数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现毕业设计
浅析决策树的数据挖掘在电信CRM中的应用
应用 。
建议 ； 第二，把 该模型运用到不同的数据集上 。
本文主要是对 电信 的 Ｃ Ｒ Ｍ数据 里不同种类的客户进行一 个简单的分类 ，并且对 客户 的类 型进行一个简单 的预测 。而 以下则是主要对 “ 客户流 失”的类 型进行一个简单 的分析 ， 从而 达到对 建立 决策 树挖 掘模 型 的过 程进 行一 个简 单 的论
摘 要 ：电信 ＣＲ Ｍ 中一直存在着 “ 数据丰 富但是知 识缺乏”的现 象，现有的数据分析技 术完全 没有跟 上时代 发展的潮流 ，更无 法适应 日益复杂的数据分析的需要 ，因此 ，如何挖掘决策树的数据挖掘在 电信 Ｃ Ｒ Ｊ Ｖ ｌ 中的应 用就 显得尤为重要 。决策树 的数据挖掘 ，能实现在 Ｃ Ｒ Ｊ ｖ ｌ 中根据客 户的年龄、所在的城 市、性别等 因素对客户进行分别 归类 ，该技 术一旦 实行 ，就 能更 大程度地 防止客户的流失 ，也 能争取新 的电信用 户。
crm数据挖掘电信应用案例
crm数据挖掘电信应用案例个人收集了温度哦精品文档供大家学习==============================专业收集精品文档================================================================================================= =======利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析随着世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入WTO步伐的加速,国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业看齐,以迎接电信运营业的国际化竞争。
同时随着国家改革的深化,国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。
国内、国际电信业的如此态势,对公众电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识提出了严峻的挑战。
企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向,真正体现“创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。
在电信企业面向市场、面向国内外众多的竞争者、努力创造更高价值的同时,客户流失的不断增加,客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。
那么,在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前,如何最大程度的降低客户的流失率呢,常用的方法之一就是利用数据挖掘技术。
数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。
它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则,在很多行业已经具有成功的应用。
在电信行业的应用领域主要有客户关系管理,客户欺诈分析,客户流失分析,客户消费模式分析,市场推广分析等。
在客户流失分析系统中,如何应用数据挖掘技术,主要方式是根据以前拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型,找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的最终状态的关系,并给出明确的数学公式。
只要知道客户属性、服务属性和客户消费数据,我们就可以计算出客户流失的可能性。
数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用研究
与分类模式不同 ， 进行聚类前并不知道将 户、 通过完善的客 组 内的差别尽可能小 。
户服 务 和 深 入 的 客 户 分 析 来 满 足 客 户 的 需 求 。 证 实 现 客 户 的 要 划 分 成几 个 组 和 什 么 样 的 组 ．也不 知 道 根 据 哪 些 数 据 项来 定 保 终 生 价值 。接 常 规算 法 ， 家 企 业若 保 住 ５ 的 稳定 顾 客 ， 该 义 组 。一般 来 说 ，业 务 知 识 丰 富 的人 应 该 可 以理 解 这 些 组 的含 一 ％ 那 义 ． 果产 生 的模 式无 法 理 解 或 不 可 用 ． 该 模 式 可 能 是 无 意义 如 则 企 业 的 利润 至 少 会增 加 ２ ％。 ５ Ｃ Ｍ 也 是 一 种 管理 软件 和 技 术． 将最 佳 的 商 业 实 践 与 数 的 。 Ｒ 他 自动预 测 趋 势 和 行 为 ： 据 挖掘 自动 在 大 型数 据库 中 寻 找 数 据挖 掘 、 数据 仓 库 、 对 一 营 销 、 售 自动 化 以及 其 他 信 息 技 术 一 销 紧密 结 合在 一 起 ． 企 业 的 销售 、 户 服 务 和决 策 支 持等 领域 提 预 测 性 信 息 ．以往 需 要 进 行 大 量 手工 分 析 的 问题 如 今 可 以迅 速 为 客 直 接 由数 据 本 身得 出结 论 。 个典 型 的例 子 是市 场 预 测 问 题 ， 一 数 供 了一 个 业务 自动 化 的 解 决方 案 据 挖 掘 使 用 过 去 有关 促 销 的 数 据 来 寻 找 未来 投 资 中 回报 最 大 的 １２ Ｃ ． ＲＭ 的 特 征
