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数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从这些海量数据中获取有价值的信息并加以应用成为了企业的一大挑战。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）作为一种重要的商业战略和管理模式，旨在通过建立和维护企业与客户之间的关系，提高客户满意度、增强客户忠诚度和增长企业利润。
而数据挖掘技术，作为从大量的数据中挖掘出隐藏的模式和规律的工具，为CRM提供了新的可能性。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其带来的影响。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的基本概念和方法数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出隐含在其中的、以前未知但对人类决策有用的信息的过程。
在客户关系管理中，数据挖掘技术可以帮助企业从客户的购买记录、行为数据、社交媒体等多个渠道收集到的数据中，挖掘出对于维护客户关系和提高企业竞争力有帮助的信息。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等方法。
其中，分类是将数据集划分为不同的类别，用于对客户进行分群，以便更好地理解和满足不同类别客户的需求；聚类是将数据集划分为几个不同的群集，从而找出相似的客户群体，并对其进行定制化的服务；关联规则挖掘是寻找不同数据项之间的关联关系，为企业提供促销策略和交叉销售的依据；时序模式挖掘则关注数据集中的时间关系，帮助企业掌握客户行为的变化趋势，从而做出相应的调整和决策。
二、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例1. 客户分群通过数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，如忠诚客户、潜在客户、流失客户等。
对于不同的客户群体，企业可以制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买记录和消费习惯，企业可以预测客户的购买需求，并推送个性化的产品推荐和优惠活动，从而增加客户的购买频率和订单金额。
2. 交叉销售数据挖掘技术可以挖掘出不同商品之间的关联关系，帮助企业实现交叉销售。
客户关系管理中数据挖掘技术的应用
客户关系管理中数据挖掘技术的应用近年来，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）已成为企业发展中不可或缺的一部分。
企业通过CRM系统，可以对客户以及潜在客户的信息进行收集和整理，从而更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度，进而增加企业的收益。
而对于如此庞大的客户信息数据，如何快速高效地搜集、分析、处理，成为许多企业所面临的难题。
此时，数据挖掘技术的应用就显得尤为重要。
一、数据挖掘在CRM中的应用CRM系统通过各种手段收集客户的各种数据，包括客户基本信息、购买记录、客户需求以及反馈等。
而数据挖掘技术的应用，则可以对这些数据进行深入挖掘和分析，获取更加有价值的信息，从而更好地帮助企业理解客户，并作出正确的决策。
数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、时序分析等多种手段，以下将分别介绍它们在CRM中的应用。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种基于数据统计方法的分析手段，主要用于挖掘客户之间的关系。
比如，企业可以通过关联规则挖掘客户购买商品的共同点，了解不同客户之间的购买偏好，从而更好地针对市场形势作出应对策略。
此外，通过分析客户购买历史，企业也可发现某些商品的销售状况较差，或者潜在的客户群体，进而开发针对性的营销策略。
2. 聚类分析聚类分析是将客户数据中相似的记录自然地归结到同一类中的方法。
通过聚类分析，企业可以将客户划分为不同的群体，进而发现这些群体之间的差异和共性，以及对应的市场需求。
比如，企业可以根据客户的需求，将他们进行分组，从而针对不同的群体制定不同的策略，增强销售效果。
此外，聚类分析也可以用于客户细分，进一步提高企业的市场定位和针对性。
3. 分类分析分类分析是将客户数据根据某个特定属性（如性别、年龄、职业等）分成几类，从而发现不同类别客户之间的关系。
此外，分类分析还可以用于了解新客户的特征和需求，以及评估不同营销策略的效果。
数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据挖掘在客户关系管理中的应用
1客户关系管理与数据挖掘
客户关系管理（CRM）系统是企业和客户建立良好关系的重要手段，可以帮助企业收集、分析和利用客户关系信息，改进企业客户服务，提高企业竞争力和销售利润。
