第一篇：公共管理论文--将数据挖掘技术应用在客户关系管理中
[摘要] 在客户关系管理中，企业将面临大量的来自于客户和市场的数据和信息，这些数据是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的，但同时又是非常有用的。数据挖掘技术可以将这些数据有效的分析、整理，从而给数据使用者提供有效、及时的信息。本文就数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用做了粗浅的探讨。
[关键词] 数据挖掘 客户关系管理 应用 步骤
根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中，最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。
一、客户关系管理（CRM）
CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。
二、数据挖掘（DM）
数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。
常用的数据挖掘方法有：（1）关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。（2）序列模式分析。它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后（因果）关系。例如，可以通过分析客户在购买A商品后，必定（或大部分情况下）随着购买B商品，来发现客户潜在的购买模式。（3）分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如，银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况，可对给定用户进行信用风险分析。（4）聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购买模式进行描述，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。（5）孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象，它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如，银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗，电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。
三、数据挖掘在客户关系管理中的应用
1.进行客户分类
客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的服务来提高客户的满意度，提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如，保险公司在长期的保险服务中，积累了很多的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的客户群体。经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的服务，提高保险公司的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。
2.进行客户识别和保留
(1)在CRM中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户
这时可以采用DM中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述，顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购买倾向进行分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。
(2)在客户保留中的应用
客户识别是获取新客户的过程，而客户保留则是留住老顾客、防止客户流失的过程。对企业来说，获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成本高。在保留客户的过程中，非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。例如，某专科学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购买先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学计划，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的教师。
(3)对客户忠诚度进行分析
客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析,可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。
(4)对客户盈利能力分析和预测
对于一个企业而言，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。研究表明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利能力来划分客户，进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析，找出对提高企业盈利能力最重要的客户，进而进行针对性的服务和营销。
(5)交叉销售和增量销售
交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向，以达到交叉销售和增量销售的目的。例如，保险公司的交叉营销策略：保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否则会造成用户的反感。
四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤
1.需求分析
只有确定需求，才有分析和预测的目标，然后才能提取数据、选择方法，因此，需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。
2.建立数据库
这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先,要进行数据收集和集成，其次,要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载，形成数据仓库，并通过OLAP和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。
3.选择合适的数据挖掘工具
如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。
4.建立模型
建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。
5.模型评估
为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。
6.部署和应用
将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。
参考文献:
[1]罗纳德．S．史威福特．客户关系管理[M]．杨东龙译．北京：中国经济出版社，2002 [2]马刚:客户关系管理[M]大连：东北财经大学出版社，2008 [3]朱美珍:以数据挖掘提升客户关系管理[J]．高科技产业技术与创新管理，2006，（27）[4]顾桂芳何世友:数据挖掘在客户关系管理中的应用研究[J].企业管理，2007，（7）[5]苏红澜:数据挖掘技术在客户关系管理中的应用[J]．成都教育学院学报，2004（8）[6]李雄飞李军:数据挖掘与知识发现[M].北京：高等教育出版社, 2005
第二篇：数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用毕业论文.
