آموزش تخصصی مدیریت ارتباط با مشتری CRM

آموزش بررسی داده کاوی در CRM 

در نگاه استراتژیک به مدیریت ارتباط با مشتری، CRM یک استراتژی محوری و کلیدی در کسب و کار است و قرار است مشتریان سودده را جذب کسب و کار کرده و آنها را برای ما حفظ کند. در نگاه عملیاتی به مدیریت ارتباط با مشتری، هر فرایندی که به نوعی با مشتری مرتبط است، با استفاده از سیستمهای نرم افزاری، به ابزارهای اتوماتیک تجهیز میشود. بازاریابی، فروش و خدمات مشتریان، از جمله این فرایندها هستند.

دانلود پاورپوینت داده کاوی

لینک دانلود و خرید محصول در پایین توضیحات

نوع فایل: POWER POINT

قابل ویرایش و آماده ارائه

تعداد اسلاید : 60 اسلاید

داده کاوی:مفاهیم، روشها، کاربردها، آینده بسم الله الرحمن الرحیم مجتمع آموزشی صنعت آب وبرق خوزستان کارشناسی ناپیوسته پودمانی فناوری اطلاعات فهرست مطالب 2 مقدمه معرفی داده‌کاوی و دلایل پیدایش آن جایگاه داده‌کاوی در علوم کامپیوتر مراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی کاربردهای داده‌کاوی کاربردهای تجاری کاربردهای علمی کاربردهای امنیتی تکنیکهای داده‌کاوی دسته بندی قوانین تداعی خوشه بندی آینده داده‌کاوی: کاربردهای جدید، چالشها و دستاوردها تشخیص ناهمگونی داده‌کاوی توزیع شده داده کاوی و حریم خصوصی داده کاوی و دلایل پیدایش آن 3 توسعه تکنولوژیهای ذخیره و بازیابی اطلاعات افزایش روزافزون حجم اطلاعات ذخیره شده تنوع بسیار زیاد در اطلاعات موجود بانکهای اطلاعاتی فایلهای چندرسانه ای (تصاویر متحرک، فایلهای صوتی) اطلاعات متنی و فاقد ساختار آرشیوهای اطلاعاتی، به دلیل حجم بسیار زیاد، غالبا به مقبره های اطلاعات تبدیل می شوند.
علیرغم هزینه های سنگین در بخش تکنولوژی اطلاعات، بسیاری از تصمیمها همچنان در فقر اطلاعاتی اتخاذ می گردند.
از قابلیتهای بالقوه اطلاعات ذخیره شده استفاده نمی شود.
نیاز به تبدیل اطلاعات به دانش در بسیاری زمینه ها آشکار گردیده است.
وقایعی نظیر 11 سپتامبر، لزوم خودکار یا حداقل نیمه خودکار بودن فرآیند تبدیل اطلاعات به دانش را به خوبی نشان می دهند.
داده کاوی به دهه 80 برمی گردد.
داده کاوی با تلاش برای اعمال تکنیکهای هوش مصنوعی بر روی بانکهای اطلاعاتی آغاز گردید.
پردازش اطلاعات: از فایلهای متنی تا داده کاوی 4 حرکت از روشهای ابتدائی پردازش اطلاعات به داده کاوی، همواره برحسب نیاز حوزه های مختلف بوده است.
سیر کلی تکنولوژی پردازش اطلاعات را می توان به صورت زیر خلاصه کرد: فایلها: اطلاعات ناهمگون، فاقد ساختار مشخص، اشتباهات متعدد، پردازش در حد تهیه فهرست بانکهای اطلاعاتی خاص: اطلاعات ناهمگون، اشتباهات نسبتا کمتر، گزارشات آماری ساده بانکهای اطلاعاتی رابطه ای: اطلاعات همگون، ارتباطات مشخص، اشتباهات کمتر، گزارشات آماری پیچیده و مقایسه ای و شامل ارتباطات عناصر مختلف بانکهای اطلاعاتی تحلیلی: ویژه تحلیل اطلاعات، ارائه یک مدل چندوجهی و امکان ساخت و مشاهده سریع گزارشات خاص، توانائی محدود در ذخیره سازی و پردازش انواع اطلاعات (معمولا فقط اطلاعات عددی) داده کاوی: امکان پردازش انواع اطلاعات، قابلیت کشف دانش از اطلاعات موجود یک تعریف تئوریک از داده کاوی 5 داده کاوی عبارت است از فرآیند (نیمه)خودکار استخراج دانش (در قالب الگوهای پنهان) از مجموعه اطلاعات ورودی.
معمولا آگاهی اندکی در مورد دانش هدف وجود دارد.
ورودی عمدتا بسیار حجیم و پردازش دستی آن ناممکن است.
نتایج حاصل از داده کاوی، با روشهای سنتی پردازش اطلاعات (گزارش گیری) قابل دستیابی نیست.
خودکار یا نیمه خودکار بودن داده کاوی به معنای حداقل نیاز به دخالت کاربر است.
انواع اطلاعات (و نه صرفا اطلاعات عددی) قابل پردازش می باشند.
جایگاه داده کاوی 6 داده کاوی را می توان یک شاخه از یادگیری ماشین دانست.
به دلیل عدم وجود یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی، در نظر گرفتن آن به عنوان زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین می تواند مورد بحث ق