客户关系管理与数据挖掘密不可分，数据挖掘可以挖掘客户行为数据和语义数据，为CRM管理系统提供准确的数据，更好地管理客户关系，为企业实现更大的经济利益。
2数据挖掘在客户关系管理中的应用
（1）客户关系管理系统维护以及更新用户数据。
借助数据挖掘技术，快速收集客户数据，帮助公司更新客户个人资料，包括他们的行为习惯和偏好。
借助这些数据，客户关系管理系统可以做出智能判断，提供客户更准确的相关服务。
（2）客户行为预测。
利用数据挖掘，可以通过分析客户的历史购买记录、行为和交易习惯等数据，来预测潜在客户的需求，从而帮助客服人员对客户的需求进行更有针对性的满足，建立起更强的客户忠诚度、增强客户忠诚度。
（3）营销分析与分群定位。
数据挖掘可以帮助企业分析客户群体，用大数据来推断客户偏好。
客户管理系统将按照预定的营销准则，选择合适的客户群体，推出相应的产品或服务。
3结论
数据挖掘是客户关系管理系统的重要组成部分，数据挖掘可以收集、维护和更新客户信息，预测客户行为，营销分析定位。
数据挖掘帮助整个企业客户服务管理更加有效，提高客户忠诚度，从而带来更大的经济效益。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息化的快速发展，企业已经意识到了数据挖掘技术在客户关系管理中的重要性。
客户关系管理（CRM）是指，企业通过各种手段来建立客户与企业间的良好关系，吸引更多的客户，提高客户回购率和客户忠诚度。
因此，在CRM中，数据挖掘技术的应用可以帮助企业更好地了解客户的需求，提供更好的服务和产品。
一、数据挖掘技术的基础数据挖掘技术是指，在大量数据中寻找隐藏的模式和关系的过程。
它主要依靠统计学、人工智能、机器学习等技术，对数据进行处理和分析，以发现其中蕴含的价值。
数据挖掘技术可以帮助企业深入了解客户行为和需求，并为企业提供更多的商业价值。
数据挖掘技术主要分为以下几个步骤：1.数据清洗在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗，以消除数据中的噪声和错误。
数据清洗可以使分析结果更准确可信。
2.数据集成数据集成是将多个数据源整合为一个统一的数据集。
这个步骤可以消除不同数据源之间的差异，并获得完整的数据集。
3.数据选择数据选择是对数据集进行筛选，以便选择与具体研究目的的相关数据。
4.数据转换数据转换是将原始的数据转换为能够分析的形式。
例如，将文本数据转换为数字或分类变量。
5.数据挖掘数据挖掘是在经过以上步骤的数据集中，进行建模和发现模式、关系和趋势的过程。
二、数据挖掘技术在CRM中的应用在CRM中，数据挖掘技术主要包括以下几个方面的应用：1.客户分析企业可以通过数据挖掘技术，对客户的性别、年龄、职业等方面进行分析，以更好地了解客户的需求和偏好。
例如，银行可以通过数据挖掘技术发现最有价值的客户，进而提供更好的服务和产品。
2.客户细分通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照互补性、相似性、差异性等进行分组。
这可以帮助企业更加精准地了解客户需求，并为客户提供更好的个性化服务。
例如，企业可以根据客户的购买历史和行为，将客户分为潜在客户、忠诚客户、流失客户等，针对不同客户提供不同的策略。
3.市场营销企业可以通过数据挖掘技术，分析市场和客户的趋势，了解客户需求的变化和偏好，快速响应市场变化，调整营销策略。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析随着信息时代的到来，企业对客户关系的管理变得愈发重要。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过市场营销、销售和客户服务等活动，维系和提升企业与客户之间关系的战略。
为了更好地了解客户需求、提供个性化的服务和优化营销策略，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理中。
本文将讨论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析。
一、客户数据分析客户数据是企业运营和发展的重要资产之一。
通过对客户数据进行分析和挖掘，企业可以了解客户行为和偏好，以提供更准确的个性化服务。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘客户数据中的隐含信息和模式，从而提供有针对性的营销策略。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以分析客户购买历史和偏好，进而推荐符合客户兴趣的产品或服务，提高销售转化率。
二、客户细分客户细分是将大量客户按照一定的标准划分成不同的群体，以便进行更加精准的市场定位和营销策略的制定。
数据挖掘技术可以通过对客户数据的聚类分析和关联规则挖掘，实现客户的细分。
通过细分分析，企业可以了解各个客户群体的特征、需求和购买行为，有针对性地制定相应的营销计划。
例如，数据挖掘技术可以帮助企业发现有购买意向的潜在客户群体，并制定个性化的促销活动，提高市场的响应度。
三、客户流失预测客户流失是企业需要高度关注的问题之一。
通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的消费行为、偏好和反馈等因素，建立客户流失预测模型。
