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数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

作　者: 高海青
导　师: 胡学钢
学　校: 合肥工业大学
专　业: 计算机技术
关键词: 客户关系管理数据挖掘核心客户
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 354次
引　用: 1次
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内容摘要

随着市场竞争的日趋激烈，现代客户关系管理(CRM)已成为企业重要的工作保证。CRM是企业在当今的电子商务环境中，利用数据仓库和数据挖掘等先进的智能化信息处理技术，把企业收集和存储的大量业务数据和有关客户资料加工成信息和知识，用来辅助决策及规划相关的企业运营活动的过程，是一个复杂的现代系统工程。本文结合本单位业务需要，选择了这一课题，开展了基于数据挖掘技术的CRM应用研究。主要工作如下：(1)概述了CRM的发展、必要性及其应用；综述了数据挖掘(DM)和知识发现(KDD)的发展，并阐述了其在CRM中的具体应用。(2)分析了数据预处理和知识获取方法，对数据预处理做出了改进，并对数据挖掘的核心算法—决策树算法进行了应用分析。(3)基于客户关系管理的“80／20”法则并结合数据挖掘方法实现客户分类，引入“核心客户关系管理”概念，阐述了核心客户的识别、开发和保持。(4)基于上述研究，并结合工作实际，实现了知识化计量管理系统(KMMS，Knowledge Metrology Management System)。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章 CRM概述  11-16
  1.1 CRM的发展概况  11
  1.2 CRM的定义  11-12
  1.3 CRM在计量领域市场运作中的引入  12-13
  1.4 CRM的实现  13
  1.5 数据挖掘在CRM中的核心作用  13-14
  1.6 本文结构  14-15
  1.7 本章小结  15-16
第2章 KDD和DM概述  16-26
  2.1 KDD的产生及发展  16-17
  2.2 KDD的定义和基本过程  17-19
  2.3 KDD的分类  19-21
  2.4 KDD的主要技术方法和研究热点  21-22
  2.5 数据挖掘的主要应用  22-24
  2.6 数据挖掘的主要工具  24-25
  2.7 本章小结  25-26
第3章数据预处理  26-33
  3.1 数据预处理定义  26
  3.2 数据预处理的基本任务  26-27
  3.3 数据清理  27-28
  3.4 数据转换  28-30
  3.5 计量管理系统 CRM中的数据预处理  30-32
  3.6 本章小结  32-33
第4章基于决策树算法的知识获取方法研究  33-42
  4.1 数据分类技术  33
  4.2 决策树算法  33-34
  4.3 ID3算法  34-37
  4.4 计量管理系统CRM中的数据挖掘  37-41
  4.5 本章小结  41-42
第5章基于数据挖掘技术的客户关系管理应用研究  42-54
  5.1 知识化计量管理系统  42-46
  5.2 “杨自客户关系管理”  46-47
  5.3 “核心客户关系管理”的实施步骤  47-49
  5.4 KMMS的客户档案管理系统  49-53
  5.5 本章小结  53-54
第6章结论  54-56
  6.1 本文主要工作  54-55
  6.2 下一步工作打算  55-56
参考文献  56-58
攻读硕士学位期间所发表的学术论文  58

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

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