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《昆明理工大学》 2004年
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聚类分析在客户关系管理中的研究与应用

李斌  
【摘要】:在“客户为向导”的时代,企业实施客户关系管理可以持续与消费者建立良好的互动关系,其经营策略是“卖客户真正需要的产品”。然而,不同的客户其需求各不相同的,只有发掘客户的潜在需求与喜好来开发消费者乐于接受的产品,并通过维系住最有价值的客户群,才能创造更大更多的利润。所以,对客户进行聚类、划分、分群便成为经营者们考虑的首要问题。 面对越来越多的错综复杂的客户信息,借助于数据挖掘技术中的聚类分析,将有助于企业从堆积如山的数据中,发掘更多有利于营销的具有商业价值的信息。 利用聚类分析方法能从数据中找出相关的特征或模式,可以从客户的交易数据中,萃取其消费行为模式,实现对客户进行动态区分,在获得详细的客户区分后,进一步针对个别的客户层进行量身订制的特别营销,希望借此获取其忠诚度,以实现企业经营的最佳化。 针对数据中的异常数值,以及类水平数难以确定的问题本论文提出了一种带约束的最小离差系统聚类法(Restricted Minimum Variance Hierarchical Cluster,RMVHC),其基本思想来自方差分析,即如果分类正确,则类内样品的离差平方和应较小,而不同类间样品的离差平方和应较大。 RMVHC聚类法先对原数据集进行预处理,以削弱不合理数值对聚类过程的影响,然后进行样品间或簇间离差平方和计算,合并最小的两个,一直迭代下去;针对类数难判别的实际问题,采用的是利用检验指标、点图矩阵、主因素分析来综合比较,最终确定分类数的方法。通过测试,该算法对不合理数据有较好的约束作用而且对类数的判别比较客观、有效。在整个建模过程中,可以通过表格直观地看到聚类过程、多种统计技术指标以及随时查看类内和类间的接近程度和距离变化情况,从主分量散点图和树状分类图可以清楚明了看到聚类结果。 为验证模型,先用快速聚类法输入相同变量得到的结果是一致的,通过对考察对象进行特征分析以及部分变量的拟和分析发现,不同群体间的差异程度是比较明显的,其购买行为、购买模式、消费金额和消费习惯是不相同的,说明原模型具有较强的说服力,从而验证了模型的合理性、有效性和实用性。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP399

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 代叶;;一个基于bagging选择性聚类集成的客户细分方法[J];经营管理者;2010年23期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 刘蓉;SVM与K-Means算法在IHRS中的研究与应用[D];昆明理工大学;2005年
2 潘冉;基于替代品模型的推荐系统研究[D];上海交通大学;2007年
【共引文献】
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1 范进;;产业结构对产业集群影响力的实证分析[J];安徽广播电视大学学报;2006年04期
2 于立红;杜芸;;数据挖掘中数据预处理方法与技术[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2009年04期
3 舒坚;郑诚;陈振;;基于关联分类方法的Web使用挖掘研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2006年02期
4 叶琪;农业劳动力转移、粮食安全与农民长期增收机制[J];安徽农学通报;2005年05期
5 方双龙;;我国种植业经济增长的实证分析[J];安徽农学通报(上半月刊);2009年15期
6 陈莹,张安录;武汉市居民消费水平和结构实证研究[J];安徽农业科学;2005年06期
7 刘泽隆;王淑芳;范红霞;;科技进步对我国陆地黄瓜种植贡献率实证分析[J];安徽农业科学;2006年05期
8 刘文;;江西省农业综合生产能力分析[J];安徽农业科学;2006年15期
9 吴新生;晋新焕;;河南省农村劳动力转移问题的实证分析[J];安徽农业科学;2006年23期
10 魏淑清;;宁夏农民增收趋势的实证分析与对策研究[J];安徽农业科学;2007年33期
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1 朱建华;逯元堂;;基于协整分析的我国“十二五”水污染防治投资预测[A];2011中国环境科学学会学术年会论文集(第一卷)[C];2011年
2 杨青;刘晔;张东旭;刘畅;;快速查找最优初始聚类数K的改进K-means算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
3 谢丽琨;张力菠;;基于Granger因果关系的国际原油价格与我国原油进口量互动关系研究[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
4 王平根;高允锁;罗文龙;;2006-2010年出院病人住院费用影响因素回归分析[A];中国医院协会病案管理专业委员会第二十届学术会议论文集[C];2011年
5 薛鲁华;张楠;;聚类分析在Web数据挖掘中的应用[A];北京市第十三次统计科学讨论会论文选编[C];2006年
6 杜明翠;;北京市政府支出与经济增长的关系研究[A];北京市第十五次统计科学讨论会获奖论文集[C];2009年
7 王诗灵;;客户关系管理分析[A];2009(重庆)中西部第二届有色金属工业发展论坛论文集[C];2009年
8 王伟;;与信息时代相适应的决策分析方法的探讨[A];信息科学与微电子技术:中国科协第三届青年学术年会论文集[C];1998年
9 杨雯怡;郑康锋;杨义先;;一种自适应的网络安全防护方案[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集(上册)[C];2008年
10 倪跃峰;张荣亮;;SHOD零售公司的客户投诉问题分析[A];中国高等院校市场学研究会2011年年会论文集[C];2011年