通过对历史数据进行训练和测试，模型可以预测客户流失的可能性。
企业可以提前采取措施，例如针对潜在流失客户进行个性化服务、提供优惠券或特别活动等，以挽留这些客户并延长客户的生命周期价值。
四、市场营销优化数据挖掘技术可以分析客户购买历史和行为数据，为企业的市场营销活动提供支持。
通过数据挖掘技术，企业可以发现产品和促销活动之间的相关性，了解产品的受欢迎程度、促销活动的有效性等信息。
数据挖掘在CRM中的应用论文
数据挖掘在CRM中的应用论文摘要：对于CRM数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向CRM数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对CRM中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。
众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。
这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。
客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1CRM体系结构客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。
到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。
经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。
CRM是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。
它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。
CRM具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。
它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
数据挖掘在客户关系管理中的应用(修改)分析
二、数据挖掘在保险业中的应用
• 2）保险交叉销售和提升销售 • 交叉销售：交叉销售是指企业向原有客户销
售新的产品或服务的过程。
• 重要性原因：保险世界竞争环境相当激烈——利 润空间收缩，索赔率和客户流失率不断上升，索 赔严重程度则持续恶化。 • 做法：将购买大量保单的客户资料整理成档案。 然后，可以使用同样的档案整理方法分析其他的 客户，以确定哪些客户将会愿意购买其他产品， 以及预测客户下一步将需要什么。这样能有效的 实施交叉销售和提升销售战略。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的主要应用领域 • 2、数据挖掘在客户关系管理中的具体运用 • （4)获得客户忠诚度。 • 对于高忠诚度客户要继续保持其良好的印象。 对于低忠诚度客户要下大功夫将其培养成忠 诚客 户。 对于高低忠诚度客户的识别 ，可通过 DM分 析。 以产品消费周期为购买间隔，在一年中其消 费次数大于规定数则为高忠诚度客户。运用分类 技术，就忠诚度进行分类 。从而就不同类型的不 同忠诚度顾客，采取不同的方 式和措施保持住客 户。防止客户的流失 。
• DM技术帮助企业管理客户生命周期的各个阶段， 包括保持住有价值的客户，争取新的客户等。让 客户为企业创造更多利润。DM技术能帮助企业 确 定客户的特点，使企业能够为客户提供有针对 性 的服务。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的主要应用领域
• 2、数据挖掘在客户关系管理中的具体运用 • (1)获得客户特性 • DM的第一步就是挖掘出顾客的特 性,描述了解顾客的地址、年龄、性别、收 入、教育程度、爱好等基本信息。运用分 类与聚类分析，从客户基本库中发现不同 的客户群．并且用购买模式来刻画不同客 户群的特征，以便于企业经营提高针对性 。 采取 有效措施。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的主要应用领域
客户关系管理中的数据挖掘技术应用
客户关系管理中的数据挖掘技术应用随着互联网技术的高速发展，企业越来越注重客户关系管理，通过客户关系管理可以更好地了解客户需求、维护客户忠诚度、提升企业市场竞争力。
然而，大量的客户数据难以处理，如何从中获取有价值的信息成为了企业面临的难题。
而数据挖掘技术则成为了解决这一难题的有效方法，本文就在客户关系管理中的数据挖掘技术应用进行探讨。
一、客户关系管理客户关系管理（CRM）是通过技术和方法将企业与客户紧密联系在一起，帮助企业发掘新的市场机会，满足顾客需求和提高客户忠诚度的一种商业策略和解决方案。
客户关系管理。
简单说来就是将客户视为企业最重要的资源，通过多种手段与客户互动，了解客户的需求和行为，不断提升客户体验，从而实现可持续的企业增长。
