Transcript 6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用

顧客服務管理 – CRM 實戰理論與實務
華泰文化事業公司出版
第六章 資料倉儲與採礦技術
6.1 資料倉儲與採礦定義
6.2 資料採礦之步驟與技術分類
6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.1 資料倉儲與採礦定義
商業智慧之背景
• E化時代之資訊特點：
• E化時代下，電子資料量每年成長1~3倍
• 僅7%之資料真正被分析、運用者
• 資訊應用需求：轉化龐大無序之資料為資訊、知識，進而供有智慧、經驗者
運用
• 具體目標：
• 協助組織擷取/歸納/解釋/分析資料
• 從事獲利分析/關係行銷/顧客管理
• 領域應用：客戶貢獻度分析、市場區隔、信用風險管理、交叉銷售分析、
產品/投資組合獲利分析
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.1 資料倉儲與採礦定義
商業智慧(BI)定義
• 定義：對企業營運資訊迅速解讀與推理之能力，以提升企業決策品質、改
善營運績效。
• 特點：
• 依公司既有資訊此分析業務發展趨勢
• 以公司既有資訊進行決策支援
• 參與人員可及時獲取其職責所需之知識
• Provide the Right Information to the Right Persons at the Right Time.
BI技術可協助企業統計、挖掘、分析與轉化隱含於大量數據資
料背後之知識，以支援企業相關決策
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.1 資料倉儲與採礦定義
商業智慧之形成(1)
• 公司組織架構中，資訊Bottom-Up方式進行收集，逐筆之記錄資料，形成
原始資料（Row Data）。
• 基於決策需要，將資料萃取、解讀、處理、分析後，成為有組織、有價值
之資訊（Organized Information）。
• 結 合 公 司 內 部 領 域 智 能 （ domain know-how）， 將 資 訊 轉 化 為 知 識
（Knowledge）。
• 結合決策者的經驗與能力，將知識靈活應用，形成智慧（Wisdom）。
BI的形成為Bottom-Up過程
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.1 資料倉儲與採礦定義
商業智慧之形成(2)
Data—粗糙的事實（如實驗數據）
Information —融合脈絡之Data（如實驗結果）
Knowledge — Information融合經驗（如實驗推論）
Wisdom — 具啟發性之知識（如實驗結果應用）
總編審：張瑞芬
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6.1 資料倉儲與採礦定義
商業智慧之應用
• 高層人員針對資訊進行決策之比例與重要性高。
• 越上層決策者故對於資訊/知識深度與廣度要求較高，更需較高之智慧運
用之。
• 決策者運用智慧、經驗將決定策略後，下達予下部單位執行、實現。
• 決策者決策效率與資訊擷取、解讀（Bottom-Up）時效高度相關。
• E化技術之應用可提升(1)資訊擷取/解讀與(2)策略制訂/傳遞/執行等效率。
BI的應用是Top-Down過程
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.1 資料倉儲與採礦定義
商業智慧主要應用主題
• 資料分析：發現大量資料之模式與趨勢（DW、DM）
• 智慧部署：運用IT技術使成員可進行商業分析與知識存取（KM）
• 地理空間分析：整合商業資料與地理/人口資訊（GIS）
• 資料視覺化：以圖形方式檢視資料，協助訂定更佳商業決策（KM、VR）
• 平衡計分卡分析：正確地檢視企業經營績效
• 專案管理分析：充分掌握資訊以訂定有關資源分配及專案選擇之決策（ERP、PM）
• 協同體系之智慧累積：運用您員工群體的見識與經驗（KM、PM）
• 業務/行銷分析：充分掌握銷售資料與趨勢（CRM）
• 客戶資訊分析：深入了解客戶行為與偏好（CRM）
總編審：張瑞芬
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6.1 資料倉儲與採礦定義
CRM—顧客關係管理定義
• 定義1：企業透過有效溝通，以瞭解、影響顧客行為，達成維繫與拓展客源
之目標：
• 增加新顧客
• 防止既有顧客流失
• 提高顧客忠誠度
• 提高顧客獲利
• 定義2：是一種反覆將顧客資訊轉換為正面顧客關係的過程，藉由資訊科技，
將資料轉化和視覺化，加速管理決策的實用性和速度。
• 結論：顧客關係管理乃能提供顧客接觸人員、資訊人員、行銷和銷售人員、
及管理階層更多與顧客及銷售相關的企業智慧。
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6.1 資料倉儲與採礦定義
CRM重點課題
• CRM應整合於公司每一作業、每一成員、每一交易場所。
• CRM之 「顧客關係」除顧客交易瞬間外（好價格產品或服務），更建立於期望顧
客能繼續消費或產生其它購買行為之上的。
• 為了與顧客關係真實存在，溝通必須為雙向的、整合的、有記錄的、有管理的。
• 若沒有顧客歷史資料、詳細交易記錄、有焦點和分類之溝通，就無法有效維持
和顧客之關係。
• Note：沒有絕對無用之資料
• 客服中心是顧客關係管理的第一步。
因此應結合BI之理念與技術，有效收集、歸納、解析
客服相關資訊，協助組織進行行銷相關之決策
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6.1 資料倉儲與採礦定義
BI與CRM關聯 (1)
• 數位資訊包含企業多年累積之各種形式資料，內部/外部資訊，及各式與
