CRM系統(tǒng)作為企業(yè)數(shù)字資源中心，其管理的數(shù)據(jù)能否體現(xiàn)出更高價(jià)值在于CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘工作。八駿CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的步驟大致分為：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，建立模型，模式解釋和評(píng)價(jià)，通俗化表達(dá)。

　　一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

　　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備又可分為四個(gè)子步驟：數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)集成.數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)變換。

　　1、數(shù)據(jù)選取：根據(jù)用戶的需要從原始數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)文件等處抽取相關(guān)數(shù)據(jù)。確定發(fā)現(xiàn)任務(wù)的操作對(duì)象。

　　2、數(shù)據(jù)集成：將多種數(shù)據(jù)源集成到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，組合在一起，以便于數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理。

　　3、數(shù)據(jù)預(yù)處理：一般包括消除噪聲、推導(dǎo)計(jì)算缺值數(shù)據(jù)、消除重復(fù)記錄完成數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。有的數(shù)據(jù)挖掘算法專門針對(duì)離散值，因此，需要將連續(xù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散值的數(shù)據(jù)以便于符號(hào)歸納;而有的算法需要將離散值轉(zhuǎn)換為連續(xù)值，這些變換都可以在該階段完成。

　　4、數(shù)據(jù)變換：可以將數(shù)據(jù)變換或統(tǒng)一成適合挖掘的形式，并可以消減數(shù)據(jù)維數(shù)，從初始特征中找出真正有用的特征以減少數(shù)據(jù)開采時(shí)要考慮的特征或變量的個(gè)數(shù)。

　　二、CRM模型建立

　　有些人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘即為這一步，這可以說是狹義的數(shù)據(jù)挖掘。首先要確定任務(wù)或目的是什么，如分類、聚類、概念描述、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)等。任務(wù)確定后，要決定使用什么樣的挖掘算法。同樣的任務(wù)可以用不同的算法來實(shí)現(xiàn)。

　　選擇算法的時(shí)候主要從以下兩方面考慮：一是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來選擇與之相關(guān)的算法;是根據(jù)用戶或是運(yùn)行系統(tǒng)的要求來選擇相應(yīng)的算法，有的用戶希望獲取描述型的容易理解的知識(shí)，有的用戶希望獲取預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度盡可能高的預(yù)測(cè)型知識(shí)。選好算法后，運(yùn)行挖掘算法，得到問題的模型。

　　三、模式解釋和評(píng)價(jià)

　　CRM軟件模型建立階段發(fā)掘出的模式，經(jīng)過用戶或機(jī)器的評(píng)價(jià)，可能存在冗余或無關(guān)的模式，需要將其剔除;也有可能模式不滿足用戶要求，則需要整個(gè)發(fā)掘過程退回到發(fā)掘階段之前，如重新選取數(shù)據(jù)、采用新的數(shù)據(jù)變換方法，設(shè)定新的數(shù)據(jù)挖掘參數(shù)值，甚至換一種挖掘算法。

　　四、通俗化表達(dá)

　　為了便于用戶理解，實(shí)用可視化技術(shù)的模式。可視化，就是將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)換為用戶易懂的另一種形式表示，例如，將分類決策樹轉(zhuǎn)化為“當(dāng)...就...”的規(guī)則。