聚类分析在客户关系管理中的研究与应用

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1、昆明理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下(或我个人)进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：窟诫、日期：讪。睁3月罗／日关于论文使用授权的说明本人完全了解昆明理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅，学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印或其他复

2、制手段保存论文。(保密论文在解密后应遵守)导师签名：夏敞尊文作者签名：—纽一一日期：!：丝生兰月主』旦垦塑些三查堂堕土堕苎——————————————垫竺!兰—旦一论文摘要在“客户为向导”的时代，企业实施客户关系管理可以持续与消费者建立良好的互动关系，其经营策略是“卖客户真正需要的产品”。然而，不同的客户其需求各不相同的，只有发掘客户的潜在需求与喜好来开发消费者乐于接受的产品，并通过维系住最有价值的客户群，才能创造更大更多的利润。所以，对客户进行聚类、划分、分群便成为经营者们考虑的首要问题。面对越来越多的错综复杂的客户信息，借助于数

3、据挖掘技术中的聚类分析，将有助于企业从堆积如山的数据中，发掘更多有利于营销的具有商业价值的信息。利用聚类分析方法能从数据中找出相关的特征或模式，可以从客户的交易数据中，萃取其消费行为模式，实现对客户进行动态区分，在获得详细的客户区分后，进一步针对个别的客户层进行量身订制的特别营销，希望借此获取其忠诚度，以实现企业经营的最佳化。针对数据中的异常数值，以及类水平数难以确定的问题本论文提出了一种带约束的最小离差系统聚类法(RestrictedMinimumVarianceHierarchicalCluster，RMVHC)，其基本思想来自

4、方差分析。即如果分类正确，则类内样品的离差平方和应较小，而不同类间样品的离差平方和应较大。RMVHC聚类法先对原数据集进行预处理，以削弱不合理数值对聚类过程的影响，然后进行样品间或簇间离差平方和计算，合并最小的两个，一直迭代下去；针对类数难判别的实际问题，采用的是利用检验指标、点图矩阵、主因素分析来综合比较，最终确定分类数的方法。通过测试，该算法对不合理数据有较好的约束作用而且对类数的判别比较客观、有效。在整个建模过程中，可以通过表格直观地看到聚类过程、多种统计技术指标以及随时查看类内和类间的接近程度和距离变化情况，从主分量散点图和

5、树状分类图可以清楚明了看到聚类结果。为验证模型，先用快速聚类法输入相同变量得到的结果是一致的，通过对考察对象进行特征分析以及部分变量的拟和分析发现，不同群体间的差异程度是比较明显的，其购买行为、购买模式、消费金额和消费习惯是不相同的，说明原模型具有较强的说服力，从而验证了模型的合理性、有效性和实用性。关键词：CRM数据挖掘聚类分析RMVHC算法垦翌型三查堂堕圭兰兰一．—————三塑!兰三二旦一InvestigationandApplicationofClusterAnalysisinCustomerAbstract：Relation

6、shipManagementAteraon”customerguide”，ImplementationofCustomerRelationshipManagementmanagementwillsetupagoodlastinterdynamicrelationwithconsumers．Thepurposeis”Sellproductscustomerneedreally”However,differentcustnmersdifferentdemands．Onlywhoexplorecustomer'spotentialdema

7、ndandofferdjfferentservicesandmaintaintherelationwiththemostvaluablecostomerwhocreatesprofitsandgrowsup．So，clusteranddistinguishCUStomersbecomesprimaryproblemtoeverymanager．Inthefaceoftheinformationofmoreandmoreintricatecustomers．usethetechnologyofDataMiningandClusteri

8、ngwillhelpenterprisestoexploremoreinformationWithcommercialvaluewhichisfavorabletomarketingfromthedatapilinguplikeamo