二、数据挖掘数据挖掘是从海量数据中发现并提炼出有价值信息的过程，是一种将未知信息转换为已知信息的技术。
通过数据挖掘，可以梳理数据，深入挖掘并分析数据内在的模式、趋势和异常数据等信息，找出其中有用的关系或规则，以适应企业的发展需求，从而提高企业的效益和竞争力。
三、客户关系管理中的数据挖掘技术1. 市场细分市场细分是一种将原本互有联系的市场分成若干个相对独立的、有相似需求、反应及行为的小市场的过程。
通过数据挖掘的技术，可以对将原本的客户数据做分类处理，根据客户的信息如年龄、性别、消费习惯等对客户进行细分，更加准确地分析不同类型客户的需求和行为，从而制定更精准的市场营销策略，提高企业的市场占有率和经济效益。
2. 客户价值分析通过对客户的生命周期、消费行为及情感态度等方面的数据进行分析和处理，可以帮助企业对各类客户的重要性进行判断，根据客户的价值和利润来制定不同的营销策略和服务方案。
从而提高高价值客户的满意度，并通过高价值客户的引领，扩大市场份额和销售额。
3. 客户流失预警客户流失是企业营销过程中的常见问题，数据挖掘技术通过对客户流失的数据进行分析，可以识别出客户流失前的预警信号，并及时采取措施，如增加客户关注度、发优惠券等等，以及时挽救客户，减少客户流失，维护企业的市场份额。
数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据挖掘在客户关系管理中的应用第一章：引言客户关系管理是一种重要的市场营销策略，旨在通过有效管理企业与顾客之间的关系来提升顾客忠诚度和增加销售额。
随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一种强大的技术工具，被广泛应用于客户关系管理中，以帮助企业更好地了解顾客需求、预测市场趋势并优化营销活动。
第二章：数据采集与预处理在客户关系管理中，数据采集和预处理是非常重要的一步。
企业需要收集大量与顾客相关的数据，包括个人信息、购买记录、网站浏览记录等。
这些数据可以通过不同的渠道获取，如企业内部数据库、社交媒体平台和数据供应商等。
数据预处理是保证数据质量的关键步骤，包括数据清洗、数据集成和数据转换等。
数据清洗可以去除重复数据、缺失数据和异常数据，保证数据的准确性和完整性；数据集成可以将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据集中；数据转换可以将原始数据转化为适用于数据挖掘算法的格式。
第三章：数据挖掘技术及应用在客户关系管理中，常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测分析等。
这些技术可以通过挖掘大数据中隐藏的规律和模式，为企业提供有价值的信息和洞察。
分类是一种通过学习已有分类标记的样本数据，来训练模型以对新数据进行分类的技术。
在客户关系管理中，分类可以用来对顾客进行细分，根据不同的特征将顾客划分为不同的群体，以便针对不同群体采取个性化的营销策略。
聚类是一种将数据集中的相似对象归为一类的技术。
在客户关系管理中，聚类可以帮助企业发现相似的顾客群体，进而了解他们的特征和需求，并针对性地进行营销活动。
关联规则挖掘是一种发现数据中项与项之间关联关系的技术。
在客户关系管理中，关联规则挖掘可以帮助企业发现不同产品或服务之间的关联，并根据关联规则设计交叉销售策略。
预测分析是一种基于历史数据来预测未来事件发展趋势的技术。
在客户关系管理中，预测分析可以帮助企业预测顾客的购买行为、流失风险和市场趋势，从而制定相应的营销策略。
第四章：数据挖掘在客户关系管理中的实际应用数据挖掘在客户关系管理中的应用已经在各行各业取得了显著的效果。
数据挖掘算法在客户关系管理中的应用分析
数据挖掘算法在客户关系管理中的应用分析概述客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是企业与客户之间的互动过程，旨在建立和维护长期的客户关系。
随着信息技术的发展，大量的客户数据生成并存储在企业的数据库中，这为企业提供了开展数据挖掘分析的机会，进而优化客户关系管理。
数据挖掘算法作为一种从大数据中提取有用信息的技术，可以有效地应用于CRM中。
本文将分析数据挖掘算法在客户关系管理中的应用，并讨论其对企业决策和业务运营的影响。
数据挖掘算法在客户分类中的应用客户分类是CRM中的一项关键任务，目的是将客户划分为不同的组别，以便企业能够更好地了解他们的需求和行为。
数据挖掘算法可以应用于客户分类中，从而发现潜在的不同客户类型。
常用的算法包括聚类分析、决策树和关联规则等。
聚类分析是一种无监督学习方法，能够将数据对象划分为相似的类别。
在CRM中，聚类分析可用于发现潜在的客户群体并将其划分为不同的细分市场。
这有助于企业针对不同客户群体制定个性化的营销策略，提高市场竞争力。
决策树是一种常用的分类算法，通过挖掘数据特征之间的关系构建一棵树状结构，以实现对新数据进行分类。
在CRM中，决策树可以根据客户的特征（如年龄、性别、购买行为等）对他们进行分类。
这使企业能够更好地理解不同类型客户的特征，并据此开展针对性的市场推广活动。
关联规则是一种用于发现项目或属性之间关联关系的数据挖掘技术。
在CRM中，关联规则可以帮助企业发现产品或服务之间的相关性，以及客户购买行为的模式。
