数据挖掘是一个很宽的概念，由于结果的不确定性，很多时候受制于参数的调整，培训数据的质量，其结果并不是特别令人满意，只能说仅供参考而已。
其对于数据仓库的要求非常高，企业需要有意识的积累高质量的数据，并维护数据间的关系，这是最基本的前提，之后就是算法的选择和测试，都是很麻烦的。
针对Dynamics CRM, 一般就是在SQL数据库中配置好挖掘算法，然后用工作流来触发，更新实体中的一些值，或者生成相应的分析报表
常用的场景有
1. 预测，最多的就是利用timeseries算法根据时间来预估之后的目标和收益。从而来作为参考调整产品的价格，折扣
2. 发现， 根据业务需求来找出合适的趋势，最主要就是用来发现客户的真实分类，寻找有潜力的客户并重点关注
当然，结合SLA来寻找不寻常的服务举动，或者找出高风险的案例来特定处理也是很重要的。
还是之前提过的，商业业务需求是最关键的切入点，至于技术方面，长期的数据积累，对SQL挖掘算法的熟悉都是很重要的