数据挖掘(Datamining)是在Bluequery Enterprise V的全新控件，能帮助企业分析企业过去、现在及将来，首先很多用户或技术人员也误解了“数据挖掘”只代表抽取与加载数据，其实真正“数据挖掘”的定义，是为企业预测数据库深处的重要信息，但数据挖掘工具是怎样准确地告诉你那些隐藏在数据库深处的重要信息的呢？它们又是如何作出预测的？答案就是建模。
建模实际上就是在你知道结果的情况下建立起一种模型，并且把这种模型应用到你所不知道的那种情况中。BlueQuery数据挖掘(Datamining)以数据挖掘为核心技术, 提供不同的建模基础，包括关联规则、序列模式、频繁序列、决策树分类、神经元网络、线性回归、Logistic回归、K-Means聚类、模糊聚类、异常检测等多种数据挖掘算法，并提供了相应的数据挖掘模型可视化方法，用户可以查看模型可视化结果，并能用预测模型对数据进行预测评分。
“数据挖掘”在这几年难于实现于在中小企业(SME)中，原因是国外产品真正有“数据挖掘”的并不多，一说到“数据挖掘”四字必定上百万，也因要建模，负责人员的经验是成功关键，所以本司在2005年12月, 与上海复旦德门软件有限公司共同发展亚太地区数据分析预测研究中心(参看详细文章)，关于对中国的数据分析乃至各个BI工程的建设、发展以及跟踪世界最前沿技术方面的巨大推动作用，就各自的最新研究成果和工作经验互相交流。我们希望能为亚太地区BI实施与工程提供一流、出色、专业的本地化优质服务！
成功案例:
1. 广州交行理财中心信息系统；
2. 国家税务总局决策支持系统；
3. 交通银行总行客户分析系统；
4. 上海市蔬菜内外销市场信息分析系统；
5. 经济委员会文档中心和数据中心。
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分析流程管理 BlueQuery - Datamining提供了可视化的分析流程操作界面，用户可以创建、保存、恢复、发布、导入自己的分析流程，并且能够将分析流程导出成文件形式。导出的流程文件可以通过平台API嵌入到其它系统中去。
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数据挖掘技术 BlueQuery - Datamining提供了关联规则、频繁序列、决策树分类、BP神经元网络、K-Means聚类和异常检测6种数据挖掘算法，并提供了相应的数据挖掘模型可视化方法，用户可以查看模型可视化结果，并能用预测模型对数据进行评分。 点击查看BlueQuery数据挖掘的Example |
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零售连锁行业解决方案 零售业的业务范围主要包括建材供应、日用百货、食品店铺、汽车经销及加油站、服饰用品经销、家具销售以及餐饮场所等。面对零售行业竞争日益加剧，如何成功营销是零售业头痛的问题! 营销专家- 指品牌战略规划、整合营销策略、市场渠道管理、营销执行管理、企业战略规划等等。 IT专家- 指全面的货品管理、有效的物流管理、灵活的促销手段、便捷的终端销售、智能报表、Retail KPI等等。 一些所谓的营销专家、IT专家，基本用的都是纸上谈兵的方法
数据库营销 (Database Marketing) 是有系统的方式进行营销。很多公司也上了ERP、CRM、SFA，虽然已累积大量数据，但并没有真正发掘出数据当中的价值。数据库营销首先是要有一个数据库，它的内容涵盖可以是现有顾客和潜在顾客。这个数据库是动态的，可以随时扩充和更新。基于对这个数据库的分析，能帮我们确认目标消费者，更迅速、更准确地抓住他们的需要，然后用更有效的方式把产品和服务信息传达给他们。在为消费者服务的同时，和他们建立互信共赢的良好关系，服务的过程本身就是营销的过程。由于数据挖掘技术（Data Mining）的备受青睐，时代杂志（TIMES）预测：Data Mining将是21世纪最热门的五大新兴行业之一。
1.准确产品定价
首先，很多企业顶尖营销策划也会提出做会员制的好处，但往往没有专家提出怎么样分类钻石卡、白金卡和大众卡的客户群才最有价值和意义?
中国人都喜欢借鉴国外500强公司的会员制，但别人公司的会员制不一定合用，惟有出奇制胜的营销策略才能弥补企业竞争优势的不足。怎出奇?
怎制胜?采用现代的数据统计学，分辨客户群的特征，从而准确定制会员制，再进行重点推销才是良方。 3. 准确计算商品间销售的关联
沃尔玛"啤酒和尿布"的经典案例不少媒体都曾报道过：就是沃尔玛通过建立的数据仓库，按周期统计产品的销售信息，经过科学建模后提炼决策层数据。结果发现，每逢周末，位于某地区的沃尔玛连锁超市啤酒和尿布的销量很大。之后该店打破常规，将啤酒和尿布的货架放在了一起，使得啤酒和尿布的销量进一步增长。 以上是流传中国十多年的传说，2006年软件世界杂志曾指责 "啤酒和尿布"经典传说不切实际，它认为即使用商业智能也不见得能解决以上问题。实际上并非如此，商品之间销售的关联可以通过关联规则模型计算出来，例如Apriori算法、Hash-Tree、Frequent-Pattern Segmentation等等都是通过关联规则模型计算，不为人知的是很多Data mining公司的关联规则模型统计方法都拿了专利权，这也是为什么亚州地区Data mining也是一片空白，而SAS、SPSS等Data mining 更是天价数字。 我们能为你提供快速准确计算商品之间销售的关联，进行产品捆绑销售或进行商品摆放位置计划，使得销量进一步增长。 发现将要流失客户,结合合适的推广活动,进行客户挽留。 5. 发现最可能购买新产品的客户 在新产品的促销中,可以发现最可能购买新产品的客户,结合营销活动对这部分客户进行重点推广,可以让产品进入市场。
实际上，数据库营销挑战是中国少有数据库营销经验的人材，原因懂数据库营销需要以下技能和经验: 1. 有营销规划、管理、执行5年以上经验 广州尚南公司早于2005年12月, 已与上海复旦德门软件有限公司和复旦大学数据挖掘实验室共同发展亚太地区数据分析预测研究中心，关于对中国的数据分析乃至各个BI工程的建设、发展以及跟踪世界最前沿技术方面的巨大推动作用，就各自的最新研究成果和工作经验互相交流，多年的奋斗让我们尚南公司孕育不小数据库营销经验的人材。
如果你们想测试一下数据库营销(Database Marketing)的真正价值，请e-mail以下数据给我：alex@bluequery.com.cn 。Tel: 20-83646064, 13392678756 数据包括两个Text File: e.g.Flat File.rar 1.交易集(Transaction Table) 2. 客户集 (Customer Table) 请以Text文件提交，Transaction Record 数量不能小于十万行。所有测试数据将绝对保密! 收到数据后即进行以下预测并会提交总结报告:
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，而新一代的营销是结合了营销策略学、统计学、人工智能学，缺一不可。新一代的营销学能准确预测客户的行为和取向，达致天人合一的最高营销境界，本文会介绍数据库营销、数据库营销价值、数据库营销挑战和数据库营销所需要准备的数据。
数据库营销(Database
Marketing)