基于这些规则，企业能够推荐相关产品或服务给具有类似购买行为的客户，提高销售额和客户满意度。
数据挖掘算法在客户预测中的应用客户预测是CRM中的另一个重要任务，旨在根据历史数据预测客户的未来行为，以便企业能够针对性地制定销售策略和客户服务计划。
数据挖掘算法可以应用于客户预测中，以发现客户的行为模式和趋势。
时间序列分析是一种常用的预测方法，可用于分析时间序列数据（如销售数据、访问量等）。
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1 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 学院理学学士论文 前 言
0 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。 (2)给合适的人。 (3)在正确的时间。 学院理学学士论文 前 言 1 (4)通过正确的渠道。 提供恰当的服务要求商家同客户进行多种交互，了解客户需求，投其所好，并把不相关的商品的数目降到最少。给合适的人意味着客户的需求各不相同。交互活动要在一个高度细化的市场上进行，以满足不同的需要。要在正确的时间是因为同客户的交互是一个连续的过程。最后，通过正确的渠道是因为商家可以通过各种途径（如邮寄、Email、电话购物等）与客户交互。对于不同的客户，商家必须保持选择最有效的方式，这样才有助于客户交互。 我们所要做的就是，使用数据挖掘工具运用在客户关系管理 (CRM) 中，利用数据挖掘技术来帮助商家解决同客户交互遇到的各种问题，通过对客户的深入了解，可以确切地估算出利润和投资回报率，可以避免一些不必要的损失，给商家带来了赢利。 学院理学学士论文 摘 要
I 摘 要
本论文主要讨论的是数据挖掘在客户关系管理系统中的应用，运用数据挖掘的相关技术（如粗糙集、关联规则、决策树、遗传算法等），结合销售行业的市场经营分析及CRM系统开发，建立基于数据挖掘的客户关系管理系统---客户服务的解决方案，并进行了部分实现。 数据挖掘技术在客户关系管理领域中的应用主要有： (1)通过数据挖掘判断客户的价值，即客户细分； (2)通过数据挖掘发掘潜在客户，从而实现交叉销售，提高现有客户的价值； (3)通过数据挖掘分析客户的流失，预防潜在的客户流失； (4)通过数据挖掘保留忠实客户，优化客户关系。 我的主要工作就是界面的设计、集成，数据库设计以及数据的预处理， 建立基于数据挖掘的客户关系管理系统。 在当今竞争激烈的市场环境中，CRM 是企业增加生存能力、扩大竞争优势不可或缺的支持。只有能够更好的利用客户信息、满足客户需求，一个企业才能够获得更大的利益。数据挖掘正是指导企业更好地理解客户以及满足客户需求的工具，为用户进行客户关系管理提供决策的参考依据。论文研究具有一定的理论意义和实际应用价值，为客户关系管理提供了一种研究思路和分析方法。
关键词：客户关系管理(CRM)；数据挖掘(Data Mining)；界面设计；数据库设计；数据处理 学院理学学士论文 ABSTRACT
II ABSTRACT This text mainly discusses the application of data mining in the system of customer relationship management, which applies the related techniques of data mining (such as rough set, association rule, decision tree, genetic algorithms, etc.), and combines the market management analysis and the CRM system’s development of sale business, and builds up the system of customer relationship management based on data mining—customer service, and makes part of functions come true. The techniques of data mining can be mainly applied in the field of customer relationship management: (1) Judge customers’ value through data mining, customer classification. (2)Find potential clients through data mining, and then carry out cross selling to improve the value of clients. (3)Analyze the drain of clients through data mining, to prevent the drain of potential clients. (4)Reserve the faithful clients through data mining, to optimize the relationship between clients. My