(5)孤立点分析。孤立点是度量错误或固有的数据变异性的结果。许多数据挖掘算法都试图使孤立点的影响最小，或排除它们。一个人的噪声可能是另一个人的 信号，在有些时候。孤立点是非常有用的。孤立点挖掘可以描述如下：给定一个n个数据点或对象的集合，以及预期的孤立点的数目k，发现与剩余的数据相比是显 著相异的或不一致的头k个对象。孤立点探测方法可分为三类：统计学方法，基于距离的方法和基于偏移的方法。
3 应用方法
3.1 了解业务
最初的阶段，着眼于了解业务特点，并把它还原成为数据分析的条件和参数。例如：在零售行业中，我们的第一个步骤是了解客户购买的频率，购买频率和每次消费金额之间是否有明显的相关关系。
3.2 分析数据
这个阶段着眼于对现有的数据进行规整。我们发现，在不少行业中，可分析的数据和前面提出的分析目标是不匹配的。例如：消费者的月收入水平可能与许多购买 行为相关，但是，原始的数据积累中却不一定具备这螳数据。对这一问题的解决方法是从其它的相关数据中进行推理，例如，通过抽样调查，我们发现，一次性购买 大量卫生纸的客户，其月收入水平集中在1000-3000RMB的档次，如果这一结论基本成立。我们可以从消费习惯中推理出现有客户有多大的百分比是月收 入水平在这个档次中的；另外，可以根据抽样调查的方法。在问卷调查的基础上推理整个样本人群的收入水平曲线。
3.3 数据准备
这个阶段的着眼点是转换、清理和导入数据，可能从多个数据源抽取并加以组合，以形成data cube。对于缺失的少量数据，是用均值补齐，还是忽略，还是按照现有样本分配，这是在这个阶段需要处理的问题之一。
3.4 建模
现在已经有各种各样的模型方法可以利用。让最好的一种应用于我们要着眼的主要问题中。是这个阶段的主要任务。例如，对于利润的预测是否应当采用回归方式预测，预测的基础是什么等，这些问题需要行业专家和数据分析专家协商并达成共识。
3.5 评估与应用
优秀的评估方法是利用不同的时间段，让系统对已经发生的消费情况进行预测，然后比较预测结果和实际状况，这样模型的评估就容易进行了。完成了上述的步骤 之后，多数的分析工具都支持保存并重复应用已经建立起来的模型。更为重要的是，在这个过程中，对数据分析的方法和知识应当已经由客户方的市场分析人员或决 策者所了解，我们提供的，不仅仅是最终结果，而且是获得这一结果的方法。“要把金针度与人”正是TurboCRM咨询服务不同于单纯的软件提供商的区别所 在。
最后，在软件架构方面，分析数据库与运营数据库应当是分离的，避免影响运营数据库在操作方面的的实时响应速度。
4 结束语
数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每个类里的客户拥有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同，可以给这两类客户提供完全不同的服务来提高客户的满意度，细致而切实可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。
