高了客户满意度。
据报道，亚马逊每年因此获得数十亿美元的收入。
二、谷歌（Google）搜索引擎谷歌是全球最流行的搜索引擎之一，其成功部分归功于其强大的数据挖掘技术。
谷歌使用了大量算法来分析网页内容和链接结构，并根据相关性对搜索结果进行排名。
此外，谷歌还使用了自然语言处理技术来理解搜索查询的意图，并提供更准确的结果。
这些技术的结合使得谷歌成为了最受欢迎的搜索引擎之一。
三、Netflix电影推荐系统Netflix是一个流媒体视频服务公司，其电影推荐系统是其商业模式的核心。
该系统基于用户历史观看记录、评分等信息进行分析，然后利用机器学习算法来预测用户可能喜欢的电影，并将这些电影推荐给用户。
该系统使得Netflix能够提供高度个性化的推荐服务，从而提高了客户满意度和忠诚度。
据报道，该系统每年为Netflix节省数十亿美元。
四、美国航空公司（American Airlines）客户关系管理美国航空公司使用数据挖掘技术来管理其客户关系。
该系统分析了客户历史购买记录、旅行偏好等信息，并根据这些信息提供个性化服务和优惠活动。
该系统使得美国航空公司能够更好地满足客户需求，从而提高了客户满意度和忠诚度。
据报道，该系统每年为美国航空公司带来数亿美元的收入。
五、沃尔玛（Walmart）销售预测沃尔玛是全球最大的零售商之一，其销售预测系统是其商业模式的核心。
银行优质客群挖掘案例
银行优质客群挖掘案例银行优质客群挖掘是指通过分析不同客户的行为、属性等信息，识别出最有潜力的客户群体，以便针对性地制定营销策略和个性化服务。
以下是一个银行优质客群挖掘的案例：案例背景：某银行想要优化客户营销策略，提高客户满意度和转化率。
该银行有大量数据可供分析，包括客户基本信息、交易记录、借贷行为等。
解决方案：1. 数据收集和清洗：首先，收集和整理银行的客户数据，包括客户姓名、年龄、性别、职业、收入、家庭状况、居住地等基本信息，以及客户的交易记录、借贷行为、风险评估等数据。
2. 数据分析和特征提取：对收集到的数据进行分析和挖掘，提取出最有潜力的客户群体。
可以采用统计方法、数据挖掘算法等进行特征工程，识别出对客户价值有显著影响的特征变量。
例如，可以通过分析客户的交易频率、交易金额、借贷偏好、存款储蓄能力等特征，识别出具有高价值的客户群体。
同时，也可以结合外部数据，如社交媒体数据、消费习惯等，进一步完善客户画像。
3. 客户分群和行为模式分析：根据客户的特征变量，将客户分成不同的群体。
可以使用聚类算法对客户进行分群，找出具有相似特征的客户群体，如高收入人群、高消费能力人群、消费习惯相似的人群等。
同时，对每个客户群体进行行为模式分析，了解他们的消费偏好、借贷需求等，以便更好地制定个性化营销策略。
4. 客户分类和推荐策略：根据客户群体的特点和需求，将客户进行分类。
可以将客户分为潜在高价值客户、潜在流失客户、借贷客户等，为每个客户群体制定相应的推荐策略。
例如，对于高价值客户，可以提供更高的利率、更高的信用额度等优惠措施，以留住这部分客户。
对于借贷客户，可以主动提供贷款产品和服务，增加客户黏性。
5. 持续监测和改进：银行应该对策略的实施效果进行监测和评估，不断优化客户营销策略。
通过分析客户的反馈和行为，及时调整推荐策略，提高客户的满意度和忠诚度。
通过以上的优质客群挖掘案例，银行可以更好地理解客户需求和行为，提供个性化的金融产品和服务，最大程度地挖掘客户价值。
数据挖掘经典案例
数据挖掘经典案例数据挖掘是指从大量数据中发现潜在的、先前未知的有价值信息的过程。
它是一种分析大型数据集的方法，旨在发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势。
数据挖掘已经在各个领域得到了广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健、社交网络等。
下面我们将介绍一些数据挖掘的经典案例，以便更好地理解数据挖掘的重要性和实际应用。
1. 零售业的购物篮分析。
在零售业中，购物篮分析是数据挖掘的一个重要应用。
它通过分析顾客购买商品的模式和关联，帮助零售商更好地理解顾客的购买行为，并提高销售额。
通过购物篮分析，零售商可以发现哪些商品经常一起被购买，从而进行更好的商品搭配和促销活动。
2. 社交网络的用户推荐系统。
在社交网络中，用户推荐系统是数据挖掘的一个典型应用。
通过分析用户的行为和偏好，推荐系统可以向用户推荐可能感兴趣的内容、商品或人际关系。
这种个性化推荐不仅可以提高用户体验，还可以增加社交网络的活跃度和粘性。
3. 医疗保健领域的疾病预测。
在医疗保健领域，数据挖掘被广泛应用于疾病预测和诊断。
通过分析患者的临床数据和生物标志物，医疗专家可以预测患者是否患有某种疾病，提前进行干预和治疗。
