基于粗糙集的市场潜在客户预测研究

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1、青岛科技大学硕士学位论文基于粗糙集的市场潜在客户预测研究姓名:史翠娟申请学位级别:硕士专业:情报学指导教师:王文鹏20120615青岛科技大学研究生学位论文基于粗糙集的市场潜在客户预测研究摘要粗糙集理论是处理不精确、不确定和模糊数据的数学工具,它能有效地从数据本身提供的信息中发现有效的、潜在的知识。本文充分利用粗糙集理论来和客户关系库中不完整的信息预测潜在客户。首先,本论文阐述了选题的背景,粗糙集理论以及市场潜在客户的发展和现状;并且研究分析了国内外相关的最新成果。其次,本论文对粗糙集数据预处理、连续数据的离散化处理、知识约简和分类

2、规则进行了研究。对基于粗糙集的市场潜在客户预测模型进行设计,从企业中已有的客户关系数据库中获取客户的相关信息。将这些基本的客户信息转化为对应的二维决策表,再将决策表中不完整的客户数据进行补齐,离散化连续的客户信息;对已经形成的决策表进行属性和值的约简,生成关于市场潜在客户的决策规则。最后本论文对饲料添加剂企业中的潜在客户进行模型预测,针对预测结果制定相对应的潜在客户营销策略。从而,扩大市场份额,为企业明确开发潜在客户的决策提供依据。关键词:粗糙集属性约简值约简规则约简潜在客户青岛科技大学研究生学位论文PREDICTIoNBASEDO

3、NROUGHSETSTHEMARKETOFPOTENTIALCUSTON匝RSABSTRACTRoughsetisanewvalidmathematicaltheorydevelopedinrecentyears,whichhastheabilitytodealwithimprecise,fuzzy,andvagueinformation.Itcanfindvalidandpotentiallyusefulknowledgeindata.Sincethen,ithasbecomeincreasinglypopularandhasbe

4、enappliedinsuchfieldsasmachinelearning,datamining,andintelligentdataanalyzingsuccessfully.Thisthesisstudiesapplicationinthemarketofpotentialcustomersforecastonroughsettheory.First,thisthesisfirstelaboratedtheselectedtopicbackground,customerrelationsmanagementaswellasro

5、ughsettheorydevelopmentandpresentsituation;next,studythedomesticandforeignnewestachievements.Throughtocorrelationtheoriesandmethodsummaryandcontrastanalysis,laysthefoundationforthepresentpaperthoroughresearch.Dataqualityseriousinfluenceknowledgediscoveryalgorithmoperat

6、ingefficiencyandapplicationeffect,studiedthereductionmethodwhichcallprocesstheinconsistentpolicy·makingtabledirectly.Secondly,thisthesishasstudiedtheroughsetdatapretreatment,continuousdatadiscretization,knowledgereductionandclassificationrules.Tbjsthesishasstudiedcusto

7、merclassificationforecastmodelwhichisbasedontheroughset.Mainlytaketheroughsettheoryasthefoundation,firstgainsthedatafromtheCRMsystem,andconvertthemintorelevantdecisiontable.Secondly,wecompleteanddiscretizethedatainthedecisiontable.Thirdly,wereducetheattributeandvalue.L

8、astly,wecanconcluderulesformakingdecisionandestablishlogicratiocinationsystem.Finally,themarketingstrategywillbeaccor

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