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在完成客户细分的基础上，CRM数据挖掘功能模块提供（）等多种分析方法，可从一些看似普通的客户资料信息中，释放出关于客户需求和市场营销方面的更有价值的信息。
- A、决策树
- B、遗传算法
- C、数据重组
- D、人工神经网络
- E、规则归纳
参考答案
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考题
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
考题
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法，可将其分为(47)。A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
考题
客户开发的内容不包括（）A、建立稳定全面的客户接触渠道B、向有价值的潜在客户提供相关产品和活动的信息C、持续完善客户资料D、通过客户基本信息管理过程掌握客户基本信息，从而分析客户价值，实现客户细分，这是一切客户管理活动的基础
考题
（）系统实现跨系统间的客户识别和客户信息整合，为各个业务系统提供实时、完整、一致的客户信息，实现全行统一的客户视图，并为数据平台数据分析提供基础客户信息。A、ABSB、ESBC、ECIFD、CRM
考题
多选题在完成客户细分的基础上，CRM数据挖掘功能模块提供（）等多种分析方法，可从一些看似普通的客户资料信息中，释放出关于客户需求和市场营销方面的更有价值的信息。A决策树B遗传算法C数据重组D人工神经网络E规则归纳
考题
多选题（）是数据挖掘在客户关系管理中的应用范围。A人工神经网络B客户群体的细分C交叉销售D连带或增值销售E客户盈利能力分析和预测
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