数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

华东师范大学硕士学位论文数据挖掘技术在客户关系管理中的应用姓名：叶施琳申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：过仲阳20061001数据挖掘技术在客户关系管理中的应用作者：叶施琳学位授予单位：华东师范大学参考文献(39条)1.罗超理.李万红管理信息系统原理与应用20032.黄梯云.李一军管理信息系统20063.宋俊德我国的企业需要CRM[期刊论文]-电信技术2001(5)4.JamesAO'BrienIntroductiontoInformationSystems20025.何荣勤CRlVl原理·设计·实践20066.邵兵家.于同奎客户关系管理--理论与实践20047.JiaweiHan.MichelineKamber.范明.孟小峰数据挖掘概念与技术20018.任今方CRM的战略与战术层的应用模式分析[期刊论文]-科技信息（科技教育版）2006(2)9.徐雅斌.崔杰基于数据仓库和数据挖掘技术的CRM系统软件的研究[期刊论文]-微电子学与计算机2006(7)10.江树青.孙道玲数据挖掘技术在图书馆中应用浅议[期刊论文]-情报探索2006(3)11.张晖数据挖掘技术在图书采购中的应用初探[期刊论文]-科技信息（学术版）2006(3)12.客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究[期刊论文]-商业研究2006(13)13.郭俊鹏.刘西林基于ID3算法的进一步客户细分方法[期刊论文]-工业工程2006(2)14.李超.余昭平基于最大模式的关联规则挖掘算法研究[期刊论文]-微计算机信息2006(6)15.冀玉苓.胡华.赵远华E商业时代基于数据挖掘的客户关系管理[期刊论文]-军民两用技术与产品2006(4)16.谢含.谢漫数据挖掘--未来图书馆参考咨询工作的新方法[期刊论文]-高校图书馆工作2006(1)17.梁循数据挖掘算法与应用200618.毛国君.段立娟.王实.石云数据挖掘原理与算法200519.陈安.陈宁.周龙骧数据挖掘技术及应用200620.JiaweiHan.MichelineKamberDataMining:ConceptsandTechniques200621.Pang-NingTan.MichaelSteinbachIntroductiontoDataMining200622.MargaretHDunhamDataMining:IntroductoryandAdvancedTopics200523.王斌会数据挖掘技术及其应用现状[期刊论文]-统计与决策2006(10)24.蔡湘.徐东平.赵玉伟基于知识智能查询的通用数据挖掘系统研究[期刊论文]-计算机工程与设计2006(8)25.唐世渭.邓志鸿数据挖掘:应用与技术[期刊论文]-金融电子化2006(4)26.杨族桥.高汉平.徐小双.余志超顾及粗糙集理论的CART改进算法及其应用[期刊论文]-黄冈师范学院学报2006(3)27.颜宏文.马瑞.龙际珍.颜宏斌数据挖掘中判定树算法SLIQ的设计与应用[期刊论文]-计算机工程2005(6)28.王睿.钟守铭.杨景浩关于用户兴趣度的判定树算法的优化[期刊论文]-计算机与数字工程2006(2)29.朱宇光.黄树成一种基于信息熵建立决策树的算法[期刊论文]-常州工学院学报2006(1)30.MMehta.RAgrawal.JRissanenSLIQ:Afastscalableclassifierfordatamimng199631.茆诗松贝叶斯统计200532.ThomasLeonard.JohnSJHsuBayesianMethods:AnAnalysisforStatisticiansandInterdisciplinaryResearchers200533.赵峰.李庆华.赵彦斌一种基于贝叶斯方法的序列模式挖掘算法[期刊论文]-计算机工程2006(14)34.钟小平.李为吉.赵艳改进的贝叶斯优化算法及应用[期刊论文]-机械科学与技术2006(4)35.董宪.赵卫东客户关系管理中数据挖掘技术的研究与应用[期刊论文]-福建电脑2006(4)36.