数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用
根据波特的影响企业的利益相关者理论,企业有五个利益相关者,分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中,最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上,还体现在市场上,谁能获得更大的市场份额,谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺,因此,企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变,对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理,就要通过有效的途径,从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析,获得有利于商业运作,提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘,即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持,才使得客户关系管理的理念和目标得以实现,满足现代电子商务时代的需求和挑战。
一、客户关系管理(CRM CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入,改善企业的服务,提高客户满意度,同时能提高员工的生产能力。
二、数据挖掘(DM 数据挖掘(Data Mining,简称DM,简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不
完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。
常用的数据挖掘方法有:(1关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如,某商场通过关联分析,可以找出若干个客户在本商场购买商品时,哪些商品被购置率较高,进而可以发现数据库中不同商品的联系,进而反映客户的购
买习惯。(2序列模式分析。它与关联分析相似,其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果关系。例如,可以通过分析客户在购买A商品后,必定(或大部分情况下随着购买B商品,来发现客户潜在的购买模式。(3分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型,以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如,银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况,可对给定用户进行信用风险分析。(4聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上,聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组,并对顾客的购买模式进行描述,找出他们的特征,制定针对性的营销方案。(5孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象,它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如,银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗,电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。
三、数据挖掘在客户关系管理中的应用 1.进行客户分类
客户分类是将大量的客户分成不同的类别,在每一类别里的客户具有相似的属性,而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类, 针对不同类别的客户,提供个性化的服务来提高客户的满意度,提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如,保险公司在长期的保险服务中,积累了很多的数据信息,包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入,以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来,以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中,大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性,因而形成了具有共性的客户群体。经过数据挖掘的聚类分析,可以发现他们的共性,掌握他们的保险理念,提供有针对性的服务,提高保险公司的综合服务水平,并可以降低业务服务成本,取得更高的收益。
2.进行客户识别和保留
(1在CRM中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户
这时可以采用DM中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析,从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型,然后对每一个测试样本,用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较,如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可,就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如,图书发行公司利用顾客邮件地址数据库,给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述,包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述,顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时,就对该新顾客的购买倾向进行分类,以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。
(2在客户保留中的应用
客户识别是获取新客户的过程,而客户保留则是留住老顾客、防止客户流失 的过程。对企业来说,获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成本高。在保留客户的过程中,非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。例如,某专科学校的招生人数在逐渐减少,那么就要找出减少的原因,经过广泛的搜集信息,发现原因在于本学校对技能培训不够重视,学生只能学到书本知识,没有实际的技能,在就业市场上找工作很难。针对这种情况,学校应果断的抽取资金,购买先进的、有针对性的实验实训设备,同时修改教学计划,加大实验实训课时和考核力度,培训相关专业的教师。
(3对客户忠诚度进行分析
客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息,如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析,可以预测出顾客忠诚度的变化,据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新,以便留住老顾客,吸引新顾客
(4对客户盈利能力分析和预测
