浅析大数据时代背景下客户关系管理

摘要：随着大数据时代到来，客户关系管理面临着前所未有的挑战和机遇。在

这一背景下，良好客户关系的管理能够极大地提升企业客户管理效率，能够留住

客户亦能创造和挖掘更多客户。本文笔者将重点讨论在大数据时代客户关系管理

路径以及相关的客户管理系统的创建工作，以其为提升客户管理效率提供一定的

借鉴意义。

关键词：大数据时代；客户关系；管理

随着大数据在各行各业的渗透，建立在大数据背景下的有效的客户关系面临

的挑战和竞争越来越激烈。一个企业要想留住客户，就在所难免涉及到客户关系

管理。在新的历史阶段，客户关系管理必将面临着全新的课题。

一、客户关系管理的定义

大数据时代的到来，基于互联网技术发展的现代企业，其面临着前所未有的

生存和发展挑战。在这一环境下，客户关系管理应运而生并得到重视。所谓的客

户关系管理被称为CEM（Customer Relationship Management），是一种基于优化

企业与客户群体关系的一种管理手段和机制。作为一种高效的管理方法，它所涉

及的领域广，例如企业的世行营销、售后服务等诸多环节，它是当前市场营销倡

导的“以客户为中心”经营理念的根本落实。大数据时代，传统的客户关系管理已

经与时代脱轨，因为其不能够对潜在客户保持绝对敏感度，从而使得企业对潜在

客户的重视度上比较薄弱，从而使得企业对客户信息缺乏足够的妥善管理。大数

据时代所倡导的客户关系管理，是一种更加高效的现代管理理念，把客户看作是

企业的关键资源是其核心思想。它通过优化服务、迎合和满足客户需求等来保障

客户终身价值的创造和实现，从而促进企业与客户之间形成长期稳定的相互依赖

的关系，对于提升企业服务水平与客户满意度有很大作用，最终能够为企业吸引

更多客户，从而实现为企业增加盈利的最终目标。

二、大数据时代下客户关系管理的特点

大数据时代，客户关系管理被赋予全新特点，是其区别于传统的企业沟通模

式的主要特征。具体而言，其有以下四个方面特点。

(一)客户关系管理呈现虚拟化

大数据时代，企业利用互联网等数据工具对客户管理呈现出虚拟化的特点。

基于互联网在处理信息时具有其他手段无法达到的量级，其能够在短时间内对庞

大的数据进行精准化处理。在客户关系管理中，利用数据处理技术和软件，能够

将距离偏远的客户群融合到互联网上，对其提供相应的调研活动，其中包含售后

服务体验、产品或者服务体验等系列调查。通过这个过程，能够极大地推进客户

对企业以及产品和服务的认知，从而增进客户参与度，提升客户粘性。因此，在

这个过程中企业与客户利用互联网进行客户关系管理过程，充分体现出虚拟化的

特征，它最大的优势便是能够解决企业跨区域、长距离与客户进行有效沟通，解

决委托代理问题，最大限度降低沟通成本，提升企业客户关系效果。

(二)客户关系管理交易成本降低

通过将客户关系体系以数字化形式进行处理，相关事宜就能够以数字化方式

解决和落实，与此同时数字化处理能够最大精准地满足各自需求。在管理成本上，互联网使用费用要比传统的管理体系费用支出降低很多，采用数据化客户管理体

系能够符合企业降本增效的目标，对于企业营造利益价值增加收入有着积极推进

作用。

大大数据应用于客户关系管理系统的可行性与必要性

大数据应用于客户关系管理的可行性与必要性摘要：面对行业外竞争压力不断升级，企业如何通过客户关系管理创造高忠诚度的客户以提高自身效益，是企业必须深度思考的核心问题。同时，随着大数据技术在某些行业领域的具体应用，以大数据为核心的管理理念及操作应用不断升级。因此本文通过阐述客户关系管理与大数据的相关理论，分析了大数据应用于客户关系管理中的可行性及必要性。关键词：客户关系管理大数据可行性必要性一、客户关系管理与大数据的相关理论（一）客户关系管理相关理论客户关系管理（CRM），一般是指所有包含客户与企业互动信息的采集与整理，到20世纪90年代中后期，客户关系管理逐渐转变为分析、研究客户的各种资料。后经不断发展与完善，客户关系管理研究逐成体系。但由于不同学者及企业研究目的与角度的差异，目前关于客户关系管理理论尚无统一解释，主要存在以下几种观点：一是客户关系管理被视为一种商业过程及商业策略。IBM就认为客户关系管理是企业针对客户进行的一连串的包括客户识别、客户挑选、客户获取、客户发展及客户维护在的整体过程。企业为提高自身盈利能力及维持高的客户忠诚

