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多选题
数据挖掘的应用包括（）。
A

供应链管理

B

客户的细分

C

客户获取与保持分析

D

客户盈利能力分析

E

市场营销

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考题 ()包括线索登记、机会挖掘、客户价值分析、销售分析、费用管理接触。 A.销售管理B.客户管理C.服务管理D.数据库营销
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考题 数据挖掘在crm系统中的具体应用包括:()。 A.客户细分、客户倾向B.客户赢利能力提升、客户挽留C.购买倾向分析、需求预测D.渠道优化、风险管理、欺诈监测
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考题 数据挖掘在CRM中的应用有（）。A、一对一营销B、客户盈利能力分析C、交叉销售D、客户的获取
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考题 （）是数据挖掘的基础。A、客户的细分B、市场营销C、客户获取与保持分析D、客户盈利能力分析
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考题 （）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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考题 数据挖掘技术对CRM的影响有（）A、开发新客户B、客户盈利能力分析C、进行交叉销售D、客户保持
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考题 客户关系管理利用（）等信息技术，挖掘与分析现有客户信息以预测客户的未来行为，促使其重复购买和吸引新客户。A、数据库B、历史记录C、数据挖掘D、数据统计E、多媒体
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考题 （）是指单位时间企业从某个客户身上获取盈利的数额。A、客户盈利能力B、客户的细分C、市场营销D、客户获取与保持
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考题 （）是将一个大的消费群体划分为一个个细分的群体。A、市场营销B、客户的细分C、客户获取与保持分析D、客户盈利能力分析
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考题 数据挖掘的应用包括（）。A、供应链管理B、客户的细分C、客户获取与保持分析D、客户盈利能力分析E、市场营销
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考题 （）是利用数据挖掘技术可以对大量的客户分类，提供有针对性的产品和服务。A、客户的获得、流失和保持分析B、交叉销售C、客户群体分类分析D、客户盈利能力分析和预测
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考题 客户盈利能力分析是数据挖掘的基础。数据挖掘技术是通过帮助用户理解和提高客户盈利能力来发挥作用的。对客户盈利能力的理解是企业商业运作的关键，其总体目标是提高（）。A、投资回报率B、客户满意度C、企业的整体目标D、市场透明度
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考题 直接对客户行为进行分析，应用（）掌握客户偏好，对客户行为进行引导。A、客户关系管理系统B、数据挖掘技术C、MRPD、ERP
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考题 农业银行非零售客户评级模型中客户自身风险评价包括定量因素分析和定性因素分析两个方面，以下不属于定量因素分析的是。（）A、客户财务杠杆分析B、客户管理水平分析C、客户偿债能力分析D、客户盈利能力分析
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考题 银行法人客户评级模型中客户自身风险评价包括定量因素分析和定性因素分析两个方面，以下哪几项属于定量因素分析（）。A、客户财务杠杆分析B、客户管理水平分析C、客户偿债能力分析D、客户盈利能力分析
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考题 非零售客户评级模型中客户自身风险评价包括定量因素分析和定性因素分析两个方面，属于定量因素分析的包括（）。A、客户财务杠杆分析B、客户管理水平分析C、客户偿债能力分析D、客户盈利能力分析
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考题 多选题银行法人客户评级模型中客户自身风险评价包括定量因素分析和定性因素分析两个方面，以下哪几项属于定量因素分析（）。A客户财务杠杆分析B客户管理水平分析C客户偿债能力分析D客户盈利能力分析
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考题 多选题客户关系管理利用（）等信息技术，挖掘与分析现有客户信息以预测客户的未来行为，促使其重复购买和吸引新客户。A数据库B历史记录C数据挖掘D数据统计E多媒体
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考题 多选题数据挖掘技术对CRM的影响有（）A开发新客户B客户盈利能力分析C进行交叉销售D客户保持
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考题 多选题基于数据挖掘的客户满意度分析的作用有（）。A分析客户的兴趣点B客户流失分析C挖掘影响客户满意度的重要因素，并重点改善D竞争对手分析
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考题 单选题（）是将一个大的消费群体划分为一个个细分的群体。A 市场营销B 客户的细分C 客户获取与保持分析D 客户盈利能力分析
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考题 单选题（）是数据挖掘的基础。A 客户的细分B 市场营销C 客户获取与保持分析D 客户盈利能力分析
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考题 多选题非零售客户评级模型中客户自身风险评价包括定量因素分析和定性因素分析两个方面，属于定量因素分析的包括（）。A客户财务杠杆分析B客户管理水平分析C客户偿债能力分析D客户盈利能力分析
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考题 单选题农业银行非零售客户评级模型中客户自身风险评价包括定量因素分析和定性因素分析两个方面，以下不属于定量因素分析的是。（）A 客户财务杠杆分析B 客户管理水平分析C 客户偿债能力分析D 客户盈利能力分析
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考题 单选题（）是指单位时间企业从某个客户身上获取盈利的数额。A 客户盈利能力B 客户的细分C 市场营销D 客户获取与保持
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考题 单选题（）是利用数据挖掘技术可以对大量的客户分类，提供有针对性的产品和服务。A 客户的获得、流失和保持分析B 交叉销售C 客户群体分类分析D 客户盈利能力分析和预测
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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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