供水公司CRM系统的构建与数据挖掘的运用

四川大学硕士学位论文供水公司CRM系统的构建与数据挖掘的运用姓名：郑朝霞申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：刘廷建20030101供水公司CRM系统的构建与数据挖掘的运用作者：郑朝霞学位授予单位：四川大学相似文献(10条)1.学位论文巴菲基于知识管理的数据挖掘研究2007科学技术和管理思想的发展和广泛应用，以及数据获取设备的发展，使得各种数据资源日益膨胀，远远超出了人们的分析能力。当数据积累到一定程度时，作为经验和教训的积累的数据库，必然会反映出某些规。律。但是，由于缺乏有效的工具和分析的技术方法，巨大的数据资料并不能为企业提供有效的、潜在的信息。数据挖掘和知识发现技术的出现为人们提供了有效的手段，文中基于知识管理的数据挖掘流程，有效地运用了数据挖掘工具及知识管理的模式方法，帮助企业从海量的数据中发现潜在的知识，为企业的决策提供有效的支持。本文先介绍了知识管理和数据挖掘的产生背景和重要性，又着重介绍了知识管理的内涵、知识管理系统和数据挖掘技术的选择，分析了基于知识管理的数据挖掘流程，指出怎样应用知识管理建立数据挖掘环境，深入地阐述了建立在知识管理理论上的数据挖掘的作用和应用领域，最后通过山东移动通信有限公司XX分公司的案例，介绍了数据挖掘在知识型企业中的应用，应用SASEM等挖掘工具，通过数据挖掘流程来解决企业数据分析中的问题，分析公司已有数据资源，挖掘有用信息，制定相应措施，加强管理，从而减少了资本投入，避免了资源浪费。本文具有较强的实用性，通过对数据的挖掘，创造新知识，结合专家领域知识评价知识，完善并集成知识，应用知识，共享知识，为企业竞争能力的提升提供支持。对于知识型企业或处于转型期的企业来说，具有很强的指导作用。2.学位论文张高峰通过数据挖掘获得客户智能的应用研究2003该文从知识经济时代的挑战、商务智能的重要性开始分析,提出新的条件下通过数据挖掘技术进行知识发现的重要性.接着,作者从新时代营销所面临的挑战指出客户智能的重要性,并创新性地提出通过数据挖掘获得客户智能这一思想.然后,作者从数据挖掘的技术介绍开始,讨论了通过数据挖掘获得客户智能的可能性,并创造性地提出和分析了通过数据挖掘技术可以获得的客户智能的内容及其需要构建的数据挖掘模型.然后通过数据挖掘的具体应用分析了其巨大的商业价值.全文共八章.主要分成四部分:前三章为文章的第一部分,先分析了通过数据挖掘技术进行知识发现的重要性,然后对数据挖掘进行了介绍,并提出通过数据挖掘获得客户智能这一思路.第四、五章是该文的重点,其中第四章则重点讨论了如何运用数据挖掘技术获得客户行为细分、消费模式发现、消费趋势研究、促销反应模式厂家主消费欺诈行为等客户能够,第五章则分析了如何运用这些客户智能进行利润提升.第三部分,也就是第六章和第七章,一部分是这一技术的应用实例,另一部分是中国的应用状况分析.最后,作者对数据挖掘的应用前景进行了展望,并对其可能的发展趋势进行了简要的说明.3.学位论文林仁红基于数据挖掘的机遇识别与评价研究2007当前，我们正处在经济全球化和科技革命浪潮迅速涌动的时代，影响企业发展的因素从来没有今天这么多，环境的不确定性从来没有今天这样大，机遇也从来没有这么多。通俗来讲，机遇就是对企业发展有利的、不稳定的形势。机遇是企业创业和发展的重要因素，是制定战略和选择策略的重要考量。企业要基业常青、持续发展，就必须抓住每一个可能的机遇跨越式向前发展，否则只会被竞争对手甩在后面，渐趋衰落。因此，对机遇识别的研究引起了人们极大的兴趣。另一方面，数据挖掘技术是自网络技术之后的下一个热点话题。随着计算机技术的发展，在各个领域产生了大量的数据，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息。目前的数据库系统缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段，导致“数据爆炸但知识贫乏”，更谈不上运用这些信息和知识来识别对企业发展有利的形势，以及制定有利于企业跨越式发展的决策。