客戶或其他企業互動的累積經歷
• 這些累積資料、資訊與經歷極為寶貴，但卻十分繁雜
• 多數E化軟體負責處理交易（Transaction）相關數據資料，缺乏預測顧客
行為模式及其對企業營運之影響。
• 導入BI之資料採礦理念，使企業檢視自身經營模式，並瞭解顧客特性
• 故CRM乃整合各行業之行銷與客戶管理之資訊系統及商業智慧（BI）決
策分析機制。
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6.1 資料倉儲與採礦定義
商業智慧與CRM關聯(2)
Source: http://bi.fast.com.tw/newpages/bi01.htm
Source: http://www.bitech.com.tw/
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商業智慧與CRM關聯(3)
Data
Customer & Sales
Operation
Information
ERP/Transaction
Contact Center
Collection
Information
Collection
Data Mining
Information
Operation Strategies
BI
Knowledge
Action
Wisdom
總編審：張瑞芬
SFC/SCM
CRM
Action
運用BI觀念可將與客戶相關之銷售、服務資訊由Bottom-Up方
式收集，再轉化為Top-Down之策略與應用
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6.1 資料倉儲與採礦定義
客服中心之資料
建置與分析
Database Design
Data Warehousing
Data Mining
Knowledge Recovery
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6.1 資料倉儲與採礦定義
資料庫系統與其運作
「資料庫」乃將各種資料經過蒐集、整理之手法後，以適
當方式加以組織化，再以有效的方式加以儲存。
利於資料後續搜尋、編輯、管理及再利用，以使資料使能
提供多方面應用。
現今圖書館館藏訊息之蒐集、整理、組織化、儲存、搜尋
及管理等，即為資料庫技術之典型利用。
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6.1 資料倉儲與採礦定義
資料庫系統相關詞彙
File（檔案）：通常一資料檔案之建立乃針對特定應用及其對應所需
之報表而來。隨著時日增加，可能會有許多檔案存在。
Record（記錄）
Field（欄位）
Character（文字）
Entity（實體）
Attribute（屬性；個別欄位名稱）
於一資料庫系統中，一Database含多筆Record、各筆Record以Field為
單元，且各Field可為任意之資料型態，並以Data Dictionary進行內容
分類。
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6.1 資料倉儲與採礦定義
檔案系統儲存資料之瓶頸
缺乏資料之安全性
缺乏資料之共用性
缺乏資料應用彈性
資料重複記錄
資料與程式具高度相關性，不易維護
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6.1 資料倉儲與採礦定義
資料庫系統儲存資料之優點
故以資料庫系統取代檔案系統之資料儲存方式，增強資料儲存、
索引搜尋、系統安全性與資料同步存取等特性。
其能針對每一不同的商業應用擷取資料，並產生其所需之報表。
具體優點乃可以減少檢索資料的時間與人力，又透過網路可更迅
速地進行資料更新及管理。
具彈性化檢索功能，對大量資料的處理、搜尋所需資料的正確性
與效率都會因此而大幅提昇。
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6.1 資料倉儲與採礦定義
資料庫運算(1)
Selection乃自資料表中選出符合設定條件之行(Row)。
Projection乃自資料表中移除特定之列(Column)。
Product則是將兩Table相乘，若Table 1為N Rows、I Columns；
Table 2為M Rows、J Columns，則其相乘結果產生一個具有N*M
Rows、I+J Columns的新Table。
若 兩 Table 分 別 為 N Rows、M Rows， 則 Union 結 果 形 成 N＋M
Rows（然除非兩Table的Schema相符，否則無意義）。
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6.1 資料倉儲與採礦定義
資料庫運算(2)
Set Difference乃找出於一Relation中存在，卻不在另一Relation中
存在，兩Relation間的交集可以A-（A-B）獲得。
Join操作即是將兩個具有共同Field關聯之Tuple結合，即當Tuple
中之欄位值與另一Tuple中之欄位值相等時則結合，可以Selection
與Product定義之，如此即可以簡易資料表產生複雜之資料集合；
相當於許多資料庫中之View功能，可將兩Row之資訊合併。
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6.1 資料倉儲與採礦定義
SQL (Structured Query Language)
SQL查詢語言乃為依據Relational Algebra衍生出之查詢語法。
其發展利於高階語言應用於資料庫資訊之擷取。
由IBM於1970年發展，且現已為ANSI標準。
除查詢RDBMS資料外，SQL亦提供定義Table Schema、資料建立
與資料處理之功能。

