电子商务CRM中数据挖掘的主要流程包括以下几个步骤：
1. 数据收集：这是数据挖掘的第一步，需要从各种来源收集数据。这些数据可能来自电子商务网站、社交媒体、客户反馈等。数据收集的方法可以包括手动输入、自动抓取、API调用等。
2. 数据清洗：在收集到原始数据后，需要进行数据清洗，以去除噪音和不准确的数据。这可能包括去除重复记录、填充缺失值、纠正错误等。
3. 数据转换：将清洗后的数据转换为适合进行数据分析的格式。这可能包括数据标准化、特征工程、数据编码等。
4. 数据分析：使用统计分析、机器学习、深度学习等方法对数据进行分析。这可能包括描述性分析（如计算平均值、中位数、标准差等）、探索性分析（如相关性分析、聚类分析等）、预测性分析（如回归分析、时间序列分析等）等。
5. 数据挖掘模型建立：根据分析结果，建立适合特定问题的数据分析模型。这可能包括分类模型（如决策树、随机森林、支持向量机等）、回归模型（如线性回归、逻辑回归等）、聚类模型（如K-means、层次聚类等）等。
6. 模型评估与优化：使用交叉验证、留出法等方法评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整和优化。
7. 模型应用：将优化后的模型应用于实际问题，如客户细分、产品推荐、价格优化等。
8. 结果解释与报告：将分析结果以图表、报告等形式呈现，帮助决策者理解数据挖掘的结果，并据此做出决策。
9. 持续监控与更新：定期对数据进行重新收集和分析，以适应市场变化和客户需求的变化。同时，也需要不断更新和完善数据分析模型，以提高其准确性和有效性。
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