然而，就数据挖掘技术的本质来说，它就是“在庞大的数据中寻找出有价值的隐藏事件，加以分析，并将这些有意义的信息归纳成结构模式，作为企业在进行决策时之参考依据”，由此可以说明，数据挖掘技术天生就是识别对企业有利的形势(机遇)，为制定正确的决策服务。识别与评估企业的机遇，对企业的快速持续发展具有重要的意义。对于新创企业，发现一个市场机遇，可以使企业快速成长起来，这时机遇成为企业成长的主要驱动因素；对于处于快速成长阶段的企业，一次技术创新机遇、市场机遇或融资机遇，可以使企业突破资源瓶颈，迅速发展壮大起来，这时机遇成为企业规模扩张的驱动因素；对于处于成熟阶段的企业，一次机遇可以促使企业在竞争异常激烈的市场环境中，寻找到新的客户群体、新的细分市场，以满足新的需求，避开互相厮杀的价格战，这时机遇把企业带向新的成长点和新的赢利空间……随着计算机技术的发展，数据挖掘日益广泛地应用在商业决策支持、商务智能、客户关系管理、防止金融行业的欺诈等领域中，在这些领域罩，主要是把数据挖掘技术作为一种工具或手段来使用，主要体现了数据挖掘技术的先进性，这时，数据挖掘为企业带来的只是间接收益，数据挖掘的结果基本上可以适用行业里近乎所有的同类企业。而把数据挖掘技术应用在机遇识别与评估中，则主要体现了企业自身目标性的特点，以及数据挖掘为企业发展带来的直接的超常收益，由此可见，利用数据挖掘进行企业机遇的识别与评价具有重大的研究价值和意义。该篇论文在阐述了数据挖掘应用在企业机遇识别与评价的理论基础和方法后，提出了利用数据挖掘技术进行机遇识别与评价的步骤，并结合JA实业有限公司的实际业务流程、企业价值链和实际拥有的业务数据，构建了运用各种挖掘方法和技术一步一步地识别出在这些数据中“潜伏”着的机遇，就如同利用先进的挖掘技术逐步在地质中挖掘出“金矿”一样。本文通过理论联系实际的论述，论述了数据挖掘技术进行企业机遇识别与评价的重要意义和应用前景。4.期刊论文刘明军.杨京京.朱正茂数据挖掘在企业管理中的应用-大众科技2006,(1)文章提出了利用数据挖掘中的模糊聚类技术,分析企业运转过程中发生的各成本要素以及其相互关系而产生的分类,对于企业的决策者来说具有重大的现实意义.5.学位论文崔兆顺基于人工神经网络的时序数据挖掘应用研究2007目前，数据挖掘作为现代企业管理的重要辅助工具，被广泛应用于各个领域。在我国，数据挖掘技术取得了较大的成就，但还存在很多问题，尤其是在具体应用方面，面向实际应用的软件和可视化挖掘技术仍然十分匮乏，企业内各种信息往往不能有效的形成决策信息和知识，严重滞后了企业决策智能化的发展和应用。这也是造成我国企业尤其是西部中小企业的发展水平缓慢和管理模式落后的主要原因。所以急需一种能够解决现有问题，提高企业各种数据的处理能力，帮助企业进行辅助决策的应用系统。将数据挖掘技术应用于企业的辅助决策，发现数据中隐含的各种有用的知识，来提升企业管理和决策水平，是一种十分有效的手段。论文以西部地区中小型制造企业为研究对象，通过对日常时序数据进行模式分析，在国内专家知识和先进管理模式指导下，利用神经网络进行时序数据挖掘，用以达到销售量预测，为企业生产提供合理辅助决策，对企业的生产和发展具有一定的作用。论文系统研究了时序数据挖掘的相关理论和最新技术，总结了通用的开发方法。以此为基础，构建基于动态BP神经网络的时序数据预测平台，研究了其中所采用的关键技术并加以实现。论文主要研究成果有以下几个方面：(1)结合动态神经网络理论，提出了一种动态逐渐增元的数据预测框架，并以此建立了一个应用系统，在结构上，可以完成实际业务的数据挖掘相关工作，对时序数据进行有效的处理，发现数据中内在的规律和模式。(2)针对时序交易数据的特性，将预测转化为基于小样本空间的对应点误差最小预测，利用BP神经网络动态处理，以此来保证了数据挖掘后预测结果的精度保证；并在领域和专家知识的指导下，将其他经济指标参数作用于预测，提高预测的性能。