如Create Table可指定屬性與資料欄位、Delete可刪除Row、Insert
Into乃增加Row至一Table中）。
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6.1 資料倉儲與採礦定義
RDBMS vs OODBMS
除 RDBMS 外 ， 近 期 已 逐 漸 發 展 物 件 導 向 資 料 庫 管 理 系 統 ( ObjectOriented Database Management System；OODBMS)。
在OODBMS環境下，所有物件之資料儲存於一處，並以唯一之Object
ID作索引。
物件間之連結可直接由Object ID與Object Link追蹤（非以Join方式）。
OODBMS 提 供 執 行 時 之 Schema Querying（Run-Time Schema
Querying），即應用程式乃查詢物件的Meta-Data（元）資料。
現今應用Hybrid OO-Relational資料庫系統較多，其乃提供RDBMS系統
中有物件之表示法，純OODBMS較為少用。
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
客服中心資料庫設計
第一階段—資料需求規格釐清：不同使用者資訊需求確認
第二階段—概念設計：即建立「屬性-關係」模型，即Entity-Relation Model（簡
稱ER Model）
第三階段—邏輯設計：乃將觀念架構轉換成所選定之資料庫管理系統，如關聯
式資料庫管理系統之邏輯資料模式。
第四階段—實體設計：將邏輯資料模式轉換成特定硬體及DBMS適用之形式，
通常乃決定資料儲存結構及檢索路徑。
資料庫正規化(Normalization)：即自複雜、大量之資料中尋求其關聯性，而建
立結構化表格。
主鍵(Primary Key)決定：資料庫中之鍵(Key)，乃由一個主鍵(Primary Key)獨特
地表示記錄的若干特性
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
ER Model範例
UserInfo
-UserID
-UserName
¡D
¡D
¡D
DocKeyword
-DocID
-Keyword
¡D
¡D
¡D
DocInfo
PartInfo
-PartInfo
-PartName
¡D
¡D
¡D
-DocID
-DocName
¡D
¡D
¡D
GroupMap
-GroupID
-StaffID
¡D
¡D
¡D
GroupInfo
-GroupID
-GroupName
¡D
¡D
¡D
總編審：張瑞芬
DocType
IndexInfo
-IndexID
-IndexName
-Weight
¡D
¡D
SecGroup
-DocID
-GpID
¡D
¡D
¡D
AuthStatus
-DocID
-TypeID
-CurrentGP
¡D
¡D
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C/EKWRep
C/EKW
-TypeID
-TypeName
¡D
¡D
¡D
C/ENKWRep
C/ENKW
DocSeqWt
-DocID
-SeqID
-IndexID
-Weight
¡D
DocSeq
-DocID
-SeqID
-GpID
¡D
¡D
AuthHistory
-DocID
-TypeID
¡D
¡D
¡D
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
客服中心之資料倉儲(1)
資料倉儲：一特大型資料庫，將來自不同作業系統之資料建立關聯性後，以
具結構性方式加以儲存
自客服人員線上處理系統所得之資料，透過擷取、轉化與載入(Extraction、
Transformation、Loading, ETL)等資訊技術，將資料置於資料倉庫中
必須確保倉庫中之資料之：

