基于关系图提取算法的烟草销售客户关系管理的应用研究

展望客户关系管理,数据挖掘技术在其中起到了至关重要的作用,它可以挖掘出千万数据中的有用信息,企业才能对客户进行各类价值分类,然后预测客户的行为,从而做出正确有效的决策。在CRM应用中,基于数据挖掘技术的基础上,结合CRM系统的不足,为避免或减少客户管理系统因管理不到位而导致客户的流失,造成企业的损失,提出了客户关系图的提取算法,很好地分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

数据仓库与数据挖掘技术在银行客户关系管理(CRM)系统中的应用

由于企业越来越重视客户关系管理(CRM),利用数据仓库与数据挖掘技术实施银行CRM系统正逐渐成为银行业的一个研究热门。本文对数据仓库与数据挖掘技术在银行CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。     

外贸型企业客户关系管理方案

国外客户是外贸型企业最重要的竞争资源,是企业的生存之本.ERP等操作型的信息系统自动化企业内部流程,并积累了大量的客户交易历史数据,如何利用基于数据仓库之上的客户关系管理解决方案分析,挖掘客户有价值信息以保持和吸引客户成为培养外贸型企业核心竞争力的重要主题.本文结合ERP和CRM系统提出了综合的客户关系管理解决方案,以实现向客户提供一致的,集成的,个性化的优质服务.     

客户关系管理及其关键技术探讨

客户关系管理正逐渐成为现代企业的焦点，同时也是计算机科学中的一个活跃的研究领域。本文介绍了CRM的概念、体系结构。对CRM的核心技术数据仓库、数据挖掘的概念进行了简要说明，阐明了数据仓库、数据挖掘在CRM中的应用。     

数据挖掘在CRM中的运用

CRM（客户关系管理）是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理系统。其关键点在于如何运用数据挖掘技术建立分析型CRM。本文主要论述了CRM和数据挖掘的概念以及数据挖掘在CRM上运用的一般过程。     

如何提升企业与自身价值

近年来,诸如数据仓库(Data Warehouse),数据挖掘(Data Mining)和广告活动管理(CampaignManagement)技术的进步使关系营销成为了零售商们的新宠.而这些统称为客户关系管理(CRM)的方法为零售企业开创了一个能够获得竞争优势的新领域.特别是通过数据挖掘技术,从大型数据库的组织中提取隐藏的预测信息,可以识别有价值的客户,预测客户未来的行为,进而使企业能够做出积极的、知识驱动的决策.在以前,用数据回答业务问题,是一件费时费力的事情.而在今天,好的客户关系管理,使这件事情简单化.好的客户关系管理方法,也是如今各个零售企业信息部门领导者所奋斗的主要目标.     

数据挖掘分析在CRM系统中的应用

客户流失分析是一种具有预测性的数据挖掘分析技术。文章针对C R M客户关系管理中的客户流失问题,从数据挖掘技术几个经典算法出发,探讨企业管理层和信息技术层在CRM客户关系管理中对客户流失问题的关注。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM（客户关系管理）是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用于CRM中，能够加强和改善客户关系管理，从而为企业带来更多的利润。该文对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和过程进行了研究。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

电子商务加速发展,吸引了众多企业进军电商行业,加剧了企业对客户的竞争。因此,做好客户关系管理就显得非常重要。在简要描述数据挖掘和CRM（客户关系管理）的基础上,重点分析数据挖掘在CRM中的具体应用．包括如何获取新客户和如何提升客户的价值。这对电子商务企业的客户关系管理有参考价值。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM就是指对客户关系的管理,CRM已经成为了企业关注的重点,CRM也是数据挖掘技术十分重要的组成部分。本文主要是通过介绍数据挖掘技术的功能的分类,概述了CRM的含义与数据挖掘技术在CRM中运用,对数据挖掘在CRM中实施的过程进行探究。     

CRM在实际应用中的关键技术研究

从客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)的主要功能出发,探讨了CRM中Web技术,数据仓库和数据挖掘技术,CORBA技术和(实时)在线交流技术等关键技术的应用,以促使CRM得到更好的发展和应用。     