度而开展的以顾客为核心的经营行为及实施的业务流程是将CRM视为商业策略的典型案例，而Gartner Group提出的CRM作为企业的商业策略及管理模式，重点在于提高企业的盈利能力及客户满意度，并非简单的IT技术的应用。二是客户关系管理被视为一种先进的IT技术。其中，Reinhold Rapp认为CRM实质就是管理软件及技术的操作与应用；我国部分人员也认为CRM的实质就是一套较为先进的可以整合企业部资源及简化相关业务流程的技术工具；Hurwitz Group也认为CRM的核心就是自动化。三是客户关系管理被视为一种营销策略。Don Peppers 等学者认为实施CRM的目的在于实现一对一营销，国部分学者也持相同观点，认为CRM营销畴归根结底就是实现一对一营销和数据库营销；还有人认为CRM就是企业实现与客户维持良好关系的营销管理策略，属于市场营销的分支。四是客户关系管理被视为一种管理方针。Gartner Group 认为，企业通过分析其整个市场活动与客户发生的各种交易行为，从而为企业提供全方位的决策支持，以此来提高企业的客户维护能力及认知水平，最终将客户收益最大化。基于以上观点，可以看出客户关系管理是现代企业利用某种软件应用系统从而不断增强企业与客户依附关系的一种企业经营策略。客户关系管理的核心是管理，技术是软件应用，目的是增强企业的客户保持能力。

客户关系管理简答整理

客户关系管理简答整理 1.客户关系管理的内涵？客户关系管理对企业有哪些积极地作用？答：CRM的内涵是企业利用IT技术和互联网技术实现对客户的整合营销，是以客户为核心的企业营销的技术实现和管理实现。作用：CRM的根本的作用是提高“客户满意度” ①提高效率：提高业务处理流程的自动化程度，实现企业范围内的信息共享，提高企业员工的工作能力，并有效减少培训需求，使企业内部能够更高效的运转。 ②拓展市场：通过新的业务模式（电话、网络）扩大企业经营活动范围，及时把握新的市场机会，占领更多的市场份额。 ③保留客户：客户可以自己选择喜欢的方式，同企业进行交流，方便的获取信息得到更好的服务，客户的满意度得到提高。可帮助企业保留更多的老客户，并更好的吸引新客户。 2.客户关系有哪些基本类型及其特征？企业如何选择客户关系管理？企业选择客户关系类型示意图客户数熾

边际利润水平如果企业在面对少量客户时，提供的产品或服务边际利润水平非常高，那么他应该采用伙伴型的客户关系，力争显现客户成功的同时，自己也获得丰厚的回报；但如果产品或服务边际利润水平很低，客户数量极其庞大，那么企业会倾向于采用基本型的客户关系，否则他可能因为售后服务的较高成本而出现亏损；其余的类型则可由企业自行选择或组合。因此一般来说，企业对客户关系进行管理或改进的趋势应当朝着为每个客户提供满意服务并提高产品的边际利润水平的方向转变。 3.客户满意度指数测评模型包括哪些潜在变量及其因果关系的构成？预期质量：消费者在购买该产品或服务前对其质量的预期；感知质量：消费者购买和使用该产品或服务后对其质量的评价；感知价格：消费者通过购买和使用该产品或服务对其提供价值的感受；顾客满意度：消费者对该产品或服务的总体满意度；顾客报怨：消费者对该产品或服务不满的正式表示；顾客忠诚度：消费者继续选购该产品或服务的可能性。

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》课程论文大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日题目学院学号姓名指导老师日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用摘要当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology．【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。一、大数据时代教育系统性变革的内外动力（一）教育系统变革的外动力以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。（二）教育系统变革的内动力

大数据发展背景及研究现状

大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是____年12月xx全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、xx零售业、制造业、欧盟公共部门及xx健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、xx、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。____年全球的数据储量就达到1.8ZB，与____年相比____年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。xx百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔xx通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“xx闺中”，成为极大的浪费。____年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“____年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。大数据与xx计算、物联网一起使得很多事情成为可能，将会是新的经济增长点。大数据随着以数据科学为核心的计算机技术的迅猛发展，推动了社会科学与自然科学等跨科学研究的发展。因此对xx乃至全国的大数据研究具有深刻而广泛的意义。

