在商业智能领域，如何运用数据挖掘技术高效识别目标客户群？请结合《Introduction to Data Mining》课件精华，以客户关系管理为例，详细阐述从数据预处理到模式发现的整个流程。

在商业智能的客户关系管理中，数据挖掘技术的应用可以帮助企业理解客户行为，预测客户需求，并实施更有针对性的营销策略。为了高效地识别目标客户群，我们可以根据《Introduction to Data Mining》课件的精华内容，遵循以下步骤：

参考资源链接：[数据挖掘入门：《Introduction to Data Mining》课件精华](https://wenku.csdn.net/doc/684o8idj9m?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，数据预处理是至关重要的步骤。在这个阶段，我们需要收集并整合来自不同渠道的客户数据，包括交易记录、服务互动记录、在线行为数据等。数据清洗涉及到识别和处理缺失值、异常值以及纠正错误。数据转换则是通过规范化或标准化数据来简化数据分布，或者通过编码非数值型数据为数值型数据以适应算法需求。此外，数据整合是将不同来源和格式的数据统一到一个一致的格式，以方便后续分析。

接下来是数据的探索性分析，这一步骤可以帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和相关性，为假设形成奠定基础。例如，通过统计分析可以确定哪些客户特征与购买行为最为相关。

模式发现是数据挖掘的核心部分，其目的是从数据中发现有用的模式。在客户关系管理中，常用的技术包括聚类分析和分类算法。聚类分析可以帮助我们识别自然分布的客户群体，而分类算法则可以用来预测新客户的属性。例如，决策树、随机森林和支持向量机（SVM）都是分类中常用的技术。

最后，结果评估是确保挖掘结果准确性和可靠性的关键。在这一阶段，我们需要验证模型的有效性，通过测试集来评估模型的预测能力，并根据需要进行模型调优。

通过以上步骤，结合《Introduction to Data Mining》课件提供的理论和实践指导，我们可以在大规模数据集中快速有效地识别目标客户群，并为企业的客户关系管理提供科学依据。

参考资源链接：[数据挖掘入门：《Introduction to Data Mining》课件精华](https://wenku.csdn.net/doc/684o8idj9m?spm=1055.2569.3001.10343)