正確性（無錯誤資料參雜其中）

完整性（必要之資料皆被儲存）

相互整合

以交易主體（如顧客、產品）作為其儲存分類依據。
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
客服中心之資料倉儲(2)
資料倉儲為決策支援系統之基礎，其技術具多元性與複雜性：

多維（Multi-Dimension）資料庫管理系統

主從架構（Client/Server Architecture）

中介軟體（Middleware）

圖形使用者介面（GUI）

資料複製（Replication）

平行處理（Parallel Processing）
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
客服中心之資料倉儲(3)
基本特質：

以交易主體為導向

資料經過整合

各類使用者無法擅自更改資料

資料不斷隨時間而變化

收集之資料主旨在支援企業決策之制定
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
客服中心之資料倉儲(4)
資料倉儲建置專案是否成功發揮其應有效益，與以下要素有高
度相關性：
 常設專案支援部門，支援專案之專業執行
 界定明確目標及需求範圍，使資料倉儲平台規劃符合實需
 高層支持與良好跨部門溝通管道，建立全公司共識
 建構開放性之倉儲平台，並具備充分延展性及擴充性的倉儲架構
 倉儲與前端系統之介面規格一致
 前端系統資料品質高及具穩定性
總編審：張瑞芬
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
資料倉儲導入程序
範圍界定及需求分析
現況了解及細部需求分析
系統設計與建置
資料轉換
系統上線
系統維護
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
資料倉儲具體效益(1)
提昇使用者對應用系統之運用能力：企業決策者可直接分析資料，
毋須透過資訊部門或其他資訊提供者提供，將可紓解資訊部門之工
作負擔，並提昇資料分析的效率。
培養企業迅速取得資訊之能力：由於資料倉儲將散於各應用系統之
資料加以整合，因此決策者、資訊需求者可不透過資訊人員即可取
得所需之決策報表，公司整體的決策時效性可獲提昇。故資料倉儲
有效縮短管理階層理解事件發生之反應時間，使企業決策之機動性
有效提昇。
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
資料倉儲具體效益(2)
強化企業資訊集中與整合能力：資料倉儲整合了企業內部各資訊系統及
企業外部資訊，利於企業制定有效決策，以應付瞬息萬變的企業環境。
提供企業資料分析之新機制：資料倉儲可支援Data Mining、OLAP等資料
分析任務，可幫助企業以新機制進行資料分析、問題發掘、知識探索。
並藉由這些先進技術與工具，發現新問題或對舊問題引發新解決方案。
提升企業進行資訊趨勢分析能力：資料倉儲擁有足夠之歷史資訊，可供
企業自過去事件或案例中，尋找相關之行為模式與發展趨勢，進一步預
測未來、進行必要之防範或改善。
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
資料倉儲趨勢
過去資訊技術的瓶頸，如跨平台資料難以整合、龐大資料量儲存及分析效率
低等問題，皆可藉由資料倉儲技術逐漸克服。
過去偏重資料收集（資料庫技術應用），到現今強調價值資訊分析（資料採
礦技術應用。
目前資料倉儲應用於企業客戶關係管理之課題將漸朝深度發展，
期能透過資訊採礦技術將大量客戶資料和交易數據轉化為有用資訊，讓決策
主管和行銷人員可以隨時掌握客戶行為趨勢與變化，並針對個別狀況制定因
應之行銷策略。
整體而言，透過資料倉儲技術運用，可將企業大量、無章之資料轉成商業知
識，進而協助企業分析客戶習性及協助產品規劃，增加企業之競爭力與獲利
機會。
總編審：張瑞芬
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
資料採礦(1)
資料採礦(Data Mining)主要在探討如何於大量資料中發掘潛藏的有用資
訊與趨勢，以提供決策人員進行決策參考。
資料採礦過程可視為資料庫管理之知識發掘。
知識發掘之過程包括資料選取、前置處理、資料轉換、資料採礦、解
釋與評估。
與資料採礦相關之研究領域包括前述之資料庫技術、機器學習、人工
智慧、專家系統、特徵識別、統計學及資料視覺化等課題