维普资讯
２０ ０ ６年第 １ Ｏ期
福 建 电
脑
３ ７
数据挖掘技术在客户关 系管ｔ Ｃ Ｍ） ￥（ Ｒ 中的应用研究
数据挖掘在CRM中的应用
数据挖掘在CRM中的应用摘要：本文简要的阐述了数据挖掘的基本概念，探讨了数据挖掘在CRM中的应用，论述了SAS数据挖掘的方法，最后通过案例分析说明数据挖掘是企业决策分析的有效工具。
引言随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Internet技术的发展，各行各业业务操作流程的自动化，企业内产生了数以几十或上百GB计的大量业务数据。
这些数据和由此产生的信息是企业的财富。
它如实的记录着企业运作的本质状况，但是面对如此海量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的知识，使企业获得利润。
能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。
一、基本概念那么什么是数据挖掘呢？简单地说，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
对于企业而言，数据挖掘有助于发现业务的趋势，揭示已知的事实、预测未知的结果。
从这个意义上讲，知识是力量，数据挖掘是财富。
二、数据挖掘在CRM中的应用数据挖掘按照其功能以及应用来划分，主要有：分类、关联、时间模式和聚类。
它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。
在客户关系管理（CRM）中，它可以应用在以下几个方面：－客户群体分类分析；－客户效益分类分析和预测；－客户背景分析；－客户满意度分析；－交叉销售；－客户信用分析；－客户流失分析；－客户的获得与保持等。
1.客户群体分类分析近年来，一对一营销正在被众多的企业所青睐。
一对一营销是指了解每一个客户，并同其建立起持久的关系。
数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类里的客户具有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同。
正所谓的“物以类聚，人以群分”。
例如，化装品企业的客户分为：少儿、青年、中年和老年或者按性别分为男、女，通过数据挖掘知其不同客户的爱好，提供有针对性的产品和服务，来提高不同类客户对企业和产品的满意度。
2.交叉销售现代企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦一个人或一个团体成为企业的客户，就要竭力使这种客户关系趋于完善，需要对现有的客户进行交叉销售，为原有客户销售新的产品和／或服务。
数据挖掘技术在CRM中的应用研究
关 系管 理为企 业 经 营 、 策 和 管 理 提供 了一 种新 决 型商业模 式 。
售、 服务、 技术支持等与客户相关的领域 ， 旨在改 善企业与客户之间关 系的新型机制 ； 也是企业通
过 技术 投资 ， 建立 能搜集 、 跟踪 和分析 客户信 息 的 系统 ， 造并 使 用先 进 的信 息 技术 、 硬 件 ， 创 软 以及 优 化 的管理方 法 和解决方 案 的总和 。
１２ 数 据挖 掘的定 义 ．
数 据挖掘 （ Ｋ ） 从 大 量 数 据 中 提取 出 或 ＤＤ 是
当今许 多企业 的数据 库或 数据 仓库 中都搜集 和存储 了大量 关 于 客户 的宝 贵 数据 ， 些 数 据涵 这 盖 了从 客户基 本数 据 、 购买 记 录 及 客户 反 馈 的各 个 环节 。充分 利用这 些数 据 ， 入分 析 、 掘 隐含 深 挖 在 这些 数据 中 的有 用 信 息 ， 有 助 于企 业 更 好地 将 管理客 户关 系 ， 现 Ｃ Ｍ 的功 能和 目标 。数据挖 实 Ｒ 掘 技术 的 目的是对这 些数 据进行 抽 取 、 转换 、 分析 和模型 化处理 ， 中提取 辅 助 商 业 决 策 的关 键性 从 数 据律 。客户 关系 管理是 数据挖 掘 技术在 企业决 策 支持 系统 中的重要 应用 领域 。
ｌ Ｃ Ｍ 与 数 据挖 掘 的基 本 理 论 Ｒ
１ １ Ｃ Ｍ 的概 念 ． Ｒ
急剧增大。在大量的数据与信息 中， 蕴藏着企业 运作的利弊得失。若能够对这种海量 的数据与信 息 进行 快速 有效 地 深入 分 析 和处 理 ， 能 从 中找 就 出规律和模式 ， 获取所需知识 ， 帮助企业更好地进
数据挖掘技术在电信行业CRM中应用研究
数据挖掘技术在电信行业CRM中应用研究作者：吴建华来源：《电脑知识与技术》2013年第35期摘要：该文主要基于数据挖掘技术和CRM基础上，以通信运营商大量数据为背景，分析数据挖掘技术在电信CRM系统中影响和应用。