task is mainly to design and integrate the interface of the software, to do data preprocessing, and to set up the system of customer relationship management based on data mining. In today’s environment of competitive market, CRM is such a necessary support for enterprises that it can increase the survival ability, and widen competition edge. Only by meeting the demands of clients and making good use of clients’ information can the enterprise gain more profit. And data mining is that tool which can guide companies to understand the clients and meet their demands, and finally, provide reference for the decision of customer relationship management. The discussion of this paper has certain theory meaning and actual application value, and also provides a kind of thinking and analyzing method. Keywords: data mining；customer relationship management；design of interface； database design；data processing 学院理学学士论文 目 录 1 目 录
前 言 .................................................. 0 摘 要 .................................................. I ABSTRACT ................................................ II 第一章 可行性研究报告 .................................. 1 1.1项目开发的背景 .................................... 1 1.2系统设计相关的原理 ................................ 1 1.2.1 VC ++6.0编程语言的介绍[2] ................... 1 1.2.2 SQL Sever语句介绍[3] ........................ 2 1.2.3 数据挖掘 (Data Mining)[4] .................. 4 1.2.4 客户关系管理 (CRM)[5] ........................ 4 1.2.5 数据挖掘在CRM中的应用[6] .................... 5 1.3项目可行性评估[7] ................................... 6 1.3.1技术可行性评估 ............................... 6 1.3.2经济可行性评估 ............................... 6 1.3.3操作可行性评估 ............................... 6 1.4项目可行性研究报告 ................................ 6 第二章 系统需求分析 .................................... 7 2.1系统需要解决的主要问题 ............................ 7 2.1.1粗糙集 ....................................... 7 2.1.2关联规则 ..................................... 7 2.1.3决策树 ....................................... 8 2.1.4遗传算法 ..................................... 8 2.2系统应该具备的基本功能 ............................ 8 2.3数据收集及预处理[4] ................................. 9 2.3.1对各算法中的数据进行预处理 .................. 10 2.3.2数据仓库的定义和特性[5] ...................... 14 2.4数据字典 .......................................... 14