關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘在crm中的應(yīng)用

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1、哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用姓名：李珺申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：梁靜國(guó)20060101哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要客戶關(guān)系管理是一個(gè)系統(tǒng)性的工程，是技術(shù)和管理相結(jié)合的產(chǎn)物。作為企業(yè)信息化的最新發(fā)展，客戶關(guān)系管理實(shí)現(xiàn)了企業(yè)由以產(chǎn)品為中心向以客戶為中心的轉(zhuǎn)變，客戶首次作為一種資源納入企業(yè)的管理視野。目前客戶關(guān)系管理已經(jīng)成為企業(yè)提高客戶滿意度、增加客戶保留、提高企業(yè)盈利能力，從而提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的最有效舉措之一。與客戶行為相關(guān)的數(shù)據(jù)是客戶關(guān)系管理的基礎(chǔ)。企業(yè)的各種信息系統(tǒng)和員工頭腦中存在著大量的與客戶有關(guān)的數(shù)掘，這些數(shù)據(jù)背后往往隱藏著

2、許多重要的信怠，但由于技術(shù)和觀念的局限性，很多客戶數(shù)掘背后隱藏的客戶信息和客戶知識(shí)無(wú)法被快速有效地挖掘出來(lái)。數(shù)據(jù)挖掘正是為解決這一問(wèn)題應(yīng)運(yùn)而生的一種知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘能從大量的日常積累的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的信息和知識(shí)，用于支持決策。數(shù)據(jù)挖掘有著廣泛的商業(yè)應(yīng)用潛能，是知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)管理研究中的一個(gè)很有應(yīng)用價(jià)值的新領(lǐng)域。因此在客戶關(guān)系管理中融入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是未來(lái)的發(fā)展方向，具有廣闊的前景。本文研究工作鑒于此展開(kāi)。論文首先介紹了寫作背景、研究意義，并分析了國(guó)內(nèi)外cRM、數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)，提出了關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘問(wèn)題。然后對(duì)cRM、數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了概括描述，全面系統(tǒng)的闡述

3、了CRM、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論以及應(yīng)用技術(shù)，詳細(xì)論述了c蹦理念、技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在C醐領(lǐng)域的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，全面深入的研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，從分析傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法入手，引出該算法的不足并提出了改進(jìn)算法，給出了性能分析，并設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)算法模型，用實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法的有效性。從理論方面討論了關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用——關(guān)聯(lián)分類，證明其優(yōu)越性。最后從技術(shù)和應(yīng)用的角度探討了C剛中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，通過(guò)實(shí)遷分析，發(fā)現(xiàn)和解決實(shí)際應(yīng)用中的具體問(wèn)題。關(guān)鍵詞：客戶關(guān)系管理；數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；關(guān)聯(lián)分類墮璽堡三矍查堂堡主堂篁絲苧AbstractCRMisasystematicengineering

4、’whichisaresultconnectedtechnologywithmaIlagemem．As也ene、ⅣeStdeveloDmentofinf0衄atiorlalemerprise，CRMisaccomplishedtotr{msf0瑚ationfrommeproductSbycentertothecustOmersbycenteLAsaresource，tllecustomerisfirstlytm【enintotlleenterDrise’smana聆mentview_Atpresent，CRMh嬲beenmemoste街cientmethodtoelevatecu

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6、ion．Ho、vever，becauseofmelimitoftechnologiesandideas，mostirnportanti—-omlation觚dknowledgecannotbeminedquic“yandemcientlySo，dataminingisjustakrlowledgediscoverytechnologytosolvetheseproblems．Itcandiscovefpotemialanduse如linfonnationandknowledgetosustaindecisionsf如malotofaccmulateddata．Ithaswideb

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