(3)结合构建动态BP网络方法，进行动态可干预的数据预测，解决神经网络特征变量过多造成网络收敛速度降低的问题。利用可视化编程，结合灵敏度分析理论，提高了预测的精度和获得知识、规则的可解释和积累能力。论文的创新点在于利用动态神经网络和基于最小点误差预测应用于企业时序数据预测系统，提出了一种结合灵敏度分析和逐渐增元方法来提高预测结果解释能力的框架。利用将数据转化为小样本空间的方法，保障数据挖掘的精度。6.学位论文柯林基于粗糙集的CRM数据挖掘理论与方法研究2009产品营销由卖方市场转变为买方市场，企业经历了以“产品为中心”向“客户为中心”时代的转换。信息技术的使用为企业管理客户带来了极大的方便，但随之而来的是信息时代的数据爆炸和知识贫乏的矛盾，数据挖掘技术为其提供了有力的保证。粗糙集应用于数据挖掘避免了主观评价所带来的误差，显示出很强的生命力。本文研究的内容集中在关于客户价值的分析研究、数据挖掘预处理以及挖掘算法的改进。第一，本文比较研究了基于客户价值的客户细分方法。比较了目前的一些基于客户价值的客户分类方法，分析了其中的不足，对目前的方法提出了改进。第二，对数据挖掘预处理方法研究。预处理的内容包括复杂数据类型的处理、噪声数据和缺失数据的处理，以及异种数据库的处理等；本文针对数据处理中的噪声数据和缺失数据，提出一种基于粗糙集的消除噪声数据、缺失数据和冗余数据的处理方法。第三，对数据挖掘方法的改进。针对实际中预处理繁琐、数据失真、算法效率不高等问题，对粗糙集算法提出了改进，改进了数据挖掘的流程，在保证数据真实的情况下，能得到较好的效率，并且避免了预处理的繁琐性。第四，建立CRM的研究模型。本文将数据挖掘技术应用到客户关系管理信息系统，获得了良好的效果，并根据粗糙集的属性约简结果，建立了基于粗糙集的客户价值研究模型。7.学位论文仝瑞振数据挖掘在低压电器CRM中的应用研究2007对于现代企业而言，面对日益激烈的市场竞争，企业逐渐意识到维系与顾客之间的长久关系的重要性。客户关系管理(CRM)就是企业通过对客户的管理来提升企业市场竞争力的一种全面的电子商务解决方案。它与企业资源计划(ERP)以及供应链管理(SCM)一起构成了企业信息化建设的基本构架。客户关系管理的核心内容是利用信息技术对客户资源进行集中式管理。把经过分析和处理的客户信息与有关客户的各种业务领域进行无缝结合，让市场营销、产品销售、客户服务和技术支持等各部门的管理能共享客户资源，使企业可以根据客户的喜好和需求提供有针对性的服务，提高客户满意度和忠诚度，最终提升企业利润。本论文从低压电器客户管理和业务管理出发，在详细分析低压电器行业现状、系统目标和数据特点的基础上，深入研究了数据挖掘技术的价值以及数据挖掘在低压电器CRM中的应用问题，选择了适当的算法和方法对客户关系中的数据加以挖掘，明确了在低压电器CRM中实施数据挖掘的步骤。建立了能够提供分析决策的数据仓库，提出了低压电器实施客户关系管理所需建立的，以客户为主题的数据仓库的概念模型、逻辑模型、物理模型，并设计了低压电器客户关系管理系统。本文重点讨论了数据挖掘在CRM系统中应用的方式和关键问题，阐述了在CRM系统中建立和启动数据挖掘的步骤。为了阐述和论证观点，作者参与设计TCL工业电器事业部的CRM系统部分功能。围绕着系统的设计，本文介绍了数据挖掘在CRM系统中的应用的详细过程和步骤，包括：数据挖掘任务、数据的采集和预处理、数据库的建设、数据挖掘算法的应用以及系统界面设计等。本文的研究不仅可以为低压电器企业开展业务带来新的思路，为国内低压电器企业提升客户关系管理水平、提升客户满意度、获取竞争优势提供一定的帮助，而且在建立数据挖掘在客户分析中的应用方面也提供了有益的尝试。8.期刊论文王学军数据挖掘技术在企业管理中应用的研究和探索-商场现代化2006,(10)本文论述了数据信息在企业管理的现状及所起到的作用.同时论述了数据挖掘的思想及主要技术.并对数据挖掘思想和技术在企业管理中的应用进行了阐述和展望.9.学位论文汤杰数据挖掘在分析层次CRM中的应用2003目前企业已经从以产品为中心的模