关键词：数据挖掘；电信；CRM中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）35-7908-031 数据挖掘与CRM介绍数据挖掘技术通过从海量的、未知、存在噪音的应用数据中，对一些具有潜在价值或有预知作用的信息进行提取。
这些提取的结果均表现为一定的规则、规律、模式或者趋势等。
而CRM客户关系系统一般负责处理大量的客户行为，通过海量的客户数据信息通过技术处理将消费者的消费行为以及消费趋势进行确定。
并根据以客户的消费趋势以及规律对营销手段进行制定。
而给企业带来巨大利润。
在如今以用户至上为中心的电信运营商，如何利用数据挖掘技术提升CRM营销能力显得非常重要[1]。
在海量的客户数据信息中，利用数据挖掘技术，建立分析模型为CRM营销分析和决策分析，并提供具有针对性的解决方案，从而使企业的销售水平以及营销能力有所提升。
电信的CRM客户关系管理系统通过重新组合业务流程，预处理和分析相关的客户数据，并通过据挖掘技术将客户数据的各种信息或与客户信息相关联的信息进行挖掘，从而使客户数据的关键性指标能被提取。
从而为业务营销决策和个性化的客户业务服务提供数据支持和决策支持，从而提升客户服务能力，为客户和企业利润最大化提供解决方案。
2 CRM中数据挖掘的应用数据挖掘技术使用关联分析、偏差分析、聚类分析和预测等方法完成对复杂客户的数据的处理，从而从数据钟将所需的分析结果提取出来。
该文中，电信CRM客户管系统通过对据挖掘技术的应用，能够对群户群体、客户满意程度、交叉销售、客户盈利能力、客户流失情况进行分析。
下面对这些应用领域进行分析和探讨。
1）客户群体分类应用：此应用主要是对电信的客户群针对不同特质进行细分。
数据挖掘技术在电信行业中的应用
数据挖掘技术在电信行业中的应用针对当前电信市场“三足鼎立”经营管理过程中存在的新情况、新问题,特别是客户流失率、恶意欠费、固话业务用户增长缓慢甚至下滑、经济效益下降的矛盾日益突出等问题进行深入分析,引入当前流行的数据挖掘技术建立电信客户风险预警系统,该系统主要包括离网概率预测模型和欠费欺诈预警模型等两个功能模块。
该系统的实施将为电信企业实现管理智能化、降低坏账损失、提高风险预警机制、挖掘优质客户、实行差别策略等带来新的竞争优势。
标签：数据挖掘;客户关系管理;风险管理引言2008年,中国电信业又经历了一次市场变革,由此中国电信业由中国电信一家垄断,到今天的三足鼎立,经历了沧海巨变,电信市场的竞争不再局限于原有的业务范围运营。
重组后,中国移动、中国联通、中国电信三大运营商都取得了全业务运营牌照,市场竞争格局会重新洗牌,一家独大的局面不会再出现,今后的电信市场竞争将更加激烈。
近年来,全球范围内移动通信发展迅速,电信市场竞争日益加剧,人们对通讯产品的认知水平和消费能力不断提高,行业发展面临着新的机遇和挑战。
我国电信业在竞争架构、资源配置和发展趋势等方面出现了一些新情况、新问题,特别是客户流失率、恶意欠费、固话业务用户增长缓慢甚至下滑、经济效益下降的矛盾日益突出、企业发展差距逐步扩大、竞争架构严重失衡等情况,使得各家电信企业都不得不直接面对以下几个方面的问题:(一)客户流失率不断增大随着电信行业的迅速发展,客户选择电信产品及电信企业的余地越来越大,市场竞争不断加剧,电信企业之间对客户的争夺将越来越激烈。
而在竞争中受益的客户对服务的要求也越来越高,但传统的网络和技术等优势难以在电信企业之间拉开差距,无法形成差异化的竞争优势。
据调查显示,用户保持率增加5%,就能为运营商带来85%的利润增长。
(二)恶意欠费比例偏高由于我国电信企业提供的是电话通话等信息类服务,所以多数采取先消费后付款的营销方式。
在没有适当监管、控制措施的情况下,时常发生恶意欠费等行为。
数据挖掘在客户关系管理中的应用—计算机毕业设计(论文)
学院理学学士论文数据挖掘在客户关系管理中的应用——界面设计、数据库设计及数据预处理前言随着Internet 时代的到来，电子商务、企业信息化得到飞速发展，全球市场竞争的加剧和客户需求多元化的要求，给传统的商业经济模式带来了巨大的冲击。
传统企业基于4P (product 产品，place 渠道，price 价格，promotion 促销) 的竞争模式已逐渐被基于客户关系的经营理念所取代，未来市场的竞争已演变成为服务手段的竞争，建立和发展长期的客户关系是企业成功的关键，因此在客户关系管理中运用数据挖掘与其相关的技术已成为企业赢得核心竞争优势的重要手段。
它是强调以“客户关系一对一理论”为基础，旨在改善企业与客户之间的新型管理机制，同时也是包括一个组织机构判断、选择、争取、发展和保持客户所要实施的全部商业过程。
[1]面对当今社会信息化数据的迅速增长，“数据的爆长性增长与知识的相对贫乏”已成为现在人类最大的问题，人类分析数据和从中提取有用信息的能力已远远不能满足实际需要，所以我们要用数据挖掘技术来解决这些问题。
数据挖掘就是从数据中发现趋势或模式的过程，其目的就是通过对大量数据的分析从中发现人们先前不知道的、但又非常有用的新的信息。
数据挖掘的应用领域非常广泛，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等，在CRM系统中也发挥着十分重要的作用。
数据挖掘从大量的客户数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有极大价值的知识和规则，并能够根据已有的信息对未发生行为做出结果预测，为企业经营决策、市场策划提供依据。