چون فقط تکه هایی از متن اصلی برای نمونه در این صفحه درج شده است ممکن است هنگام انتقال مطالب از فایل پاورپوینت به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است 

متن کامل با فرمت پاورپوینت power point را که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند می توانید در ادامه دانلود نمائید 

دانلود پاورپوینت داده کاوی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .pptx ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 16 اسلاید

 قسمتی از متن .pptx : 

داده کاوی

فهرست

+ مقدمه --------------------------------------------- 4

حوزه فعالیتهای داده کاوی ---------------------------- 5

روش آنالیز آماری ----------------------------------- 7

روش داده کاوی ------------------------------------- 7

مراحل کاری در داده کاوی -------------------------- 12

مثال تفهیمی در مورد داده کاوی --------------------- 12

مراجع --------------------------------------------- 14

نتیجه گیری ---------------------------------------- 15

مقدمه

پیشینه طرح موضوع داده‏کاوی به دهه 1980 و به صورت جدی، به دهه 1990 برمی‏گردد. پیش از آن٬ از سیستم‏های جمع‏آوری و مدیریت داده‏ها و اصطلاحاً لایروبی داده‏ها استفاده می‏شد٬ اما به مرور زمان٬ استخراج و کشف سریع و دقیق اطلاعات با ارزش و پنهان از پایگاه داده‏ها به‏عنوان داده‏کاوی مورد توجه قرار گرفت. به این شکل بود که فرایند داده‏کاوی به عنوان فرایند آماری و تجزیه و تحلیل درفرایند کشف دانش در پایگاه داده‏ها (KDD) پررنگ شد ،به حدی که گاه٬ داده‏کاوی (DM) به‏عنوان مترادف کشف دانش در پایگاه داده‏ها(KDD) مورد استفاده قرار می‏گرفت[2]. امروزه فرایند استخراج اطلاعات معتبر٬ از پیش ناشناخته٬ قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده‏های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم‏گیری و در فعالیت‏های تجاری داده‏کاوی نامیده می‏شود[1]. در تعاریف متعدد و متنوع برای داده‏کاوی برموضوعاتی نظیر: استخراج دانش کلان٬ کاوش در داده‏ها٬ تجزیه و تحلیل داده‏ها و یافتن روابط و الگوهای مطمئن بین داده‏ها تاکید می‏شود. هدف نهایی داده‏کاوی٬ ایجاد سیستم‏های پشتیبانی تصمیم‏گیری سازمانی است. داده‏کاوی به استخراج اطلاعات مفید و دانش از حجم زیاد داده‏ها می‏پردازد. داده‏کاوی٬ الگوهای حاوی اطلاعات را در داده‏های موجود جست‌وجو می‌کند. این الگوها و الگوریتم‏ها، می‏توانند توصیفی باشند یعنی داده‏ها را توصیف کنند و یا جنبه پیش‏بینی داشته باشند، یعنی از متغیرها برای پیش‏بینی ارزش‏های ناشناخته سایر متغیرها به‏کار روند. داده‏کاوی توصیفی، به‏دنبال یافتن اگرها در فعالیت‏ها یا اقدامات گذشته است و داده‏کاوی پیش‏بینانه با نگاه به سابقه٬ رفتار آینده را پیش‏بینی می‏کند[1].