大數據銷售數據挖掘應用重點基礎知識點一、大數據銷售數據挖掘概述1.a.大數據銷售數據挖掘的定義b.大數據銷售數據挖掘的重要性c.大數據銷售數據挖掘的應用領域2.a.大數據銷售數據挖掘的基本流程b.大數據銷售數據挖掘的關鍵技術c.大數據銷售數據挖掘的挑戰與機遇3.a.大數據銷售數據挖掘的發展趨勢b.大數據銷售數據挖掘的未來前景c.大數據銷售數據挖掘的與法律問題二、大數據銷售數據挖掘應用重點1.a.客戶細分b.客戶需求分析c.客戶價值評估①客戶細分：通過大數據銷售數據挖掘，企業可以根據客戶的購買行為、消費習慣、興趣愛好等因素，將客戶劃分為不同的細分市場，以便更有針對性地開展營銷活動。②客戶需求分析：通過對客戶購買數據的挖掘，企業可以了解客戶的需求變化，從而調整產品策略、優化服務，提高客戶滿意度。③客戶價值評估：通過分析客戶的購買行為、消費能力等因素，企業可以對客戶進行價值評估，為制定客戶關系管理策略提供依據。2.a.銷售預測b.銷售機會挖掘c.銷售風險預警②銷售機會挖掘：通過對銷售數據的挖掘，企業可以發現潛在的銷售機會，提高銷售額。③銷售風險預警：通過分析銷售數據，企業可以及時發現銷售過程中的風險，采取措施降低風險。3.a.產品優化b.營銷策略優化c.客戶服務優化①產品優化：通過對銷售數據的挖掘，企業可以了解產品的市場表現，為產品改進提供依據。②營銷策略優化：利用大數據銷售數據挖掘技術，企業可以分析不同營銷策略的效果，優化營銷方案。③客戶服務優化：通過對客戶反饋數據的挖掘，企業可以了解客戶需求，提高客戶服務質量。三、大數據銷售數據挖掘基礎知識點1.a.數據采集與預處理b.數據存儲與管理c.數據挖掘算法①數據采集與預處理：在數據挖掘過程中，要采集相關數據，并進行預處理，如數據清洗、數據整合等。②數據存儲與管理：為了方便數據挖掘，需要建立高效的數據存儲與管理體系，確保數據的安全性和可靠性。③數據挖掘算法：數據挖掘算法是數據挖掘的核心，包括分類、聚類、關聯規則挖掘等。2.a.數據可視化b.數據挖掘工具與技術c.數據挖掘應用案例①數據可視化：通過數據可視化技術，可以將數據挖掘結果以圖表、圖形等形式展示，便于理解和分析。②數據挖掘工具與技術：掌握數據挖掘工具和技術，如Python、R、Hadoop等，可以提高數據挖掘效率。③數據挖掘應用案例：學習數據挖掘在實際業務中的應用案例，有助于提高數據挖掘能力。3.a.數據挖掘與法律問題b.數據挖掘團隊建設c.數據挖掘人才培養①數據挖掘與法律問題：在數據挖掘過程中，要關注數據隱私、數據安全等問題，遵守相關法律法規。②數據挖掘團隊建設：建立一支專業、高效的數據挖掘團隊，提高數據挖掘能力。③數據挖掘人才培養：加強數據挖掘人才的培養，為數據挖掘行業提供人才支持。[1]，.大數據銷售數據挖掘應用研究[J].計算機科學與應用，2018，8（2）：123128.[2]，趙六.大數據銷售數據挖掘技術及其應用[J].計算機工程與科學，