大数据背景下的数据库技术研究_张宇航

180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。（1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。（2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日大数据背景下的数据库技术研究文/张宇航志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。（3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。（4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响大数据决策成为一种新的决策方式。依据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻底改变。大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索这家零售业巨头为其网站https://www.360docs.net/doc/554977597.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求：（1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求；（3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页图1：kv 存储的合并图2：BigTable 数据模型实例

客户关系管理系统数据库设计汇总.doc

系统名称：客户关系管理系统一、系统需求分析：客户管理系统是为了方便管理客户基本信息，完成公司决策的重要手段，通过该系统，系统管理员可以通过次系统查询客户的基本信息，以及客户所购产品的信息。并可以对新老客户进行添加和删除，也可对现有用户的基本信息进行更改。从而实现公司对其客户的管理。客户可以通过该数据库查看自己的基本信息和消费情况。职员可以通过该数据库查看自己的基本情况、业绩情况和工作计划。该数据库包含5个实体，分别是客户，联系人，产品，任务计划，反馈信息。通过该数据库，可以实现以下功能（举例）简单查询： ①查询客户的基本信息 ②查询公司职员的业绩情况（即联系人发展的客户情况） ③查询公司职员的任务计划复杂查询： ①查询客户对某一类型产品的反馈信息（通过产品表和反馈信息表连接实现） ②查询客户反馈信息的受理情况插入功能：增添新客户，新产品，新联系人，新反馈信息以及其相关属性修改功能：系统管理员修改客户的基本信息（如积分，联系方式等），修改联系人的工作计划，反馈信息的受理情况二、E-R图

三、关系模式系统中的实体有：客户，联系人，反馈信息，任务计划，产品关系模式如下：客户（客户编号，姓名，联系方式，联系地址，积分，信用度，所购产品，消费时间，联系人编号）联系人（联系人编号，姓名，所属部门，产品类型，任务计划编号，工资）反馈信息（反馈编号，反馈人姓名，反馈时间，反馈内容，产品编号，解决情况）任务计划（任务计划编号，联系人编号，客户数量，计划利润，计划时间，实施情况）产品（产品编号，产品名称，生产日期，产品类型，质量级别，价格，优惠情况）反馈（客户编号，反馈编号）发展（联系人编号，客户编号）购买（客户编号，产品编号，购买时间，购买数量）制定（联系人编号，任务计划编号，制定时间）四，物理设计

数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析

数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析 Prepared on 22 November 2020

数据挖掘在零售银行客户关系管理中的应用分析蔡洋萍1 （湖南农业大学经济学院湖南长沙 410128）摘要：银行传统的商业模式发生了巨大变化，银行之间的竞争也日趋激烈。其竞争焦点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的竞争中取胜。因此，客户关系管理正越来越受到银行的重视。商业银行要获取客户，就需要深入了解客户的偏好，明晰客户需求。数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关系管理的关键技术。研究分析大数据时代零售银行客户关系管理，重点分析大数据技术在零售银行客户获取、客户情绪分析、客户行为预测、客户市场细分当中的应用。关键词：数据挖掘零售银行客户关系管理在我国利率市场化进程不断推进的背景下，长期以往以经营传统对公存贷业务为重心的商业银行利润空间将因利差收益缩窄而营收面临考验，商业银行不得不从新思索新的经营方向与营收来源。从国际商业银行的发展历程演变看，零售银行业务将是我国商业银行新的利润增长点。但是，随着我国互联网金融在“草根”阶层的深化，商业银行面临来自利率市场化与互联网企业跨界开展金融业务的双重挑战。因此，长期以来粗放式经营零售业务的商业银行不得不开始思索其零售银行业务如何转型与发展。当前，尽管商业银行已经积累了大量的数据，但银行对数据的利用还远远不够深入，出现“数据丰富但信息贫乏”的局面。如何利用好这些数据，从中提取出有益于商业银行经营和决策的信息给我国银行业带来巨大的挑战。同时，随着金融脱媒、利率市场化的进一步推进，面对互联网金融带来的冲击，银行传统的商业模式发生了巨大变化，银行之间的竞争也日趋激烈。其竞争焦点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的竞争中取胜。因此，客户关系管理正越来越受到银行的重视。面对上述内外部环境的双重挑战，商业银行要获取客户，就需要深入了解客户的偏好，明晰客户需求。数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关系管理的关键技术， 1基金项目：湖南省社科基金项目“我国村镇银行风险控制问题研究（13YBB102）”阶段性研究成果。作者简介：蔡洋萍（1982-），女，汉族，江西宜春人，金融学博士，湖南农业大学经济学院讲师，研究方向：中小企业融资、农村金融。

