关联营销

信息化的发展趋势把CRM送到了企业的视线，愈来愈多的企业刚开始依靠CRM来帮助提高高效率，优化步骤。可是仍然也有许多人不清楚CRM究竟是如何一会事，针对CRM还存有很多疑虑。接下去，就详尽给大伙儿详细介绍一下CRM的功效和作用：CRM（客户关联管理方法系统），说白了，就是说协助企业管理方法客户的手机软件。可是伴随着企业要求的扩展，CRM系统的作用也获得了扩展。 现在市面上普遍的CRM关键有三种作用：第一，协助企业管理方法客户信息，加重企业对客户的掌握，合理提高企业的销售业绩；第二，协助企业管理方法职工的工作中，提高工作效率，优化办公流程；第三，开展多层次的数据统计分析，协助企业决策。 一、从企业的销售市场方面而言，CRM系统具备“营销自动化”作用，它能够 从下列好多个层面协助企业： 1、融合获得的潜在客户資源CRM系统能够 协助企业合理搜集来源于每个销售渠道的客户信息，包含举行营销活动、搜索引擎营销、网上平台、手机微信、线下推广广告词、推荐介绍等多种方式得到的潜在客户信息。这种信息历经归纳统计分析，存进CRM系统。而入录的客户信息要包括什么字段名，就看企业的必须。一般来说，包括名字、家庭住址、联系电话、资询纪录等，假如潜在客户转换为客户，可以在系统中纪录其选购状况。2、协助销售人员迅速地交易量CRM系统中储存的来源于每个方式的潜在客户信息，能够 为业务员出示大量的市场销售机遇

信用卡是最常见金融信贷产品，初衷是为了解决用户提前消费和便捷支付的需求。发卡机构根据申请人的信用资质授予其可以使用的信用额度，申请人可以在多个消费场景使用信用卡额度进行便捷的信用支付，而已经使用的额度可以在还款之后重新恢复、再循环使用于更多的消费支付场景。 套现养卡，信用卡常见的违规操作 由于信用卡刚出现的时候，并不是所有消费场景都支持刷卡支付，很多场所只接受现金支付，为扩大使用场景、提升用户体验，很多信用卡产品在信用支付的基础上也为用户开通现金取现的服务。通常信用卡的取现额度通常不超过信用额度的30%，透支取现的部分没有免息期、其对应的手续费和利息也比刷卡消费高，借贷成本高、只适用于短期应急的情形。 相对于额度小规矩多的信用卡取现，信用卡套现最吸引欺诈用户。利用不法商户或刷卡设备制造虚假刷卡消费交易，以少量的手续费把信用额度全部转化为个人的现金。而套现的方式有“他人消费刷自己的卡”，与商家或某些“贷款公司”、“中介公司”合作套现，或者是利用一些网站或公司的服务等套现。除了信用卡套现，还有欺诈用户进行“以卡养卡”。通过消费或者套现等方式使用一部分信用卡的额度，然后在账单日之后消费（提现）剩余额度，将消费来的钱进行还款，反复操作即可实现完成账单的还款。而且多次消费的金额会出现在下一个账单日上，这样配合套现就可以实现无期限的贷款，每月只需要支付部分手续费即可。当然

一、概念 关联算法常用于购物篮分析：找到正向、强关联的商品集合，用来优化货架商品摆放和捆绑销售。 关联算法需要明确：频繁项集（A,B），A->B和B->A的关联方向（正、负）与关联程度（强、弱）。 频繁项集：出现次数不小于设定阀值的商品集合 电商常用单品推荐单品，称为频繁2项集，形如（A,B）。 关联算法重要定理： 频繁项集的所有非空子集也都必须是频繁的。 比如(A,B,C)是频繁项集，那 (A,B)肯定也是频繁项集。如果(A,B)不 是频繁项集，那 (A,B,C)肯定也不是频繁项集。 支持度(Support)： 用来找频繁项集、计算作用度和置信度 Support(A,B)=A、B两件商品同时出现的次数 / 总购物车次数。 分母N是固定的，所以很多文章都用分子frq(X,Y)取名"支持计数"来比较支持度小大。 支持度不小于用户设定的最小支持度阀值的项集，称为频繁项集。 作用度(Lift):又名提升度， 用来衡量关联方向 传统关联算法是没有作用度指标的，很多文章示例都没有提及。 加入这个指标的用意是：看两个商品之间的关联是正向的还是负向的。 也就是说看一个商品的出现会提高还是会降低另一个商品的出现概率。 Life(A,B)=Support(A,B)/(Support(A)*Support(B))有A的情况下有B的概率/有B的概率。 大于1说明正相关、提高购买概率。小于1说明负相关

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6168380.html 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。 有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。 分类算法 分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。 预测算法 预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。 无监督学习 无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。