这种个性化的医疗预测能够提高患者的生存率和生活质量。
4. 金融领域的信用评分。
在金融领域，数据挖掘被广泛应用于信用评分和风险管理。
通过分析客户的信用记录、财务状况和交易行为，金融机构可以预测客户的信用风险，并据此制定相应的信贷政策和风险控制措施。
5. 市场营销的精准营销。
在市场营销领域，数据挖掘被广泛应用于精准营销和客户关系管理。
通过分析客户的行为和偏好，市场营销人员可以制定个性化的营销策略，提高市场反应率和销售额。
综上所述，数据挖掘在各个领域都有着重要的应用，它可以帮助人们从海量数据中发现有价值的信息，提高决策的准确性和效率。
随着数据量的不断增加和数据挖掘技术的不断发展，相信数据挖掘的应用领域和效果会越来越广泛和深入。
数据挖掘在销售业务中的应用案例分析
数据挖掘在销售业务中的应用案例分析随着人们对数据的重视程度越来越高，数据挖掘作为一种实现数据分析和处理的重要技术手段已经在各个领域得到了广泛的应用。
在销售领域中，数据挖掘技术同样能够为企业带来巨大的商业价值，帮助企业在市场竞争中占据有利地位。
本文将通过几个典型的案例，探讨数据挖掘在销售业务中的具体应用。
一、客户分类分析对于销售企业来说，客户是非常重要的财富，通过对客户的深入了解和分类分析，能更好地为客户提供有针对性的产品和服务，提升客户的满意度和忠诚度。
那么如何实现客户分类分析呢？这就需要借助数据挖掘技术了。
以某家电销售企业为例，该企业通过对客户历史购买数据进行挖掘，将客户分为高频购买客户、低频购买客户、流失客户和潜在客户四类。
针对不同类别的客户，该企业采取了不同的营销策略，提高了客户的留存率和购买频次，进而提升了企业的销售业绩。
这种客户分类分析可以通过聚类算法、关联规则挖掘和决策树等机器学习算法来实现，具有很强的实用性和可操作性。
二、销售预测分析销售预测分析是销售企业进行合理规划和决策的重要基础。
数据挖掘技术可以帮助销售企业通过对历史销售数据的挖掘和分析，实现销售情况的预测和趋势的预测。
以某电商企业为例，该企业通过对历史销售数据的挖掘和分析，建立了基于产品特征和时间因素的销售预测模型。
该模型可以实现对不同时间段的销售趋势的预测，以及对不同产品的销售量的预测，为企业制定销售策略提供了重要参考依据。
销售预测分析可以通过时序分析算法、回归分析算法和神经网络等方法来实现，具有很好的准确性和实时性。
三、CRM优化分析CRM(Customer Relationship Management)是企业常用的一种客户关系管理模式，通过对客户信息和行为的记录和分析，实现对客户关系和客户价值的管理和提升。
数据挖掘技术可以帮助企业对CRM系统进行优化和升级，提升企业的客户管理和服务水平。
以某银行CRM系统为例，该银行通过对客户个人信息、交易数据和互动行为的分析，实现了对客户价值和客户满意度的评估，进而对不同类别的客户实施不同的服务和营销策略。
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图3.箱图将均值和数据分布显示在一起。很容易看出西部地区客户平均生命周期大于其它地区。
均值比较提供联合分布的汇总统计。表6（包含与箱图相同的信息，但用表的形式）显示总平均时长是7.49年，西部地区比东部和中部地区平均占有期长。这个发现有意义吗？
统计显著性告诉你如果差别是随机的，或它们概率值很大，需进一步分析判断。如果差别是随机的，意味着结果同原假设一样。即变量没有显著性影响或对结果没有发生影响。
如果差别有统计意义，意味着备择假设成立，表明有非随机因素的潜在影响。当统计意义存在时，进一步探索非常必要。
表6.均值比较报告显示总平均生命周期是7.49年，西部地区比东部和中部地区占有时间要长。
表7. ANOVA表显示各区域有统计意义差别，表明要做进一步的分析。
接着对促销响应进行分析。SPSS使用分段条图将四种促销信息组合在一起，并将其可视化。图4提供按区域响应方式汇总表。可见中部地区同其它两个地区相比订单较少，特别是同西部相比。通过观察区域频数分布不会得出这个推测，它只告诉我们西部地区包含最少的人口。
动提供依据。
关键词
市场，细分，客户，统计，分析，比较
谁是最好的客户？任何行业专业人士——市场人员，销售经理，产品开发者和服务专家——都乐意回答这个问题。
在当今激烈的市场中，开发，吸引和保留客户越来越困难同时也越来越昂贵。由于这些压力，更多的组织使用营销数据库最大化他们现有的客户价值。转换客户数据为知识和信息的行为是一个有力的手段和企业生存的一项必需的技能。
首先单因素方差分析提供一个描述性统计表。表10显示各地区四种促销方案的总消费量平均差别非常大。在中部地区平均消费量是$1,206,东部地区是$1,391,而西部地区超过$1,600.