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。一、大数据成就了一个变革的时代大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。二、大数据时代促动了现代治税理念我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。（一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。（二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

第7章习题及答案_客户关系管理

第七章练习题一、选择题： 1.在数据仓库中，所有数据都是围绕一定的进行组织的 A 主题 B 主键 C 外键 D 视图 2.对于DSS，是非常重要的 A 最新数据 B 历史数据 C 分析数据 D 多媒体数据 3. 是从外部数据中收据数据，它是数据仓库中数据综合的一种类型 A 数据提取 B 数据清洗 C 数据抽取 D 数据切割 4. 是关于数据的数据 A 外部数据 B 内部数据 C 元数据 D 纯数据 5.数据粒度有两种形式，其中一种形式的数据粒度是面向的 A OLTP B CRM C OLAP D ERP 6. 数据集市的数据直接来源于中央数据仓库 A 独立的 B 依赖的 C 内部的 D 中央的 7.数据仓库的是具有层次性的 A 主键 B 变量 C 维 D 索引 8.由各维度的取值和变量值构成 A 维成员 B 维 C 事实 D 索引 9. 技术的核心是多维分析 A OLAP B CRM C OLTP D ERP 10.三种多维数据模型中，最为流行 A 星型模型 B 雪花型模型 C 星座模型 D 网型模型 11.由于的应用，数据需要定期的从数据仓库中导入多维数据库中 A OLAP B OLTP C CRM D ERP 12.由类和类之间的关系构成的模型称为 A 关系模型 B 类模型 C ER模型 D 对象模型 13. 的设计是数据仓库模型设计的第一步 A 部门模型 B 类模型 C 企业模型 D 对象模型 14. 的选取是模型设计中极为重要的一部分 A 主题 B 类

C 变量 D 对象 15.无论数据仓库以怎样的数据模型组织数据，最终还是以各种来完成的 A 表空间 B 类 C 变量 D 表 16.在中，只有一个事实表，每个维表都与事实表直接连接 A 星型模型 B 雪花型模型 C 星座模型 D 网型模型 17. 中的数据是最丰富的、最详细的 A 事实数据库 B 关系数据库 C 高级数据库 D 数据仓库 18.数据挖掘的基础是 A OLAP B OLTP C 人工智能 D 数据仓库 19.对一组数据的集合分组成为有类似的对象组成的多个类的过程称为 A 分类 B 汇集 C 类分析 D 聚类 20. 也常常作为数据挖掘的第一部，对数据进行预处理 A 分类分析 B 关联分析 C 聚类分析 D 孤立点分析二、填空 1.数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、非易失的(non-volatile)、随时间变化的(time variant)数据集合，用于。 2在数据仓库中涉及两个非常重要的概念，即和。 3.常见的数据分割有以下几种形式：、和。 4. 是用于支持企业日常的、全局应用的数据集合。 5. 是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。 6.用户分析问题的角度或决策分析的出发点构成了数据仓库中的。 7.OLAP技术的核心是。 8.从数据仓库的最终用户看，可以将用户分为和两类。 9.在CRM系统中实现，是CRM系统成败的关键之一。 10.数据主要有四个方面的来源：、客户行为、和其他相关数据。 11.数据仓库的就是逻辑模型在数据仓库中的实现模式。 12.对于数据仓库的应用效益，一般有两种分析方法：和。 13. ROI的计算公式是：。 14. 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，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。 15. 中的数据是最丰富、最详细的。 16. 和关联分析相似，其目的也是为了挖掘出数据间的联系，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。 17.孤立点又叫，是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象。 18.数据挖掘的第一步是。 19. 是指将所有的客户分成不同的类的过程。 20. 是提高企业客户关系管理的一个重要目标。

大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。一、用大数据技术营造良好的教学环境（一）大数据迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V：规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。（二）大数据的特点通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已

