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文档简介
《CRM中的数据仓库》PPT课件本课程将介绍CRM中的数据仓库，包括定义、作用、架构设计、数据来源，以及数据清洗、预处理、集成、建模，数据挖掘和分析，及其与客户关系管理，商业决策，市场营销和销售活动的关系。1.什么是CRM中的数据仓库？CRM中的数据仓库是一个集成、主题导向的数据库，用于存储和分析各种与客户关系管理相关的数据，以支持商业决策和营销活动。2.数据仓库的作用和意义是什么？1支持商业决策数据仓库提供准确、实时的数据，帮助企业做出明智的商业决策。2优化客户关系管理通过分析客户数据，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务。3改进市场营销基于数据仓库的数据分析可以帮助企业识别潜在的市场机会，并制定有针对性的营销策略。3.数据仓库与传统数据库的区别是什么？1数据结构传统数据库是面向事务的，而数据仓库是面向主题的，更适合分析和决策支持。2数据模型传统数据库使用关系模型，而数据仓库使用星型、雪花型等特殊的维度模型。3数据处理传统数据库适合处理大量的细节数据，而数据仓库适合处理复杂的汇总数据。4.数据仓库的架构设计原则有哪些？主题导向按照业务主题进行数据建模，方便数据分析和查询。集成性整合多个数据源的数据，提供全面的视图。可扩展性能够根据业务需求进行灵活扩展和升级。易于维护采用标准化的架构，易于管理和维护。5.数据仓库的数据来源是哪些？1操作性系统从企业各个操作性系统中提取数据，包括CRM系统、ERP系统等。2外部数据从外部数据源获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据等。3传感器数据从物联网设备和传感器中收集数据，如温度、湿度等。6.数据仓库的数据清洗和预处理过程是什么？1数据清洗去除重复、错误的数据，处理缺失值，保证数据的质量和一致性。2数据集成将多个数据源中的数据进行整合和合并，去除冗余和重复的数据。3数据转换对数据进行格式转换、重组、归一化等处理，以适应数据仓库的需求。7.数据仓库的数据集成过程是怎样的？1数据提取从不同的数据源中提取数据，使用ETL工具进行数据抽取。2数据转换对提取的数据进行清理、格式转换、字段映射等操作。3数据加载将经过转换的数据加载到数据仓库中的维度表和事实表中。8.数据仓库的数据建模方法有哪些？1维度建模使用星型和雪花型模型，通过维度表和事实表来建立数据模型。2关系建模使用关系
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