因为在现实中存在了多种因素(如缩短的交易周期、增加的交易成本、新增的商品和物流方式、贪婪的竞争对手等)共同作用增加了客户关系的复杂性，所以成功企业必须对每一个因素做出及时反映。
此外，大家都知道市场不等人，今天的客户到了明天也许就不再是你的，与客户的交互也不想过去那样简单，客户和潜在客户希望用他们习惯的方式进行交互，因此这就要求人们在做决策时注意以下规则：(1)提供恰当的服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
毕业设计（论文）数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现毕业设计（论文）任务书此表由指导教师填写学院审核毕业设计（论文）学生开题报告课题类型：（1）A—工程实践型；B—理论研究型；C—科研装置研制型；D—计算机软件型；E—综合应用型（2）X—真实课题；Y—模拟课题；（1）、（2）均要填，如AY、BX等。
毕业设计（论文）学生申请答辩表学生签名：日期：毕业设计（论文）指导教师评审表毕业设计（论文）评阅人评审表毕业设计（论文）答辩表毕业设计（论文）成绩评定总表学生姓名：张亚芬专业班级： 06计算1班毕业设计（论文）题目：数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现注：成绩评定由指导教师、评阅教师和答辩组分别给分(以百分记)，最后按“优(90--100)”、“良(80--89)”、“中(70--79)”、“及格(60--69)”、“不及格(60以下)”评定等级。
其中，指导教师评定成绩占40%，评阅人评定成绩占20%，答辩组评定成绩占40%。
湖北工业大学毕业设计（论文）摘要随着数据库技术，网络技术的不断发展，客户关系管理(CRM)系统已在电信企业广泛使用，为电信企业积累了大量客户数据。
当前，电信企业已拥有大量的客户数据，迫切需要将数据优势转化为企业竞争优势，基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。
随着市场竞争的加剧，企业需要将自己的数据优势转化为自己的竞争优势，使客户收益最大化，而数据挖掘技术可以从数据仓库中挖掘新的知识为企业所用。
所以数据挖掘技术越来越多地被应用于以客户为中心的电信CRM系统中。
本文就客户关系管理，数据挖掘技术的概念，以及在电信企业中的综合应用进行了研究，主要运用了决策树技术对电信客户进行细分，并对客户流失做了简单的预测。
分析电信运营企业实施CRM的切入点、明确要素以及成功实施CRM应当遵循的原则。
最后展望CRM在电信运营企业应用的发展前景,总结分析电信运营企业成功应用CRM的关键事项。
关键词：客户关系管理数据挖掘电信决策树I湖北工业大学毕业设计（论文）AbstractWith the continual development of computer network and database technology, Customer relationship management (CRM) system has been widely used in telecommunication enterprises, accumulated extensive customer data. Currently, telecom enterprise has plenty of customer data, it is urgent to transform data advantage into competitive advantage, therefore based on data warehouse and data mining the customer relationship management system came into being. Along with the market competition intensifies, enterprises need to own data advantage into competitive advantage, maximizing Customer profitability , and the data mining technology can dig new knowledge for the enterprise from data warehouse .So the data mining technology is increasingly applied to the system taking the customer as the center of telecom CRM system .This paper states the concept of the CRM and data mining and their comprehensive application in the telecommunications industry, mainly using Decision Tree to subdivide customers and simplely