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1 于翔;基于网格的数据流聚类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张莉;我国货币政策的利率传导机制及效率研究[D];苏州大学;2010年
3 江庭谊;知识管理、企业文化与组织效能关系研究[D];南开大学;2010年
4 周赛群;我国农作物新品种保护制度的经济影响研究[D];湖南农业大学;2010年
5 左斐;中国财产保险业承保能力研究[D];武汉大学;2009年
6 王天骄;FDI对中国内资汽车产业技术溢出效应研究[D];吉林大学;2011年
7 祁瑞华;不完整数据分类知识发现算法研究[D];大连理工大学;2011年
8 周尚成;我国社会医疗保险谈判机制研究[D];华中科技大学;2011年
9 郜峦;基于文献分析的“肺与大肠相表里”证治规律及其关系研究[D];北京中医药大学;2011年
10 洪燕真;基于农户经济视角的油茶供给研究[D];福建农林大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何丹;武汉市人口结构与住宅价格关系的实证研究[D];华中农业大学;2010年
2 王维薇;已建池农户沼气消费偏好的影响因素分析[D];华中农业大学;2010年
3 齐静;数据挖掘在煤炭企业人力资源管理系统中的应用[D];山东科技大学;2010年
4 娄清涛;河南省常见恶性肿瘤死亡率趋势面分析[D];郑州大学;2010年
5 周霞;基于粗糙集的电子商务交易知识获取研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 杨磊;基于GIS的大连市二手房估价系统[D];大连理工大学;2010年
7 张进;我国施工劳动生产率管理研究[D];大连理工大学;2010年
8 李仁良;决策树算法在临床诊断中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
9 郑浩;产业结构变动对辽宁省经济影响分析[D];辽宁工程技术大学;2009年
10 刘芳;改进的蚁群聚类算法在森林火灾预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘健庄,谢维信,黄建军,李文化;聚类分析的遗传算法方法[J];电子学报;1995年11期
2 李晖,宋晓宇,许景科;MVC设计模式在J2EE多层体系结构中的应用[J];沈阳航空工业学院学报;2005年03期
3 赵亮,胡乃静,张守志;个性化推荐算法设计[J];计算机研究与发展;2002年08期
4 傅景广,许刚,王裕国;基于遗传算法的聚类分析[J];计算机工程;2004年04期
5 黎星星,黄小琴,朱庆生;电子商务推荐系统研究[J];计算机工程与科学;2004年05期
6 张慧颖,梁伟;基于用户访问模式挖掘的网页实时推荐研究[J];计算机应用;2004年06期
7 袁梅冷,黄烟波,黄家林,翁艳彬;J2EE应用模型中MVC软件体系结构的研究与应用[J];计算机应用研究;2003年03期
8 周惠宏,柳益君,张尉青,谢俊元;推荐技术在电子商务中的运用综述[J];计算机应用研究;2004年01期
9 李志勇,芦东昕,郭梅,唐文彬;J2EE应用程序设计思想的探讨[J];计算机与现代化;2004年09期
10 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 魏立梅;聚类分析新方法的研究与应用[D];西安电子科技大学;1998年
2 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
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5 梁敏君;分形聚类分析在证券客户细分中的应用研究[D];合肥工业大学;2009年
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3 于健;陈子军;李霞;李炜;;一种新的多密度聚类算法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
4 田小丽;郑康锋;钮心忻;;一种基于改进K-Medoids算法的网络攻击检测技术[A];2009通信理论与技术新发展——第十四届全国青年通信学术会议论文集[C];2009年
5 王静;汪晓刚;;一种新的保护原始数据隐私性的聚类算法[A];第十届中国科协年会论文集(三)[C];2008年
6 李双虎;赵会民;;聚类有效性分析[A];中国自动化学会全国第九届自动化新技术学术交流会论文集[C];2004年
7 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
8 刘剑;;基于数据挖掘聚类的节理统计分析方法[A];中国水力发电工程学会第四届地质及勘探专业委员会第一次学术交流会论文集[C];2008年
9 薛鲁华;张楠;;聚类分析在Web数据挖掘中的应用[A];北京市第十三次统计科学讨论会论文选编[C];2006年
10 杨欣斌;黄道;;一种新的聚类算法[A];2003年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2003年
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1 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年
2 李开宇 黄建军 田长春;把“数据挖掘”作用发挥出来[N];中国国防报;2009年
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6 中圣信息技术有限公司 李辉;数据挖掘在CRM中的作用[N];中国计算机报;2001年
7 田红生;数据挖掘在CRM中的应用[N];中国经济时报;2002年
8 王广宇;数据挖掘 加速银行CRM一体化[N];中国计算机报;2004年
9 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年
10 张舒博;数据挖掘 提升品牌的好帮手[N];首都建设报;2009年
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6 陈春燕;数据流聚类方法的研究[D];江南大学;2008年
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