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这是数据库知识发现(KDD)的一个步骤 。决策树是一种非参数的监督机器学习方法，可用于解决回归问题和分类问题，数据挖掘分析数据挖掘在CRM系统中的应用分析在CRM系统中的应用每个企业都会有客户流失，这对于企业来说是很正常的现象，面对这些常见的正常现象，关键是企业能从中学到什么，获取重要信息并添加分析找出不足并改进，防止客户再次流失 。CRM(客户关系管理)就是客户关系管理 。
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1、数据挖掘的方法有哪些 Datamining(英文:Datamining)，又译为数据挖掘和数据挖掘 。这是数据库知识发现(KDD)的一个步骤 。数据挖掘一般是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程 。数据挖掘通常与计算机科学相关，通过统计学、在线分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法实现上述目标 。

2、决策树(DecisionTree决策树是非参数监督机器学习方法 ， 可用于解决回归问题和分类问题 。通过对已有数据的学习，计算出一系列推理规则来预测目标变量的值 ， 并以类似流程图的形式显示出来 。决策树模型可以可视化，可解释性强 ， 算法容易理解 。基于决策树的各种集成算法被广泛应用于许多领域 。熵的概念起源于物理学，用来度量一个热力学系统的无序程度 。

在信息世界中，熵越高 ， 可以传递的信息越多，熵越低，可以传递的信息越少 。发生概率低的事件比发生概率高的事件具有更大的不确定性，需要更多的信息来描述 ， 因此信息熵更高 。我们可以通过计算事件发生的概率来计算事件的信息，也就是所谓的“ShannonInformation” 。一个离散事件X的信息可以表示为:h(x)log(p(x))p()表示事件X发生的概率，log()是以二为底的对数函数 ， 即一个事件的信息是该事件发生概率的负对数 。
3、数据挖掘 分析在CRM系统中的应用data mining分析CRM系统中的应用每个企业都会有客户流失，这对于企业来说很正常 。面对这些常见的正常现象 ， 关键是企业能从中吸取什么教训 ， 获取重要信息并添加到分析，找出不足并加以改进，以防患于未然 。

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