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《北方工业大学》 2003年
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数据仓库技术在CRM中的应用

张正  
【摘要】: 本文主要论述了CRM(客户关系管理)和数据仓库、数据挖掘技术,以及数据仓库技术在客户关系管理软件中的重要和基础作用,并介绍了一个医药行销行业客户关系管理软件的设计和实现,重点是数据仓库的设计、建造、维护和数据挖掘的实现。 CRM,即客户关系管理,指的是企业通过富有意义的交流沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。总的来说,就是对客户实现个性化的服务。对什么样的客户进行什么样的服务,其根据就是企业积累的大量详细数据,如何将这些数据转化为知识,就要借助数据仓库技术,为领导者的决策提供依据,并实现CRM的目标。 数据挖掘是一个萃取和展现以往无法探知的新知识的流程,这些新知识选自数据库并为可付诸行动的决策提供服务。它能够有效的将以前隐藏在数据中的信息展示在客户的面前。 数据仓库是一个面向主题的,集成的、非易失的且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。它将所有的同一粒度级别的数据转化为知识,使其真正成为决策的依据,它是客户关系管理的基础和核心。 在客户关系管理软件的设计实现过程中,本文主要做了以下的工作: 数据仓库的设计建造和维护。根据系统的需求,构造面向客户和供应商的数据仓库,并实现自动的数据转换和定期自动备份等维护操作。 数据转换。实现了从操作型数据到分析型数据的转换。其中包括对数据的综合,数据整理(统一表现形式、命名习惯等),根据分析需要,将连续型数据转化为离散型数据等等。 OLAP多维分析结果的显示。将分析结果以友好、高效的形式显示,使客户脱离了传统的报表,可以从各个角度观察数据。 数据挖掘。实现关联规则(Apriori算法)、分类(基于判定树)和聚类(K-mcans)挖掘算法,并讨论了其复杂度、可信性和优化方法。其中,关联规则实现了对客户购买药品的相关性分析;分类挖掘实现了将客户和供应商进行分类,并分析出各类客户的特征;聚类实现了客户、供应商和销售员工按选定的属性分成几类。 系统在聚类算法中实现了嵌套,可以进行于类的进一步细分;分类算法的实现中进 行了决策树的先剪枝,解决了噪声数据的问题;系统还实现了聚类与分类的结合,将聚 类算法有效的运用到了离散化连续数据的工作中;另外,聚类的分析结果可以在分类中 作为被预测的列和用于预测的列。 实验表明系统能够有效的进行数据分析,能够使领导者对营销情况的把握快速和准 确,并能为其诀策提供依据。
【学位授予单位】:北方工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP311.13

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前7条
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7 刘晓庆;基于数据挖掘的客户关系管理(CRM)研究[D];东北财经大学;2005年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 胡新生;美宜佳网上生活馆客户关系管理研究[D];华东理工大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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1 王黎敏;组件式DSS开发环境的研究与设计[D];浙江大学;2002年
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