大数据在营销和销售中的十大应用

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大数据在营销和销售中的十大应用当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量,提高销售机会数据的质量,提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率等等。而在市场营销中,大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增长收入和客户生命周期外,还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。如果公司是提供基于云计算的企业软件服务，大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC)，客户终身价值(ＣLＴV)的信息，管理许多其他客户驱动的指标，这些指标对于经营云业务至关重要。下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用: 1．大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略，最大限度的优化定价变得可能。麦肯锡的分析发现，一家典型的公司７5%的收入来源于其标准产品,在每年这成百上千种定价标准产品的决策中3０%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少,１%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。

报告来源-- 麦肯锡公司:利用大数据更好的做定价决策 2.大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。根据下图的调查问卷,Forresteｒ的研究发现44%的B2Ｃ的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率，3６%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。

客户关系管理CRM系统设计报告

客户关系管理(CRM)系统设计报告摘要通过CRM系统分析、本公司需求分析及考察CRM的一般系统与实际业务流程关系，确定本公司CRM系统设计定位于基于部门应用、运营与分析并重。并在此系统设计目标定位下，确定系统流程，设计功能模块，并努力面向部门协作与数据挖掘。针对系统，本文模拟了使用过程，预测运行效益，证实了系统的可行性。因已立项，本报告不作项目可行性分析。目录第一部份系统分析和需求分析一、基本需求分析-------------------------------------------2. 二、CRM 一般系统-------------------------------------------3. 三、系统设计定位-------------------------------------------7. 第二部份系统设计一般技术需求-------------------------------------------7. 流程设计及功能菜单设计---------------------------------8. 三、数据表设计---------------------------------------------11. 四、界面设计-----------------------------------------------16. 五、功能模块设计-------------------------------------------16. 六、系统策略-----------------------------------------------17. 第三部份可行性预测一、使用描述-----------------------------------------------17. 二、效益分析-----------------------------------------------18. 第四部份其他信息词汇注解-----------------------------------------------19. 参考模型-----------------------------------------------19. 系统设计流程图-----------------------------------------20. 设计说明-----------------------------------------------20.

大数据时代背景下分析计算机信息技术

大数据时代背景下分析计算机信息技术摘要：计算机信息技术的飞速发展，逐步实现了数据信息的大量、高效交换，打破了原本在时间上和空间上的限制，进一步拉近了人与人之间的距离。而伴随着大数据时代的到来，计算机信息技术也面临着机遇与挑战并存的新局面。本文结合大数据时代的相关内涵和特点，对计算机信息技术的现状及前景进行了分析。关键词：大数据时代；计算机信息技术；现状；前景大数据也称巨量数据，指数据量极其巨大，无法通过现有的主流数据处理软件，在合理时间内进行采集、管理、处理的资讯。大数据可以说是科技发展的产物，是继移动计算、物联网、云计算等信息技术之后的又一个新兴事物，是在信息技术快速发展的基础上产生和发展起来的。在这种情况下，如何对计算机信息技术进行创新，确保其能够进一步推动社会的发展，是需要人们重点研究的课题。一、大数据的内涵和特点简单来讲，大数据就是指大量的数据，其中所蕴含的信息无法利用现有的计算机硬件设备和软件系统进行处理，也就无法为客户提供全面准确的数据服务。通常来讲，当数据容量在10TB-1PB之间时，就可以称之为“大数据”。

与一般的数据信息相比，大数据具有几个非常显著的特点：一是信息容量极其庞大，在大数据时代背景下，计算机的信息容量能够达到1ZP（约为1.0×1012GB）的数量级，相当于传统1TB（约为1.0×103GB）的数量级要远远超出；二是信息处理效率极高，大数据时代许多的信息流都是能够进行实时计算存储的，而且依托于网络可以实现高速传输，而在这种情况下，为了适应信息流实时高速传输的显示需求，需要开发更加专业的大数据处理工具；三是信息结构的多样化，大数据时代中数据信息的构成并非单一的文本信息，还包括了音频、视频、图像等多样化的内容，在为人们提供更加高效的数据服务的同时，也在一定程度上增大了信息处理的难度。二、大数据时代计算机信息技术的发展现状大数据时代的到来，推动了社会的变革，也为人们开创了一种全新的生活模式。而在大数据时代背景下，计算机信息技术面临着机遇与挑战并存的局面，需要相关技术人员的深入研究，以确保计算机信息技术的发展能够紧跟时代发展潮流，满足大数据时代的信息处理需求。 1.机遇大数据时代的开幕预示着计算机网络的普及，从目前来看，计算机网络已经基本实现了全球互联，开放式的数据共享平台加快了信息的流通速度，也使得“大数据模式”在各