基于数据仓库技术的银行决策支持系统设计和实现

该文提出了一种基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的银行决策支持系统(BANK-DSS)解决方案,较好地解决了传统四库结构的决策支持系统中的协作问题。在此思想的基础上,通过分析研究,讨论了数据仓库的基本技术,归纳并提出了银行数据仓库的基本体系结构,以客户关系管理、风险管理、盈利管理和负债管理为应用主题,确立了相应的数据表及技术指标。设计了一种集成化的决策支持系统基本框架,以数据仓库为基础,支持联机分析处理,并将数据挖掘应用于数据库中的知识发现。     

数据仓库技术及其应用

数据仓库技术是决策支持系统(DSS)处理中的核心技术。本文说明了在当今信息极为丰富的时代里数据仓库技术的产生背景，讨论了几种常见数据库管理系统对于数据仓库技术的支持，以及数据库管理系统和数据仓库专用管理系统之间的关系。为了从数据仓库内大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势，产生了数据挖掘技术。本文还讨论了数据仓库技术在化学中可能的应用。     

基于数据仓库的客户关系管理

数据仓库是数据管理信息领域近年来出现并发展迅速的一种新技术,它可以将各个渠道得来的数据,整理成全面、完善的客户信息库,通过数据挖掘和数据分析,来了解客户的需求,以保持良好的客户关系,维系客户忠诚,从而提高企业核心竞争力。论文介绍了数据仓库的基本概念及其技术特征,详细分析了数据仓库在客户关系管理中的作用。在此基础上,提出了客户关系管理数据仓库系统的具体设计方案。     

新一代组织干部管理决策支持系统的研究

在介绍数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等决策支持相关技术的基础上,结合组织干部管理这一特定领域的决策需求和现有的中组部组织干部管理集成信息系统,给出了一种基于面向事务处理的数据库平台和面向分析处理的数据仓库平台相结合的新一代组织干部管理决策支持系统的设计方案。     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。     

大数据环境下的电力客户服务数据分析系统

作为电网企业对外服务窗口,电网客户服务中心需要整合企业内部各种异构数据资源、存贮和分析海量的客户服务语音信息和 WEB 服务信息。如何对电网企业各类数据进行高效、可靠、低廉地存储,并快速访问和分析,是当前重要的研究课题。首先分析了大数据的特征和大数据的关键技术,其后,设计了大数据时代下的电力客户服务数据分析系统,提出了系统的数据体系架构,设计了系统功能,总结了系统的关键技术和算法,该系统利用大数据技术和数据仓库技术集中存储、管理和应用电网数据,通过元数据管理实现统一的数据服务平台,使用Hadoop数据库作为非结构数据的存贮平台和数据分析与挖掘的支撑平台,基于CDC数据仓库ETL模型设计数据仓库 ETL 构件,在数据展示层使用多维数据分析技术。最后,综述了系统应用案例,实践表明,系统具有成本低、扩展性较好、可靠性高、并行分析等特点,可以大大提高电网企业的客户服务水平。     

证券数据仓库在证券业的应用及其结构

讨论证券行业的发展，提出适合未来一段时期证券数据仓库的基本结构。分析了证券业的竞争态势，总结了证券数据仓库的建设目标和结构。利用数据挖掘技术，提出证券客户分析的维度，总结了客户分析的内容；提出了强化经纪人和营销分析，总结了相应的分析内容。基于多维度的客户分析、经纪人分析、营销分析将成为主导券商数据仓库建设的主要任务之一，数据仓库和证券集中交易等系统一起构成完整的客户服务平台。     

企业级客户信息挖掘分析与研究

本文将数据挖掘技术应用于企业级客户信息分析中,收集各行业企业信息数据,利用datastage工具,建立数据仓库,预计客户分布情况和潜在客户源。对客户按区域、行业分类,挖掘客户同级别竞争对手企业信息,及企业在同行中的定位,最后总结了企业级客户信息挖掘分析的应用。