40、复杂数据建模：学习构建变量以提升营销效率

复杂数据建模：学习构建变量以提升营销效率

在当今数字化营销时代，客户关系管理（CRM）至关重要。通过精准的变量选择构建有效的预测模型，能帮助企业更好地了解客户，制定精准营销策略。本文将介绍一种创新的变量选择方法，以及相关平台的运作机制。

1. 背景与挑战

CRM是现代营销策略的核心，通过为客户记录打分来了解客户行为是常见做法。然而，在处理大量输入变量和实例时，传统方法面临挑战。一方面，数据表格扁平化处理时间长，限制了对更大数据空间的探索；另一方面，计算变量成本高，评估时间随变量数量线性增长。

2. 平台架构与运作

2.1 数据文件夹

与传统数据挖掘架构不同，该平台将输入数据存储在简单的关系型数据库（数据文件夹）中，采用星型模式。
- 主表 ：与营销领域相关，包含客户的直接信息，如姓名、地址。
- 从表 ：与主表存在N - 0关系，例如电信数据中包含服务列表、使用情况和通话详情。

星型模式在单表数据挖掘和多关系数据挖掘之间取得了平衡，既具有高表达性，又便于从从表构建聚合变量，还能设计数据提取语言。

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