关联规则数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

本文介绍了数据挖掘和客户关系管理概念提出的背景及其发展演变的过程,以及专家学者对数据挖掘的观点和定义,阐述了从技术角度和商业应用角度对数据挖掘涵义的认识。本文对于数据挖掘技术中的关联规则挖掘理论和算法给予了重点的介绍,并详细说明了关联规则技术在客户关系管理中的应用,由此得以明确了数据挖掘技术在企业经营管理中的重要性。在关联规则挖掘技术和客户关系管理理论在综合分析的基础上,对于更好的在企业客户关系管理中进行数据挖掘的应用进行了分析和研究。最后以某钢铁集团企业需求为背景,为了提供给企业采用交叉销售模式和策略的科学依据,实现了挖掘客户购买行为和需求规律的功能。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理研究

客户关系管理不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘技术为他提供了有力的技术保障。     

客户关系管理系统

分析了通信运营企业客户关系管理系统的体系结构、基本功能和系统特点，旨在帮助通信运营企业了解客户关系管理系统的整体框架，及其在企业运营中所能发挥的重要作用。     

客户关系管理系统与呼叫中心

客户关系管理（CRM）系统可以泛指企业获得和维持可带来业务收益的用户群的各种技术平台。随着市场竞争的日益激烈，企业迫切需要这样的技术平台，从而可以以更好的服务和支持（而不仅仅是产品特色）来赢得用户。几乎所有企业都需要CRM系统。因此，当CRM的概念被正式提出来以后，各类不同性质不同侧重点的解决方案都被冠以CRM的名头。其实，在现代商务中，CRM经常是从发展和管理与客户的沟通交流及各种关系开始的。目前，大多数国家普遍采用的处理这方面要求的技术平台就是呼叫中心（CallCenter）。1呼叫中心的概念呼叫中心是一组坐…     

邮政客户关系管理系统

介绍邮政客户关系管理系统的设计原则，主要功能及应用中取得的社会效益。     

数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用

有效及时的处理客户信息,并挖掘出客户的消费倾向,实现精确营销成为电子商务时代企业的关注。本文主要阐述数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的具体应用及应用步骤,用实例说明了电子商务客户关系管理中数据挖掘的应用价值。     

基于Internet的客户关系管理

本文分析了CRM系统的发展趋势，提出了基于Internet的CRM系统的特点和主要技术手段，论述了CRM系统同ERP系统整合的重要性和可能性。     

CRM—客户关系管理系统

简要介绍了客户关系管理（CRM）的重要性，并阐述了从简单的面对面服务到电话呼叫中心，最后演变成完善的客户关系管理系统的一般步骤。     

客户关系管理系统数据仓库的建立

数据仓库建设是一项有挑战性的工作，而客户数据仓库建设除了符合数据仓库建设的一般规律外，还有自己的特点，探讨了客户数据仓库建设过程中要注意的问题。     

基于数据挖掘技术的电子商务CRM研究

网络时代,电子商务CRM中存储海量客户数据,可利用数据挖掘技术对这些数据进行有效挖掘,发现有价值的信息。通过了解客户关系管理CRM的功能,分析数据挖掘技术的模式及过程,得出在电子商务CRM中可利用数据挖掘技术的分类模式获取新客户,聚类模式留住老客户,关联、序列模式提升客户价值,数据挖掘技术将在CRM中发挥越来越重要的作用。     

客户关系管理系统的研究

客户关系管理是当今企业管理研究的热点之一。阐述了CRM系统的基本特征,总结了CRM系统在企业实施应用中存在的问题。最后,阐述了CRM系统的未来应用趋势;提出了一种基于Web的智能化CRM系统平台,该平台很好地融合了计算机现代信息技术。     