对于一个企业而言,如果不知道客户的价值,就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言,其价值是不同的。研究表明,一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的,这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户,就需要按照客户的创利能力来划分客户,进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化,帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析,找出对提高企业盈利能力最重要的客户,进而进行针对性的服务和营销。
(5交叉销售和增量销售
交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段,目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动,目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的,客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益,公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件,判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向,以达到交叉销售和增量销售的目的。例如,保险公司的交叉营销策略:保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的,否则会造成用户的反感。
四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤 1.需求分析
只有确定需求,才有分析和预测的目标,然后才能提取数据、选择方法,因此,需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测,还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估,确定
是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求,然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。2.建立数据库
这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先,要进行数据收集和集成,其次,要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源:客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载,形成数据仓
库，并通过 OLAP 和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。3.选择合适的数据挖掘工具 如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转 化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联 规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应 用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属 于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量 中发现某些联系。4.建立模型 建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型 的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较 好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通 过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未 来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需 要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最 合理、最适用的模型。5.模型评估 为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模 型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用 户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。6.部署和应用 将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取 必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用 系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当 的调整，以使模型适应不断变化的环境。参考文献: [1]罗纳德．S．史威福特．客户关系管理[M]．杨东龙译．北京：中国经济 出版社，2002 [2]马刚:客户关系管理[M]大连：东北财经大学出版社，2008
第三篇：客户关系管理论文：客户关系管理 零售业 数据挖掘 关联规则
客户关系管理论文：基于关联规则的零售业CRM的设计和实现
【中文摘要】随着我国零售行业竞争日益激烈,尤其是大型超市越来越多,传统的营销模式已经不适应现代的新形势了。客户关系管理(CRM)作为一种“以客户为核心”的支持有效市场推广、营销和服务过程的重要经营策略,越来越受到企业重视,有效做好客户关系管理对于企业提升竞争力起着很重要的作用。而在客户关系管理系统的基础上加入数据挖掘技术,可以透过数理模式来分析商家在营销过程中产生的大量资料,划分出不同类型的客户或不同的市场,分析出消费者的爱好和行为的方法,帮助商家保住原有客户,开发新客户,进一步提升客户的满意度。本文在传统客户关系管理系统的基础上,整合了数据挖掘(关联规则)及手机平台的应用,使得系统能够更有效地完成数据分析,更深度地挖掘潜在客户,更及时地为使用者反馈信息。本论文从以下几个方面进行了研究：(1)针对大型超市的工作流程,设计开发了一个大型超市零售业务的CRM,包括客户管理和智能分析等子系统,包含有客户资料查询、商品销量分析、商品销售关联分析和客户消费关联分析等等功能。(2)在客户消费关联分析中,使用数据挖掘中的关联规则Apriori算法对客户消费的商品进行了挖掘,建立了客户消费方式模型,根据客户选择规...【英文摘要】With the increasingly fierce competition of China’s retail industry, especially the wide spread of large
supermarket, the traditional marketing mode cannot adapt to the new situation today.Customer Relationship Management(CRM), an important kind of management tactic, are now attached great importance to which means take the customer as the core to support effective market promotion, marketing and service process.Effecting the CRM effectively plays a very important role in enhancing enterprise’s competiti...【关键词】客户关系管理 零售业 数据挖掘 关联规则
