数据仓库与数据挖掘课程设计论文

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1、一、需求分析：一、应用背景：运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。CRM的主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。CRM整合了、公司、员工等

2、资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期内及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。

3、在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高内部效率向尊重外部转移。而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。随着“以客户为中心"的客户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。二、应用价值与意义：概括来讲，数据

4、仓库与数据挖掘在航空公司CRM中的商业价值主要体现在以下三个方面：1、有助于航空公司提高收益一个成功的CRM系统可以给航空公司带来明显的收益增长，在客户的整个生命周期内，最大化利润贡献。例如：(1)购买总量的增长，通过分析(市场购物篮分析)得到对航空公司货运客户的消费模式，找出有效的商品组合，实现交叉销售；(2)客户群体数量的增加，通过利润模型找出客户的一些共同特征，并通过聚类分析对客户进行分群，再通过模式分析预测得到潜在的客户群体以提高成功率。(3)客户保持时间的增长，通过流失模型分析得到可能流失客户的名单，然

5、后采取相应的预防措施降低客户流失率。2、有助于航空公司寻找潜在客户任何航空公司的营销资源都是有限的，不能针对所有客户采取营销活动。数据仓库和数据挖掘可以通过客户的行为分析，根据不同的属性和行为特征细分不同的群体。寻找潜在客户(prospecting)，在市场营销方面，prospect指那些通过正确方式接近有可能成为客户的某个人，即潜在客户。数据挖掘在探查潜在客户方面扮演多种角色，如：识别好的潜在客户，为接近潜在客户选择沟通渠道，针对不同的潜在客户群，选择合适的信息。数据挖掘使员工能够及时把握机遇，极大的提高工作效

6、率。3、有助于航空公司增强竞争优势数据仓库和数据挖掘在航空公司货运CRM中的实施，将形成高效运行的管理系统和交流通畅的信息系统将带来先进的以客户为中心的发展和经营理念，将提升航空公司的信息化、电子化建设水平和全员的知识、技术和工作能力，将优化组织体系和职能架构，为培育和打造航空公司的核心竞争能力提供全面而有力的保障。三、研究方法和研究思路:1.研究方法数据仓库与数据挖掘是CRM的重要组成部分，航空公司与客户的交流会产生大量的数据，这些数据一般由交易系统收集而来，然后将这些数据集中、清理、汇总后进入数据仓库，设计良

7、好的数据仓库包含客户与公司交流的历史记录。将数据挖掘工具用于处理这些历史记录，可以帮助公司将来更好的服务客户。2研究思路1、通过对比国内外航空公司关系管理应用现状，分析出我国航空公司客户关系管理存在的主要问题。2、针对存在的问题，构建我国航空公司客户关系管理系统模型，并在此基础上，应用数据仓库的相关知识，建立我国航空公司客户信息数据仓库，最后应用数据挖掘技术对航空公司客户群体进行划分。3、构建CRM数据仓库，对客户信息数据模型进行建立，同时对操作数据存储(ODS)进行分析。4、对OLAP技术和数据挖掘技术(基于互

8、动循环过程和SEMMA的数据挖掘实施方法)在CRM中研究分析，并分析了金字塔模型和收转发分析模型，得出有利于航空公司营运的分析结论。四、航空公司CRM体系结构与数据挖掘的应用分析:1.航空公司CRM体系结构从体系结构角度看，整个航空公司客户关系管理架构可以分为三个关键部分：(1)分析层的客户关系管理：用于对实施操作的CRM和互动产生的信息进行分析处理，通过基于数据仓库的数