报告的最后部分显示东部和西部间消费水平的平均差异没有显著的统计意义。另一方面，西部和中部间的差异有统计意义。能使用这些信息进一步识别这些地区的差别如何及为什么，制订营销定位计划。例如，不同的营销和销售混合，不同的促销，或绑定一些产品和服务或许在中部地区会更好。西部地区营销计划在西部重复应该更加成功。
图7的ANOVA表显示区域与时间周期有统计意义的差别。因为显著性水平是0.000,或小于0.05，能够得出均值间差别很可能统计意义的结论：区域和生命周期的差别很可能不是随机因素引起的而与其它因素有关。可能的原因是：首先在西部区域开展促销，但在不同的区域有更多的产品需求，或某种产品功能在一个区域成功地促销。了解你的业务，关键数据，支持你的直觉也是很重要的。
图5.散点图显示两个变量相关关系。
表11.相关系数是60.8%，显示在家庭收入和总消费量上有很强的相关关系
图5显示这两个变量的相关关系。散点图显示两个连续变量的联合分布。相关系数是60.8%，表11显示在家庭收入和总消费量上有很强的相关关系。回归分析进一步确定模型的相关关系，如表12和图6所示。这种关系意思是随着家庭收入的增加，购买我们产品的总消费量也增加。
表3.频数表显示51%的客户存在超过7年。
从表3看出大约有29%的客户存在10年以上，差不多有过半数的客户在7年以上。接下来，我们要问“谁消费最多？”，最好的客户理所当然是最有利润的客户，或为组织花费最多的客户。
为了得到准确的客户生命周期价值，结合前期购买和客户行为建立预测模型预测未来购买。
本例中，我们开始用总订单金额代替每个客户。首先，建立一个新变量，对数据库中每个订单金额（订单1的金额，订单2的金额等等）求和。因为总订单金额是连续变量，直方图是显示结果的最有效的方法。
谁是最好的客户？
使用SPSS从营销数据库中获得更多信息
MSN:mktexchage@。
摘要
本文使用SPSS的频数分析、描述性分析、缺失值分析、方差分析、卡方检验、交叉表、
均值比较、相关分析、线性回归、决策树等统计方法及饼状图、条形图、箱图、散点图、
树形图等图表对一个客户数据案例进行分析，以发现不同客户群体的特征，为市场推广活
案例营销数据库中包含2000个客户和下列数据：
首次成为公司客户的日期
购买历史
不同促销方案的响应率
家庭收入
地区
性别和其它人口统计数据
本文中我们从数据库中析取可控信息，使用各种数据分析技术，从初级的到高级的，目标是依据过去的销售额用人口统计数据来识别不同的细分客户群。
即使最普通的过程产生的结果对怎样理解客户也可以产生深刻的含意。不要低估这些方法。用灵活和有力的分析工具结合你的业务背景是从数据中获得有价值信息的最好方法。
要得到家庭收入的信息，我们需要几个基本的统计量作为最初描述统计量。如平均值，最小和最大值，或连续变量，如以美元为单位的收入和以年数为单位的年龄。描述过程为我们提供了一系列汇总统计量。从表2可以看到在2000个客户中家庭收入的平均值大约是$61,000,大部分收入范围在$50,000和$72,000之间。
每个地区客户生命周期平均是多少？
各区域人们怎样响应第一促销方案？
SPSS很容易实现比较不同的分组数据。Crosstabs过程，Means过程,分段条图和箱图都可以清晰地表示这些结果；当结果有统计意义时，可用卡方统计量，方差分析和CHAID识别。当你知道什么是有统计意义时，这就很重要了，因为你没有浪费你的努力。
表8.响应第一个促销方案的人只有26.5%来自西部地区，超过半数的西部居民响应了促销。
表9包含区域和第一促销方案的卡方信息。按惯例皮尔松卡方统计量应该小于0.05才有统计显著性意义（在95%的置信水平上）。在这个例子中卡方值是0.007,所有它有显著性意义。能够有令人信服的理由确信第一促销方案在西部地区比较成功，例如广告语言直接满足客户听觉上的需要，或媒体类型匹配客户视觉需要，吸引客户的眼球。