【英文关键词】CRM Retail Industry Data mining Association rules 【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848 【目录】基于关联规则的零售业CRM的设计和实现6-71113-1614-16ABSTRACT7-8
第1章 绪论11-17
摘要1.1 引论1.2 系统开发背景11-131.3.1 国外现况13-14
1.3 国内外研究状况1.3.2 国内现况
第2章 客户1.4 本文的内容和组织结构16-17关系管理与数据挖掘理论17-2517-19
2.1 客户关系管理
2.1.2 2.1.1 客户关系管理的基本内涵17-18零售业客户关系管理的特点18-1919-212.2.1 数据挖掘的定义19
2.2 数据挖掘技术
2.2.2 数据挖掘与知
2.3 基于识发现19-202.2.3 数据挖掘的方法20-21关联规则的数据挖掘21-242.3.1 关联规则的概述
21-2224-252.3.2 关联规则挖掘22-242.4 本章小结
3.1 3.1.2 3.2.1 第3章 零售业CRM系统的分析与设计25-47
3.1.1 功能性需求分析25-26
3.2 总体设计27-36需求分析25-27非功能性需求分析26-27设计思想27-31框架结构33-35台的选择36-3936-37
3.2.2 算法模型31-333.2.4 业务数据流35-363.3.1 ADO.NET开发技术
3.2.3 系统的3.3 开发平3.3.2.NET Framework开发技术37-39
3.4.1 操作型数据与分析型数据
3.4 数据设计39-4539-413.4.2 数据库设计41-453.5 零售业CRM系统
第4章 零售
4.2 4.4 进4.6 系功能模块设计45-46业CRM系统的实现47-58短信平台模块49-50销存管理模块54-55统管理模块57望58-6059-60项目63-64
3.6 本章小结46-47
4.1 客户管理模块47-494.3 智能分析模块50-544.5 报表打印模块55-57
4.7 本章小结57-58第5章 总结与展5.1 总结58-59参考文献60-63
致谢64
5.2 今后工作展望攻读硕士学位期间参加的科研
第四篇：高校管理中数据挖掘技术的研究论文
摘要：近年来，数据库挖掘技术的普遍应用，使数据价值实现最大化，在我国金融、商业、市场营销等领域得到广泛应用。然而在我国高校管理中并没有得到推广，为使高校管理系统中的数据充分发挥应有价值，在该系统中使用数据库挖掘技术意义深远。本文首先介绍了数据挖掘技术的流程，然后在教师教学质量评估中应用数据库挖掘技术，充分证明数据库挖掘技术在高校管理中能发挥重大作用。
关键词：管理；决策树；数据挖掘技术
当前，大部分高校都拥有配套的管理系统，该系统具备海量数据储存和管理功能，彻底告别了手工记录信息和数据的年代。不但节约了纸张，更有效提高了高校管理数据和信息的效率。然而我国高校没有有效利用应用数据挖掘技术，因此研究数据库挖掘技术在高校管理中的应用十分必要。
1数据挖掘技术的流程
数据挖掘技术能够将海量数据展开分析和处理，再把整体数据库中存在规律的数据整合起来，实施该技术主要包括以下五个环节。目标定义：该环节中要与有关领域的背景知识相结合，清晰、精确的定义出数据挖掘目标。数据准备：在该环节中要搜集、选取数据源中的数据，处理已选数据，将其转换为适合数据挖掘的形态。数据挖掘：该环节是数据挖掘技术的核心，即采用关联规则法、分类分析法等各种数据挖掘方法把数据中隐藏的知识和规律发掘出来。结果表示：在该环节中可以以用户需求为依据，将挖掘出来的知识和规律转变为用户能接受和理解的形态。知识吸收：该环节中，主要是把挖掘结果与指定领域中的需求相结合，在该领域中应用发掘出来的结果，为决策者提供知识，是数据挖掘的终极目标。
2数据挖掘技术在教学质量评估中的应用
2.1运用关联规则法挖掘数据库中的信息
评估老师教学质量不但是评定教学效果的重要部分，也是评定教师职称的重要根据，因此是高校管理工作中不可或缺的部分。目前评估教学质量的主要措施是搜集、统计学生的成绩和以及对老师的评价，然后加权算出老师的总得分，作为评估该老师教学质量指标。这种方法非但不科学，其权威性也较低，因此需要深挖数据的相关性，本文采用了数据挖掘技术中的关联规法挖掘数据中的规律和知识，为评估老师教学质量提供有力根据。运用关联规则法挖掘数据，其规则方法为“XY，置信度为c%，支持度为s%”。关联规则中置信度为c%：在整体事件D集合中，如果既能够符合事件X中拥有c%的需求，也能够符合Y的要求。那么就用置信度来表示关联规则的强度，被记录为confidence（XY），置信度最小值用minConf来表示，通常置信度最小数值由客户提供。关联规则中置信度为s%：在整体事件D集合中，如果既能够符合事件Y中的s%的需求，又能够符合X要求。用支持度来表示关联规则的频度，把支持度的最小数记录用minsup（X）来表示，通常支持度最小数值由客户提供。频繁项集合：当X项集的支持度大于等于用户设定好的最小支持度时，那么频繁项集是X。通常关联规则包含两个环节：①把全部频繁项集从整体事件集中选出；②运用频繁项集产生关联规则。在这两个环节中关联规则效果和性能是否良好取决于第一个环节。
2.2关联规则分析在评估教学质量中的运用
第一步是准备数据期，在某大学的教学管理系统中将五百条与教学评价有关的记录从数据库中随机抽取，并挑选出老师编号、学历、性别、教龄、评估分和职称这六个属性，并将相关数据从数据库中提取。比如把讲师、副教授和教授等职称转化成11、01、00等编码，表1就是制定的评价教师教学记录表。第二步采用关联规则分析法把90分以上评价分数作为检索目标和判断标准，也就是将≥90分作为判断是否是高教学质量阙值。通过检索有143条记录符合标准，即设定最小的支持度为10%，置信度则为15%，得出下表2的关联规则。最后一步评价本次实验的结果。由上表得知，学生喜欢男老师和女老师的程度大致相同；学历愈高的老师，给予他们的教学评价也就愈高，即学历和教学评价成正比，这也说明了学历高的老师其基本功与学历低的老师相比，前者基本功更为稳固，也有较高的科学研究水平；有较长教龄和较高职称的老师，其教学质量也越高；此外，在支持度中可以看出，高校教授和高学历人才越多，说明其办学能力也就越高。
3结语
高校管理系统作为教学信息化的重要举措，只是起到搜集和储存海量教学信息的作用，并没有挖掘出海量数据之间的相关性，而在本文中把关联规则法运用在教师教学质量评估中，在数据中挖掘有价值的知识和规律，使评估教师教学质量更具有科学性，因此在高校管理中全面应用数据挖掘技术，能为高校深化教学改革提供新的契机。
参考文献
[1]江敏，徐艳。数据挖掘技术在高校教学管理中的应用[J]。电脑知识与技术，2012，（24）：541—545+560。
[2]杨雪霞。数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用研究[J]。软件，2011（04）：16—18。
第五篇：数据挖掘在培训管理中的应用论文
1、引言
对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。
2、数据挖掘在培训管理系统中的应用
大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。
2.1初步探索
培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。
2.2数据预期处理
数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。
2.3数据挖掘
WangJ开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。BodeaCN使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。
3、总结
目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。
参考文献
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