零售行业的用户行为分析可以围绕消费者的全生命周期管理分期迭代的逐步建立起完善的分析型客户关系管理系统，该建设内容应包括客户获取、客户价值提升、客户成熟、客户价值衰退、客户流失等不同阶段的客户特征，围绕不同的客户人群可以采取不同的业务举措，比如面向客户获取的...

这是一个很大的话题，包括了数据仓库技术、ETL技术、数据质量和主数据技术、商业智能技术、数据挖掘技术等。企业可以根据自身所处水平和能力，采用适合的方法与规模开展相关建设，建设步骤应该是迭代式的，可以随业务的不断变化以及数据的积累，对前期的成果加以修改和优化，并不断...

SPSS中提供了关联的分析算法，例如Apriori、Carma、序列、关联规则等。通过关联算法可以得到零售产品销售的前后关联关系，例如经典的啤酒、尿布的故事。此外，通过网络图可以直观的将这一关联关系加以展示，有助用户更加直观的理解产品间的关联关系。...

可以这样理解：每一个销售出去的产品作为一个对象都有其名字标签，同时拥有属性：价格、功能、适用对象（包括地域、消费人群等）、使用期限和销售数量等等（可以分得很细，视乎分析需求和分析对象），不同类别的产品都在上面的某些细分出来的属性上有着不同的交集，而购买者的行为能通过分析...

希望有耐心的朋友详细分享一下数据挖掘的流程。比如如何选定分析主题，展开分析工作，是先积累了数据再去挖掘分析，还是提早设定分析主题范围和目标，然后再取收集相关数据？

一线业务人员没有专业的数理统计背景，不会涉及模型的训练及调优等操作，但是可以将数据挖掘的结果通过部署的方式提供给他们。比如用户评分，可以采用离线批量或在线实时的方式，对用户进行评分，对其产品购买倾向给予评估，如果业务上认为购买倾向高于80%的用户值得投大力气进行重...

传统零售已商品分析为主，什么商品好卖，什么时候好卖，什么折扣好卖，都可以通过零售记录来看，这个从商品准备角度来看。从客户角度来说， 由于现在收集到客户信息的手段越来越多， 那就要考虑针对具体的客户那些商品（包括价格）合适，这个就从销售的角度来看了。...

潜在的客户包括2部分1.新客户2.已有客户新客户还是关注产品的品牌影响力或者推广的力度了， 当然好产品也可以通过口口相传出去。已有客户就是要增加对他们的了解，通过不同方式，线下还是要靠导购， 数据分析给他们提供足够的数据支持，线上要收集足够的数据， 根据具体的产品定位，找...

在投资行业，是否可以运用类似RFM模型来定位和描述客户呢？例如充值，提现等维度是否有必要考虑，该如何分析，谢谢