关于数据挖掘要抓住的“三点式”

对于“我要对客户进行分类，是否要应该采用数据挖掘”这样的问题，我们应该反过来要考虑的是的问题是：“你想要做什么样的客户划分，如果只是简单的，传统意义上，对客户的社会背景进行划分的话，那么就没必要了。如果是想根据客户的，行为习惯，消费习惯和一些行为模式上的划分，那么你才用的上数据挖掘。

目前国内来看，很多的企业都已经意识到了，数据挖掘对于工作的意义和作用是十分的巨大的，对此他们也保持这积极进取的心态。然而另一方面了，他们对于数据挖掘应该采取什么样的方式，什么样的办法，数据挖掘应该具有什么样的基础，和在挖掘过程中应该注意什么问题，怎样做才能获得他们所理想的投资回报却不怎么明白。因此很多企业在数据挖掘这块，都步入了一种，吃力不讨好的怪圈。我明明投入了很多精力去做数据挖掘啊，可是为什么得到的效益和帮助却这么底了？和投入相比甚至是不值一提的。

原因就在于数据挖掘是高层次的商业智能应用，不是说干就能干好的项目。企业至少要弄明白一下三点：起点，难点，重点。

先从起点说起，起点所有做的准备，也是最基础的准备就是：建立数据库。

一个企业要想应用到数据挖掘，并且要从数据挖掘中，产生对企业有很大帮助的信息，能让企业产出更好的效益，那么所要具备最基本的条件之一，那就是建立数据库。数据挖掘的前途，当然是你的有自己的数据库才行。

然而这个数据里面应该保存那些数据了。第一：所有客户的数据，因为数据挖掘重点的对象，肯定是针对客户而言的。第二：市场竞争对手的数据，因为知己知彼百战不殆，从数据挖掘中和分析中也能很方面的观察出，竞争对手的基本情况。

有的企业只是意识到了数据挖掘的重要性，可是却忽略了数据库建立的必要性。在数据库还没有建立之前，就直接开始了数据挖掘的应用，然而最后花了很大的物力，人力，和财力。最后却发现，这个工程这么这么浩大，而且产生的效果和投入相比简直微不足道，结果就有可能放弃，使项目无法进行下去。那无形中产生的损失也是巨大的。所以从事数据挖掘工作不但但是要重视和投入，方法也很重要。那么最基本的要求也是最重要的要求就是建立数据库了。

数据库建立完成之后，那么关于数据存入也就是必然的。数据质量的好坏，也就直接影响到了，数据挖掘中所产生信息的效益和价值。因为只有好的材料，才会做出好的产品。

然后我们在从数据挖掘的难点说起：要和业务目标的相关性紧密结合

我们从事数据挖掘的意义就是要让它对企业产生直接的价值。一个企业的价值直接和业务是有着紧密相关的联系了。因为数据挖掘的结果也必然要和业务目标的相关性紧密结合，促进业务的发展。

那么如何让数据挖掘的结果直接和企业业务的相关性联系到一起，那么我们应该要考虑到的一些问题就是：

第一：做数据挖掘的原因；第二：企业的业务遇到了怎样的瓶颈；第三：要如何解决？第四：业务方面还有哪些不足；第五：从那些方面补充这些不足；第六：补充不足的信息，从那些方面可以获得。可是我认为的，我们要考虑的一些问题。

不过针对不同的行业，业务所面临的问题，也都各有不同。不过总的来说，只有确立现实的业务目标，才能在数据挖掘中获得最大的信息和效益。

数据挖掘的工作，不单单指一个部门就能做到的。可能需要部门之间的合作与参与。比如IT和业务部门的合作。数据挖掘要解决的问题，那么就需要业务部门来提供，IT技术部门可以提供相应的技术支持从中筛选有利的信息。供业务部门参考。

那么第三点就是重点：要培养一直真正具有技术实力的团队。

要想做好数据挖掘项目，那么就必须要有一个针对这个项目的项目组，项目组的基本构成一般包括：业务类的市场分析人员；IT的分析人员；数据工程组；业务的用户；项目管理员、负责人。

并且项目组还要具备相应的技能：

了解数据源，了解数据准备过程，了解算法，了解业务。其中数据准备和了解数据源是相关的，了解业务和算法之间的关系最重要。

并且项目组的成员应该来自于各个部门，对人员素质的要求也应该是很高的。他们要能够掌握相应的技术匹配和支持服务，才能最大限度地自主应用数据挖掘于业务中。企业内部必须培养一支专门的、真正消化技术的实施队伍，否则是不可能获得成功的。

如今国内的过去的一些IT项目失败的原因主要就是过分的依赖外部因素，而企业自身却没有一直专业的，成熟的全面的核心开发团队。国内的一些比较成功的数据挖掘案例，也进一步提醒了有些企业，要培养一直真正具有技术实力的团队的重要性。