而目前較普遍運用之模式與技術包括決策樹、類神經網路、歸納式邏
輯、貝氏網路(Baysian Network)、Nearest Neighbor、Attributed-Oriented
Induction、Binary/Quantitative Association Rules等。
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6.2 資料採礦之步驟與技術分類
資料採礦(2)
資料採礦是先進的大量資料分析與處理工具，可將原先未知的重要訊息
與趨勢，自大量資料中予以發掘。
發掘知識在學術研究中則可視為經驗法則；於商業應用中，可視為商業
知識。
商業知識進一步應用於公司決策，尤其在市埸行銷推廣、客戶服務、詐
欺防弊、瑕疵偵測與行為預測等課題。
資料採礦過程通常透過大量統計等先進資訊技術，自數以百萬計之資料
裡，辨認其間相互關係，分析具意義之訊息與知識，使大量資料經過精
簡、轉化為有意義之圖形或數據供決策判斷。
資料採礦強調資料關係發掘，此類發現乃以大量既有資料為事實基礎，
而非人為假設，故適用於解決學術上與企業各式業務之難題。
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6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
客服中心之資料採礦(1)
分析方向：
 分類功能：乃按照分析對象之屬性，定義其分門類別，並建立類組
（Class）
 估計功能：乃根據既有連續性數值之相關屬性資料，獲致某一屬性
未知之值
 預測功能，乃根據對象屬性之過去觀察值推論該屬性之未來值，例
如由顧客過去之閱讀趨勢預測其未來之消費項目
 關聯分組功能：乃從所有物件決定那些相關物件應該列為同一群
 分群功能：將異質母體中區隔為較具同質性之群組，相當於行銷所
謂之區隔化（Segmentation）
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6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
資料採礦步驟
總編審：張瑞芬
目標設定與雛形開發
計畫實施目的釐定
建立計畫評估準則
訪談資料整理及分析
計畫時程規劃
整體目標釐清
系統建置
資料擷取程序與技術
雛形開發完成
資料採礦技術上線
執行資料採礦任務
系統移植
上線環境更新
使用者與權限整理
整合企業流程
擬定後續改善計畫
資料探勘技術應用
問題與目標確認
資料來源決定
資料需求界定
模型建立
資料整理
利用資料倉儲支援
軟體應用
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6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
資料採礦計畫
問題與目標確認：確認資料採礦所欲處理之潛在問題。
資料來源決定：決定資料採礦所需之基礎資料從何而來。
資料需求界定：即尋求與問題原因相關之資訊，並可能決定訪談之對象。
模型建立：可為簡單之OLAP或甚至複雜之類神經網路。
資料整理：基於不同資料模型有相亦之資料需求，故其資料整理方式亦
當不同，並進行資料轉化。
利用資料倉儲支援：在資料採礦應用過程必須以資料倉儲作為支援。
軟體應用：利用既有交易資料及額外蒐集資料，透過專業之建構與分析
軟體建立資料模型，含資料庫處理軟體或統計分析軟體。
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
資料採礦模式
構想、資訊、知識
假設檢定
知識發掘
大量資料
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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顧客服務管理 – CRM 實戰理論與實務
華泰文化事業公司出版
6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
客服中心之資料倉儲(1)
資料倉儲：一特大型資料庫，將來自不同作業系統之資料建立關
聯性後，以具結構性方式加以儲存
自客服人員線上處理系統所得之資料，透過擷取、轉化與載入
(Extraction、Transformation、Loading, ETL)等資訊技術，將資料置
於資料倉庫中
必須確保倉庫中之資料之：