吴泽九数据挖掘的研究与应用[期刊论文]-科技广场2006(5)37.李莉数据挖掘分类算法刍议[期刊论文]-中国西部科技2006(13)38.谷琼.朱莉.蔡之华.袁红星基于决策树技术的高校研究生信息库数据挖掘研究[期刊论文]-电子技术应用2006(1)39.朱慧明.陈骏武.马奔基于贝叶斯网络学习模型的客户关系管理研究[期刊论文]-统计与决策2006(8)相似文献(10条)1.学位论文曹杨数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用研究2008电子商务环境下客户关系管理是近几年来的一个研究热点，已引起学术界和企业界的广泛关注。企业通过应用电子商务环境下客户关系管理建立与客户沟通的便利渠道，为客户创造更高的价值，来提高客户的满意度和忠诚度，从而实现更高的利润并有利于企业的长远发展。数据挖掘技术是实施客户关系管理的关键技术之一。企业在收集大量的客户基本资料和详细的交易数据的基础上，利用数据挖掘能够发现客户特征、客户购买模式等有价值的客户信息和新的商机，可以有效地指导电子商务环境下客户关系管理实践。本文首先通过分析和总结国内外学者研究成果，提出数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用方面的研究不足之处；之后，对客户关系管理、电子商务理论与数据挖掘技术进行了阐述与分析，研究并讨论了数据挖掘在客户关系管理中尤其在电子商务环境下的应用，论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理系统中应用研究的必要性；最后，在理论分析框架内容的基础上，通过构建电子商务客户关系管理数据挖掘系统，运用实例分析完成了对数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用的研究。本文采用了理论分析和案例比较等研究方法，并运用实例进行验证。主要创新点在于采用ID3决策树算法通过电子商务和客户关系管理的结合构建了电子商务客户关系管理数据挖掘系统并通过实例加以验证。通过本文的研究，为电子商务环境下客户关系管理实践提供有益的参考，同时为数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的应用研究提供一些新思路。2.期刊论文贾玉锋.胡迎新.JIAYu-feng.HUYing-xin数据挖掘在客户关系管理中的应用研究-石家庄铁道学院学报（社会科学版）2009,3(2)客户关系管理和数据挖掘都是近几年发展起来的新兴学科,对现代企业的发展有着举足轻重的作用.介绍了客户关系管理的理念及用于客户关系管理的数据挖掘方法,分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,提出了应用中应注意的问题.3.学位论文谭铧数据挖掘在客户关系管理中的应用研究2002该文在概述了客户关系管理和数据挖掘的基本原理基础上,介绍了数据挖掘如何应用于客户关系管理当中,即通过分析客户数据得到关于客户的知识,提出了一个数据挖掘在客户关系管理中应用的流程.针对客户关系管理的特点,提出了数据挖掘应用在客户关系管理当中需要解决的几个问题,然后逐步针对几个问题提出解决方法来展开研究.首先根据客户的原始数据特点,介绍了如何通过数据清理、精据集成和数据归约等数据预处理方法得到高质量的数据,提高客户关系管理当中数据挖掘的有效性.接着根据企业客户数据动态性特点和已有数据挖掘方法的不足,设计了一种简单动态数据挖掘操作的方法.通过挖掘客户兴趣和行为知识,提出了逐步分类的方法对于不断更新的客户数据进行挖掘,并对于其中支持度的计算提出几点改进意见.然后为数据挖掘得到大量客户规则设计了具体的规则鉴别流程和鉴别方法.接着为了完整评价数据挖掘应用在客户关系管理的有效性,提出从正确性、可解释性和集成度三个角度进行评价的指标.最后根据目前的情况,提出了一些数据挖掘和客户关系管理挖掘技术未来的研究方向.4.期刊论文顾桂芳.李文元.GUGuifang.LIWenyuan数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的应用研究-科技管理研究2007,27(2)本文介绍了客户关系管理及数据挖掘的内涵,分析了移动通信业客户关系管理应用数据挖掘的必要性,并研究了数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的应用领域及应用的步骤.5.