图2.从直方图可以看出大部分客户消费低于$500，少数几个客户消费量比较大。
直方图的直条代表一个数据范围。在图2中大部分客户消费低于$500，少数几个客户消费量比较大。每个客户平均消费量是$1,360，很少有客户消费量超过$7,000。
当目前为止，我们知道典型的客户是：
生活在东部
家庭平均收入为$61,000
表5.购买历史分析显示第三促销方案的平均值是$294,低于其它促销方案。
进一步分析：我们的客户怎样不同？怎样相似？
既然对客户和各种促销的成功有一个基本的理解，通过观察两个或多个变量立刻支持这种有力的分析。SPSS帮助发现用别的方式难于发现的潜在关系。例如，已经知道客户在各区域分布和有多少客户响应第一促销方案。接下来要观察各区域响应第一促销方案的客户有多少。通过研究回答这些问题：
表4.大约有45%，或890人对第一促销方案有响应。
在表4中，有890人，或大约45%的客户响应第一促销方案。对其它促销进行类似的分析，第二促销方案的响应率是39%，第三促销方案的响应率是37.4%，第四促销方案的响应率是17.4%。
这里出现一个新问题：在第四促销方案中唯一的特征是它较成功的获得客户响应的原因吗？换句话说，这种结果有意义吗？购买历史（表5）信息显示第三促销方案的平均值是$294,低于其它促销方案。这种差别是否有统计意义还需进一步分析来确定。
通过识别哪一种活动在西部地区比较成功，能够得到今后在该地区促销的知识。也可以选择探索以区域为基础的任何关系。
表9.Chi-square值是0.007表示各地区在第一促销方案上有显著性的差异。
哪一位客户消费最多？
观察购买历史的另一种方法是评估总消费量而不是只看在单一订单上消费多少。也许总消费量同区域之间的关系可以揭示一些信息。单因素方差分析给你一个有关平均值有显著性差异的详细信息。
理解客户的固有特征可以给你有价值的发现。了解最有价值或至少有利润的客户，他们的购买方式，购买行为和人口统计特征是制订营销计划的关键。较好地理解客户是什么可以帮助你开发忠诚的，有持续回报的客户，制订提升销售和交叉销售及营销定位计划。集思广益的决策也是广告，促销，直接邮寄活动和其他营销成功的基础。
有许多方式可以确定最佳客户的特征，也有许多方法可用来度量这些特征。本文说明使用SPSS实现客户分析的一种方法。
从分析中我们可以认识到什么证明是重要的。饼图和表1显示最大的客户群（34%）生活在东部地区，最小的客户群（19%）生活在西部地区。并且有16.9%的客户在数据库中没有列出居住区域。
SPSS用特殊的处理表示缺失数据。知道何时为什么信息缺失很有必要。例如，你可能想区别是因为它们没有涉及而缺失还是因为它们难以获得而缺失。表1中，“百分数”包括缺失数据，“有效百分数”从计算中排出了缺失数据，可以从表上迅速并行比较缺失数据怎样影响结果的。
表10.单因素方差分析显示东部和西部消费水平的差别没有统计意义差别；西部和中部地区的差别有统计意义。
预测总消费量
预测模型是帮助定位潜在客户和优化营销资源一种有力的武器。它能帮助回答如“按照收入家庭消费占他们的收入多少？”的问题。
在许多统计研究中，目标是用方程建立一种关系，用一个已知变量预测另一个变量。SPSS提供几个过程建立相关关系定义预测模型，从散点图到相关关系，线性和逻辑回归分析再到CHAID分析。SPSS的指南按部就班地指导，你不必成为统计学家就可以完成这些过程。
首先探索：典型客户是什么样的？
我们通过从数据库中探索不同的变量来回答这样的问题：
客户住在哪里？在三个销售区域中客户的分布如何？
客户的平均收入是多少？
成为公司客户的时间有多长？
对不同的促销方案，客户平均响应是多少？有多少人响应第一促销方案？
客户花费是多少？
SPSS提供了可以迅速回答以上问题的几种分析方法，频数和描述性分析过程可以提供对客户数据的初步印象。
从图1饼状图中可以看出，东部地区所占比例最大(34%)，西部地区最小(19%)，而有16.9%的数据未列出所属地区。