正確性（無錯誤資料摻雜其中）

完整性（必要之資料皆被儲存）

相互整合

以交易主體（如顧客、產品）作為其儲存分類依據。
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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顧客服務管理 – CRM 實戰理論與實務
華泰文化事業公司出版
6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
客服中心之資料採礦(2)
所收集之所有資訊都是寶貴資產，資料倉儲之重要性甚高。
資料採礦乃使用自動化或半自動化方式針對大量資料進行趨勢分析，
並尋求對企業有意義之關係或規則。
客戶分群：根據客戶之各種屬性（如性別、職業、收入或教育程度）分析後加
以分群。同一群客戶即代表其整體屬性較為類似，依此可進行差異化行銷。
目標式客戶區隔：將所有客戶之單一消費習性加以紀錄、調查，將客戶加以區
隔，並以決策樹結構，以客戶各屬性建立區隔模式。
特徵分析：即利用分群分析模型將客戶分群，並進一步分析各客戶群特徵。
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
客服中心之資料採礦(3)
貢獻度分析：即分析客戶對企業貢獻度等級。其乃針對所有客戶的某一種消費屬性加以
分析，將客戶加以區隔分類 。
期間分析：依據客戶最近購買日，分析各期間購物者之特徵。
頻率分析：以客戶購買頻率為依據，分析各購物頻率的客戶特徵。
金額分析：以客戶購物金額為依據，分析各購物額之客戶特徵。
終身價值分析：以客戶購物日、購買頻率、購物總金額為依據，歸列其價值評分。
協銷規則分析：分析顧客購物明細，得知顧客購物時趨向同時購買哪些商品，進而主動
推薦符合顧客興趣之商品 。
序銷規則分析：尋求顧客於不同購物經驗中購物之先後關係，以使產品行銷定位更正確，
並大幅降低行銷分析及廣告費用。
預測分析：依據潛在客戶之各種屬性，透過建立好的客戶區隔模式，進而準確預測未來
行銷之顧客歸屬於何種客戶類型之目標。
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
客服中心之資料採礦(4)
典型應用：
 根據消費者瀏覽網頁趨勢，推斷其偏好訊息
 根據銷售資料發掘顧客消費習性
 從消費者消費及繳費資料預警信用卡呆帳可能
 在大量交易資料中探勘產品銷售關聯性
 在大量客服資料中發覺話題趨勢
 根據歷史審核資料，找尋核發信用卡規則
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
資料採礦未來趨勢(1)
彈性提升：
 由於資料採礦工具大多與取樣資料之相關性高，故資料採礦工具
宜具備更高延展性、容納更多屬性與資料維度。另透過前端之智
慧型群體區隔功能，可加速產生客戶分類群體，利於企業行銷人
員建置大量之資料。
經濟性提升：
 資料採礦之知識擷取成果，通常為統計分析之結論，其有效性與
可執行性若能更落實於產業需求，形成可採取行動之模型，將可
提供投資報酬率，提升資料採礦技術之應用廣度與深度。
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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6.3 資料採礦在顧客關係管理之應用
資料採礦未來趨勢(2)
標準化：

資料採礦小組(The Data Mining Group)已著手發展「預測模型標記語言」
(Predictive Model Markup Language, PMML)。PMML是一種XML格式，
以描述常見之預測模型，作為其他資料採礦、商業智慧應用程式直接運
用的標準化資料格式
整合性：

為了提昇大規模資料倉儲環境下之資料採礦模型運作效能，部分資料採
礦功能乃整合於關聯式資料庫系統之核心功能中，結合關聯式資料庫管
理系統之平行運算處理能力，可顯著提昇了資料採礦與查詢的效能。
總編審：張瑞芬
作者：張力元、姚銀河、侯建良、何佩勳、許芙瑲
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