学位论文田宏钟基于数据挖掘的证券业客户关系管理中的客户细分研究2005本文从宏观和微观两方面对证券业客户关系管理进行了探讨。在宏观方面，主要是从证券业客户关系管理的特点入手，研究数据仓库的特点、架构、功能等，并探讨了相应的数据挖掘方法，以及如何在网上经纪业务中，开展Web数据挖掘来进行客户关系管理；在微观方面，主要以证券业客户关系管理中的客户细分为例，进行了数据仓库中数据的载入、抽取，数据挖掘方法的选择，数据模型的建立及分析等全过程研究。　本文探索性地采用神经网络方法对证券业客户进行细分研究，效果比较好。在客户细分研究过程中，数据的存储、载入、抽取采用SQLServer2000，聚类分析采用SPSS，数据挖掘采用神经网络方法，最终建立了客户细分模型，同时也探讨了OLAP多维数据分析在证券业客户关系管理中的应用。　本文提出了在我国证券业客户关系管理中，如何有效地构建数据仓库，设计数据模型以满足事后数据挖掘分析的需要；在数据挖掘阶段，根据不同的数据挖掘目的，进行了相应数据挖掘方法的应用研究。6.学位论文朱小虎基于数据挖掘和知识管理的客户关系管理系统研究2007客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)是为了适应以“客户为中心”的商业模式而发展起来的一种新型的管理理念。它强调企业生产销售中各个环节必须以提高客户满意度和忠诚度为目标进行运作，主张企业根据客户价值度高低，采取具有针对性的营销策略，扩大有价值客户，去除低价值以及无价值客户，进而保证企业的客户盈利能力。基于知识管理和数据挖掘的客户关系管理其根本实质就是将知识管理(KnowledgeManagement)理念和数据挖掘(DataMining)技术引入到客户关系管理中，利用KM和DM的数据分析处理能力，对客户知识进行有效利用和挖掘，找出潜在的信息和模式，提高CRM在客户价值判断、客户群体细分、客户保持、客户流失分析、交叉销售等方面的分析处理能力，帮助企业准确把握客户当前需求和潜在需求，指导进行企业生产销售。本文在总结分析传统的客户关系管理以及知识管理的基础上，对构建基于知识管理和数据挖掘的客户关系管理进行系统的阐述，具体的研究内容有：1．讨论分析客户关系管理与知识管理之间的相互关系，客户关系管理中的客户知识的转换，以及如何对客户知识进行有效管理。2．讨论分析数据挖掘的四种典型的模式以及常用的数据挖掘技术和方法。3．将数据挖掘技术引入到客户关系管理中，找出客户数据信息属性之间的联系，对客户群体进行合理细分和准确的价值判断。4．本文还描述了一个基于知识管理和数据挖掘的客户关系管理系统的一个框架，并对整个系统中的客户细分、交叉销售、客户行为分析以及呼叫系统等功能进行阐述，并描述功能实现所使用到的一些数据挖掘处理方法和技术。7.会议论文刘宏.杨兴凯数据挖掘在客户关系管理中的应用研究2006本文以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息.本文阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义及体系结构.给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用.最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题.8.学位论文王峰数据挖掘在证券公司客户关系管理中的应用2008作为一个中型的证券公司，江海证券经纪有限责任公司目前已经建立了比较完善的计算机业务系统。为了适应日趋激烈的市场竞争环境，适应以产品为中心到以客户为中心的经营理念转变，充分利用证券交易系统产生的大量宝贵的信息资源，对交易数据进行挖掘，建立并完善江海证券客户关系管理系统，提高江海证券的核心竞争力势在必行。本文对数据挖掘的理论进行了详细的阐述，使用SPSS公司的C1ementine数据挖掘软件，以江海证券2007年交易数据为基础，采用决策树及关联规则的挖掘模块，对交易数据、客户信息进行数据挖掘，生成挖掘算法，实现了客户