电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究

结合市场细分和数据挖掘技术等相关理论,针对电信行业客户细分领域存在的问题,以某市电信公司提供的二十多万客户数据作为研究对象,基于CRISP-DM数据挖掘模型,通过数据挖掘工具中提供的K-means聚类算法完成对电信市场客户准确、有效的聚类细分,为管理和营销人员初步提供了制定管理或营销计划的依据。在完成客户细分模型的基础上,设计和实现了电信客户细分系统,并编码实现该系统功能的主要模块,将客户细分的整个流程通过自动化的过程描述出来。     

数据挖掘技术在客户管理中的应用研究

数据挖掘技术.是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程.在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上,讨论了客户管理的特殊性,并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节,给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案.最后进行了简要的效果评价与分析,对于同类应用具有参考价值.     

数据挖掘技术在客户管理中的应用研究

数据挖掘技术．是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上,讨论了客户管理的特殊性,并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节,给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案,最后进行了简要的效果评价与分析,对于同类应用具有参考价值.     

基于RFID的矿业物流管理系统研究

基于射频技术的特点,针对提高矿业井下安全,预防矿井灾害的目的,设计研发了基于RFID的矿业物流管理系统,采用了无线射频非接触式RFID为基础的矿业物流管理系统设计方案,对矿井下远距离目标进行非接触式信息采集处理能够在不同状态(移动或静止)下自动识别。通过井下人员和物资的动态、静态信息识别获取,以达到实时管理的目的。通过煤矿应用证明:该煤矿安全事故同比下降96%,有效降低井下安全事故和责任事故的发生,并能达到预防矿井灾害的成效。     

数据挖掘技术下的智能化车辆管理系统实现

交通系统中的车辆管理系统应用智能技术能够有效提高其运行效率和安全性,特别是在数据挖掘技术下进行系统构建,对其性能有较好的改进作用。利用数据挖掘技术对智能化车辆管理系统进行设计,实现了系统的优化升级,从而起到较好的控制分流和防止拥堵的作用。采用数据挖掘技术设计智能化车辆管理系统,从而提高车辆管理性能,促进我国交通事业稳定、安全发展。     

基于数据挖掘的智能旅游导航系统研究

为了解决传统PDA旅游导航系统存在旅游路线规划不完善、导航功能差和响应时间长的问题,设计基于数据挖掘的智能旅游导航系统。设计系统的总体结构包括旅游信息智能推荐模块、旅游行程规划模块、旅游信息资源库以及数据挖掘处理模块,系统中的旅游行程规划模块可根据游客自身需求,制定令游客满意的旅游线路;系统中的数据挖掘模块通过六大空间数据挖掘流程,深度挖掘游客感兴趣的旅游信息,加快旅游数据挖掘速率。给出系统的功能结构,并基于旅游多维数据的数据集特性挖掘的实现,挖掘出处于不同区域的旅游数据,基于旅游危险求助模块的实现,规避旅游导航过程中的危险情况,得到智能旅游导航结果。实验结果说明所设计系统旅游路线规划完善、导航性能强、响应效率高。     

云平台数据挖掘的学生行为分析管理系统

运用数据挖掘技术对智慧校园云平台的学生行为数据进行多维分析,对高校学生校内消费行为和访问图书馆行为进行了分析,并根据智慧校园云平台学生数据的初步分析情况,将学生聚类分为正常活跃度群体、高活跃度群体、低活跃度群体、刻苦学习群体和体质较弱群体五大类.研究显示,学生行为在早午晚餐的就餐人数、就餐高峰和持续时间上均有较大的差异...     

基于数据挖掘的现代自动化控制管理系统设计

在互联网时代,数字技术、网络技术、计算机技术等被广泛地应用在各个领域中,有效地提高了人们的工作效率。针对基于数据挖掘的现代化自动化控制管理系统的设计进行研究,通过对数据挖掘的概念和特点、自动化控制管理系统的结构以及数据挖掘在自动化控制管理中的应用进行分析,实现对基于数据挖掘的现代自动化控制管理系统的设计,使其更好地为人们的工作提供便利和帮助。