数据仓库和数据挖掘在CRM中的应用研究

数据仓库和数据挖掘在CRM中的应用研究

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时间:2019-05-26

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1、首都经济贸易大学硕士学位论文数据仓库和数据挖掘在CRM中的应用研究姓名:赵慧申请学位级别:硕士专业:信息经济学指导教师:郭宁20040301摘要随着信息技术的发展和网络化经济的快速进步,传统的商业模式发生了根本性的变化。在很多行业,特别是零售业,由于产品和服务的商品化以及同质化,企业之间的竞争更加激烈:而且客户期望也在快速变化,对产品和服务的质量、个性化和价值要求更高。在这种环境下,客户的忠诚度是取得成功的重要因素,建立和维持客户关系成为企业取得竞争优势的最重要的基础。以数据仓库技术和数掘挖掘技术为基础的客户关系管理CRM系统

2、的出现,成为解决这一问题的有效途径。本文首先阐述了客户关系管理的概念及其发展历史,并描述了零售业实施CRM的困难和可能性系以及零售业CRM的体系结构。并进一步说明数据仓库技术和数据挖掘技术在CRM中的地位。然后,分析了数据仓库技术在CRM系统中的重要性。根据CRM系统中,客户信息数据仓库关键性的作用,讨论了数据仓库的构建模型和面向OALP的数据模型构建过程,以及从操作型环境抽取数据并导入数据仓库方法。最后,分析了CRM中客户细分的作用、方式。并讨论了利用数据挖掘的聚类算法进行客户细分的过程。并对几种细分方法做出比较,给出了总结

3、和展望。关键词:客户关系管理、数据仓库、数据挖掘AbstractWiththedevelopmentofinformationtechnologytherapidprogressofinteract.economy,theconventionalcommercialmodeischangingradically.Inmanytrades,morehomogeneousaretheproductsandserviceprovidedbydiverseenterprise,morecandescentisthecompetitio

4、namongthem,andatthesalTletimetheexpectationofcustomersisbeinghigherforquality,individualityandvalue.Sotheloyaltyofcustomersisasignificantfactorandthefoundationofenterprises’predominance.TheappearanceofCRM(CustomerRelationshipManagement)basedontheDataWarehousetechnol

5、ogybecomingakeytothesituation.First,thispaperintroducestheconcept,historyofCRM.ThenitdiscussesthedifficultyandpossibilityforCRMofretailtradeandtheframeworkofretailtradeCRMNextitexplajnstheimportanceofDataWarehouseandDataMiningtechnologyintheCRM.Second,thispaperexpli

6、catestheimportanceofDataWarehousetechnologyinCRMsystemaccordingtotherequirementofCRMandthepredominanceofDataWarehousetechnology.Then,basedonthekeyfunctionofCustomerInformationDataWarehouseintheCRMsystem,itdiscussesthemodelingconstructionandtheOLAP.0rientedmodelingco

7、nstructionforCustomerInformationDataWarehouse.AnditshowsthemethodtoETL(Extract、Transform、Load)datafromoperationalDatabasetODataWarehouse.Third,thispaperanalysestheimportanceandmethodoftheclientSegmentationinCRM.Andthenitdiscussestheprocessofclientsegmentingwithclust

8、eringarithmeticofDataMining.Anditalsocomparestheseveralsegmentingmethodsandmakesasummaryaboutclientsegmenting.KeyWords:CRM(CustomerRelaion

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