基于数据挖掘的edp—crm系统设计及实现本科论文.doc

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1、毕业设计论文基于数据挖掘的EDP-CRM系统设计及实现摘要CRM(CustomerRelationshipManagement)系统的目的在于建立一个整合客户服务、市场竞争、销售以及技术支持的系统，为企业带来长久的竞争优势。作为一种典型的交互式系统，CRM系统是企业管理中信息技术和应用解决方案的集成。它既是管理客户关系的一系列信息技术、方法和措施，又是运用信息技术将企业涉及的销售、客户服务、内部管理等业务流程自动化的软件及硬件系统。而随着企业对CRM系统的长期使用，会积累大量的数据，他们迫切需要从现有大量数据中提取出数据中潜在的知识，因此对CRM系统进行数据挖掘的

2、需求已经必不可少。本文以某高校EDP-CRM项目为背景，介绍了CRM系统中客户管理模块和数据挖掘模块的设计与实现。通过该EDP-CRM系统，既可以方便地对客户开展基本的客户管理、产品管理、售后管理等客户管理功能，又可以在此基础上对现有数据进行聚类、分类、关联、时间序列分析等数据挖掘操作。本文主要研究在数据挖掘的基础上构建CRM系统的技术。围绕某高校EDP-CRM系统的客户关系管理和数据挖掘两大功能模块进行了详细的研究分析。文中详细介绍了客户关系管理系统和数据挖掘技术。首先，客户管理模块着重介绍了模块的软硬件架构，流程设计和功能实现，从而保证CRM系统的基本功能的实

3、现。而数据挖掘模块描述了模块实现的流程和技术，并在系统现有功能情况基础上，作者研究了数据挖掘的建模方案，主要重点讨论了数据仓库的构建模型和构建过程，从操作型环境抽取数据并导入数据仓库方法，对数据进行综合处理的实现技术，以及后期数据如何追加到数据仓库的机制，并详细介绍了关联规则挖掘模型，聚类挖掘模型和分类挖掘模型的实现技术。在确定了系统的关键技术后，完成了其CRM的系统的设计和实现。最后作者总结全文，并提出了进一步工作的方向。第一章绪论一、研究背景及研究意义随着市场对知识要求的提高，越来越多的企业高层对知识在企业竞争发挥的作用有了深刻认识，EDP教育也逐步发展起来。

4、但是，当前EDP教育产业在国内由于发展时间较短，也存在一些问题影响EDP教育的进一步发展，其中，如何在激烈的市场竞争环境下开发和占领市场以使EDP教育产业获得生存和发展是决定一个EDP教育产业能否良性发展的关键问题。为了解决这个问题，客户资源的有效利用是一个关键。对于现代企业来说，客户资源正成为最具价值的资产，建立客户信息数据库，对这些最有价值的资产进行有效管理，成为企业的核心任务之一。EDP教育产业也是如此。因此，在解决客户资源管理环节，EDP教育产业也可以借鉴其他产业的经验，将CRM(CustomerRelationshipManagement，客户关系管理)

5、引入到EDP教育的客户资源管理之中。CRM是90年代西方发展起来的新型的管理策略，它在国外的应用己经取得了极大的成功，而我国对它的认识和应用才刚刚起步。当今许多企业的CRM数据库或数据仓库中都搜集和存储大量关于客户的宝贵数据，这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录及客户反馈的个个环节。充分利用这些数据，深入分析、挖掘隐含在这些数据中的有用信息，将有助于企业更好地管理客户关系，实现CRM的功能和目标。然而，由于缺乏在大量数据中发现深层次信息的能力，许多企业对于这些数据的利用还只是停留在基础层的浏览、检索、查询和应用层的继承、组合、整理等方面，而无法将这些数据转化为更

6、加有用的知识。因此，如何更加有效地管理企业数据库中快速增长的海量数据，将数据资源的利用提高到知识创新的高级阶段，己经成为企业当前需要迫切解决的问题，数据挖掘(DataMining，简称DM)技术的运用就可以帮助企业很好地解决这个问题。所谓数据挖掘，简单地说，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘作为一门交叉学科，受到多门学科的影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。需要特别指出的是，数据挖掘从一开始就是面向应用的，因此如何利用数据挖掘技术解决特

7、定领域的问题，是研究数据挖掘应用的核心问题[1][2][3][4]。近年来，该技术已经在商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等领域得到广泛的应用。综上所述，为了解决EDP教育中存在的客户关系管理混乱无序的现状，本文将根数EDP教育的特点设计EDP-CRM系统并将其实现，并为了进一步开发客户关系中的潜在的价值，将数据挖掘技术引入到EDP-CRM系统之后，通过对客户资源进一步进行细分，提高客户开发的效率，并对客户资源进行进一步的有效开发，从而达到有效利用客户的价值目的。二、国内外研究综述（一）国外研究现状1、数据挖掘研究现状随着信息技术的迅猛发展，数据库的

8、规模不断扩