forcasting the loss of customers.The text also analyse the entry point,clear factors and the principles that telecommunication enterprise successfully operates and implements CRM. Finally the text prospects development potential on the telecom business andsummarize the key point of successful CRM application.KeyWords：CRM data mining telecom Decision TreeII湖北工业大学毕业设计（论文）目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.1.1国内电信行业总体发展现状 (1)1.1.2 CRM系统 (2)1.1.3现有电信CRM系统存在问题分析 (3)1.２研究目的和主要内容 (4)第2章数据挖掘简介 (5)2.1数据挖掘的概念··························································错误！未定义书签。
2.2.1数据挖掘的诞生 (6)2.1.2数据挖掘定义 (6)2.1.3数据挖掘常用技术分类 (7)2.2数据挖掘工具 (9)2.2.1挖掘过程参考模型CRISP-DM (9)2.2.2 Clementine工具介绍 (10)第3章数据挖掘技术在CRM系统中应用 (12)3.1数据挖掘在CRM中的应用 (12)3.2建立决策树挖掘模型 (13)3.2.1决策树进行客户细分的根据 (13)3.2.2客户细分的决策树技术C&RT (15)3.2.3决策树预测客户流失 (16)第4章电信企业CRM系统功能分析 (18)4.1系统开发平台和工具 (18)4.2系统功能设计依据 (19)4.3系统组成及功能介绍 (20)4.3.1系统功能模块图 (20)4.3.2系统功能分析 (21)4.4系统实现方案 (25)4.4.1系统开发模式 (25)4.4.2系统界面展示及说明 (26)4.4.3数据分析与处理 (30)4.5数据库设计 (33)第5章总结与展望 (35)参考文献 (36)致谢 (38)附录：英文翻译 (39)A．原文： (39)B．中文： (43)III湖北工业大学毕业设计（论文）第1章绪论1.1研究背景及意义1.1.1国内电信行业总体发展现状近几年来，伴随着国内外环境变迁，国内电信行业的市场格局发生了很大的变化：电信市场逐步开放，市场进入门槛降低，市场份额重新洗牌，市场竞争愈发激烈。
中国电信企业在经历了一系列的改革和拆分之后，企业的业务收入，市场地位和品牌形象均受到挑战，企业的发展后劲面临着前所未有的困难。
随着我国加入WTO，我国电信的弱势逐步显露出来：中国电信企业长期重技术、轻经济，重发展、轻经营，片面追求单一的利润最大化，不注重创造社会价值，不重视社会公共关系；公司决策层对市场环境不熟悉，对新经济规律缺乏理性思考；在经济全球化不断深入的国际背景下，电信市场的基础服务和增值服务的放开是势在必行，面对国内外强大竞争对手的压力以及未来电信企业发展的不确定因素增多，中国电信企业最大的优势在于积累多年的广泛客户资源。
在业务迅速增长，ARPU(每用户平均收入)值下降、竞争日益激烈的电信市场，运营商正在寻找一种最有效的办法，试图从根本上改变企业结构和管理客户之间的关系。
然而谁是自己的大客户?谁是最具有潜力的客户？巨大的商机潜伏在哪里？如何为客户提供满意周到的服务？如何提高客户的满意度，忠诚度？随着CRM技术被越来越广泛地应用于商业领域，数据挖掘技术是一种从大量数据中挖掘有效数据的好工具，电信运营商们也深深体会到，没有一套健全的CRM系统，没有数据挖掘技术应用于CRM，想尽量挽留客户，想挖掘潜在客户，想避免现有客户的流失是多么的困难。
在成长极为迅猛的中国电信行业中，企业之间的竞争已经从基于业务层面的“异质竞争”，转变为客户层面的“价值链竞争”。
在对大量电信企业案例研究的基础上，发现价值链竞争将处于未来电信业竞争的主导地位。
所谓电信价值链环节主要包括：SP 、设备提供商、系统集成商、软件开发商及终端服务提供商等。
不通的运营商将构筑不同的价值链，而不同价值链之间的竞争，是现在及未来竞争的一个主要领域。
目前，中国电信行业的竞争主要体现在话务量竞争，接入手段竞争，而竞争将体现为一种全面满足客户多媒体1湖北工业大学毕业设计（论文）通信需求的综合竞争。
更为重要的是，电信企业只有通过基于数据挖掘的CRM系统，才能掌控关键客户，从而在价值链中扮演控制和主导的角色。
基于数据挖掘的CRM在电信业的应用，不仅意味着要通过维护与客户的关系，创造客户价值来保留和竞争优质客户，提高企业盈利能力，同时也意味着使企业重新认识业务模式和运作模式，包括面对平台，业务，运营这三者之间的业务关系。
基于数据挖掘的CRM应用，将显著提高电信企业参与价值链竞争的综合实力。
1.1.2 CRM系统目前，对于CRM(Customer Relationship Management)还没有一个统一的定义。
许多研究机构、学者和行业组织从不同的角度阐述了自己的理解。