分析型客户关系管理_CRM_的数据仓库模型

分析型客户关系管理(CR M)的数据仓库模型张玉颖,姚家奕X (北京交通大学经济与工商管理学院,北京海淀100044) 摘要:随着Internet的飞速发展,CRM已经成为企业在竞争中获胜的重要资源。而CR M的设计与实现又是以数据仓库为核心技术的。在主要介绍了CRM的内涵以及数据仓库技术的概念的基础上,并进一步阐述了数据仓库在CR M系统中的重要作用。关键词:CRM;数据仓库;数据挖掘中图分类号:F27017文献标识码:A文章编号:1671-1181(2003)04-0025-04 任何一个企业追求利润无非有三种方式:降低企业内部的生产管理成本、挖掘现有客户的潜力、寻找新客户。随着信息社会的发展,客户拥有了比以往任何时候都多的对产品和服务进行选择和比较的机会与权利,以客户为主导的牵拉型市场已经形成。无疑,一个企业要想增加利润并获得竞争优势,良好的客户关系至关重要。也正是如此,客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)将具有很好的应用前景。一CRM的基本内涵 CRM在国内外已经引起广泛关注,然而迄今为止对于CRM本身却没有一个统一的定义。一方面,不能把CRM单纯的理解为一种营销理念,/以客户为中心0的思想形成已久,而CRM的真正提出是在Internet迅猛发展以后。另一方面,不能把C RM等同于客户管理信息系统,这样将会抹煞掉CR M的很多重要价值。事实上,CRM是一种经营理念,但它的产生与发展却与互联网技术息息相关。在某种程度上可以这样理解:CRM=管理理念+信息技术+计算机应用系统。首先,CRM的核心思想是将企业的客户视为最重要的企业资产,根据客户利润贡献能力的大小,充分调动可用资源以有效建立、维护和发展客户的长期互利合作关系。这种理念本身与信息技术没有直接联系,但它却是引导C RM的灵魂。其次,没有信息技术的发展,CRM还只停留在/以客户为中心0的阶段。正是由于网络通讯的发展和数据仓库及其相关技术的成熟,企业才有能力整合各种客户联系渠道,建立一致的企业全局数据并实现CRM中的商业智能。可以说信息技术是CRM的基础,脱离信息技术谈CRM将是空中楼阁。最后,CRM作为一种解决方案,要最终体现为一套计算机应用系统。一套CRM系统大都具备市场管理、销售管理、销售支持和服务功能,也要具备对象记录与分析的功能。但由于目前CR M系统远不如ERP成熟,还很难定义系统的界限,只是将若干功能模块集成起来,有利于系统的扩展和移植。目前,业内人士倾向于将C RM系统分为三类:操作性(Operational)、分析型(Analyticai)和协作型(Colla bo-ra tive)。一个CR M系统的体系结构如图1所示。操作型CRM,即所谓的前端办公室应用,包括销售自动化、营销自动化和服务自动化等,实现前端办公和后端办公的无缝集成。操作型C RM的主要目的是让各个部门的业务人员在日常工作中能共享客户资源,减少信息流动的滞留点。客户在同企业打交道时只需要把企业当作一个整体而不必为单独处理同企业各个部门之间的关系而烦恼。操作型CRM是客户关系管理中最基本的应用模块。分析型CRM不直接与客户打交道,主要工作是将操作型CRM中有价值的数据提取并进行分析和预测。分析型CRM以数据库为基础,将交易操作所累计的大量数据过滤,抽取到数据仓库,再利用数据第13卷第4期2003年12月湖南工程学院学报 Journal of Hunan Institute of Engineering Vo1.13.No.4 Dec.2003 X收稿日期:2003-09-17 作者简介:张玉颖(1980-),女,硕士研究生,研究方向:信息管理。

信息技术背景下的大数据分析

信息技术背景下的大数据分析全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的

某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来阐述大数据的一些分析方法和技术。、数据关联性分析一）问题的提出标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性，数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价值。我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看，学生的学业成绩标准达成指数、次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？二）问题的分析通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关，是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要两个先来探讨数据的关联性问题。健康体检项目”是基于高层