一、开展用户数据挖掘方案设计的目的 1、从用户反馈中获得更多改进和提高的建议。 2、加强科学定量的内部责任约束和激励机制建设。 3、为专项研发、改版进行专门性数据服务。 4、为网站高层提供战略数据。 5、鼓励用户参与，改进网站公关形象 二、任务 1、建立顺畅、直接、高效的用户反馈管道。 2、建立负责、迅速、深入的用户信息反应机制。 3、建立面向用户和用户参与的内部责任机制。 4、建立面向员工和用户、员工和用户一致参与的创新激励机制。 三、数据来源 1、客服中心工作记录。 2、页面评论。 3、用户来信和参与调查。 4、外界相关文章。 5、访问量、用户地区分布等后台数据。 四、数据内容分类 1、数字数据 2、投诉和意见 3、建议和评论 4、咨询 五、数据分级分类 1、专栏作家、外网评论等有影响力的重要反馈 2、集中出现的投诉意见 3、合理化建议 4、定量数据 六、数据价值分类 1、重要性判别数据 2、美誉度判别数据 3、贡献率判别数据 4、理解框架判别数据 5、用户习惯数据 七、数据取得 1、激励：引导用户和员工参与 2、技术：页面方便的技术实现 3、约束：数据挖掘管理制度 八、数据使用 1、内部责任制和考核的量化 2、内部激励制和兑现的量化 3、改进技术、服务的建设性意见 4、战略修正 5、客户公关和形象塑造的依据 6、正确评估贡献率 九、数据挖掘成果的形式 1、定量数据的经常性图表 2、专项调查报告 3、定期用户意见分类统计报表 4、量化的员工、部门、频道、专栏作家、博客、用户的贡献数据 5、量化的员工、部门、频道的责任数据 6、定期的外网舆论综合分析 7、竞争对手的比较分析 8、季度用户数据挖掘报告 9、专项数据挖掘方案及其成果 十、数据挖掘成果的服务对象 1、公司高层战略 2、项目研发数据资料依据 3、各频道、部门改进工作 4、人力资源考核管理 十一、数据挖掘周期 1、日常数据采集，如读者评论、外网文章、客服记录。 2、周、月数据统计报表，如各频道流量，博客发表数据排序，活跃度数据。 3、季度数据分析报告，如用户综合评价分析、贡献率分析。 4、年度数据分析。 十二、深度数据挖掘 1、直接数据的再分类和再加工。 2、综合数据提交专家分析。 3、结合竞争战略进行全网的比较性数据分析。 4、为专门项目开发进行的针对性数据分析。 十三、数据挖掘的内部管理原则 1、各部门广泛参与积极配合。 2、技术采集数据为主，人工搜集记录为辅。 3、数据直接服务于内部管理实践。 4、数据直接服务于内部创新和技术开发实践。 5、数据直接服务于用户服务实践。 6、数据挖掘制度自身的问责和问效机制。 7、数据挖掘成为公司管理和战略决策的核心参谋咨询机构，推动科学民主和定量依据基础上的客观性决策。 十四、数据挖掘的实施 从方案设计规划到计划落实和分布实施，由研究中心、客服、人力资源管理、各频道、技术等共同参与、分工协作。 抄的