毕业设计（论文）-数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现

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1、湖北工业大学毕业设计（论文）毕业设计（论文）数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现姓名所在学院计算机学院专业班级计算机科学与技术一班学号0610311132指导教师湖北工业大学毕业设计（论文）日期2010年5月30日湖北工业大学毕业设计（论文）毕业设计（论文）任务书学院计算机指导教师职称讲师学生姓名专业班级06计算1班学号0610311132设计题目数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现设计内容目标和要求一、就选题所查阅的资料：　　在网上和图书馆里查阅有关方面的书籍。二、熟悉相关工具与理论：　　熟悉系统的设计与实现的集成开发环境。三、就自己能力完成的任务开题报告，开题报告应该包括以

2、下的内容：　　所选择的即使方案说明,包括目前已经的技术说明:所选择的工具，包括选择所有工具的理由，现有工具特点简介；预期完成的工作量大小；预期每个阶段的时间划分与按排。四、完成相应的代码,要求：　　有完整的需求分析；有主要程序的流程图；有系统的完成配置；代码完整；注：代码及思路可以参考其它类似项目,但必须提供所参考的源代码，指明哪些代码是自己消化后改进的部分,哪些代码是完全参考，算法或编程技术处理总体思路必须以图形方式说明。五、完成代码调式：　　逐步完成代码调式，对主要技术问题记录在案，解决方案获取方法记录。六、完成论文论文重点是项目需求分析，现有技术说明，所用技术现实上的技术难点或重点分

3、析。指导教师签名：年月日基层教学单位审核学院审核湖北工业大学毕业设计（论文）此表由指导教师填写学院审核毕业设计（论文）学生开题报告课题名称数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现课题来源模拟课题课题类型DY指导教师刘伟学生姓名张亚芬学号0610311132专业班级06计算1班本课题的研究现状、研究目的及意义：制定一个企业的客户关系管理计划是一项非常耗时且相当辛苦的工作，而且它还得由有学校企业管理经验或者这方面知识的人才能做好。在一个企业维护好客户，实现针对性地营销是一个难题，因为电信企业内部存在大量的数据冗余，有用的知识和数据需要有效地挖掘技术进行挖掘。即便你的输入数据量并不是实际意义上

4、的有效数据。随着信息技术与网络化经济快速发展，商业模式发生了根本性变化。很多行业所提供的产品和服务日益商品化，企业产品同质化倾向越来越强，市场竞争越来越激烈，同时客户对产品和服务的质量、个性化和价值的要求越来越高。在这种环境下，建立和维持良好的客户关系成为企业取得竞争优势的最重要基础。这就需要企业完整掌握客户信息，准确把握客户要求，快速响应个性化需求，提供便捷购买渠道和良好服务，提高客户满意度和忠诚度。在这样的前提下，客户关系管理(CRM)应运而生。这也是企业管理理念从传统以产品、销售中心的客户关系向以客户满意为中心的客户关系转变的必然结果，建立以客户为中心的管理体系是关系到企业生存与发展

5、的战略决策。数据挖掘技术能提升企业CRM能力，目前在全球电信行业，数据挖掘技术已经被广泛应用于日常市场经营活动中，目前主要用于“分群”和“预测”。数据挖掘技术能让分群标准更加精确和细化，制定的相应的营销策略更加有针对性，更加能满足客户的实际需求，从而避免了客户的流失。在电信业竞争日益激烈，客户流失严重的今天，数据挖掘技术必将成为国内电信运营商进一步提高客户关系管理水平，提升核心竞争力的又一利器!电信企业有其先天性的IT优势，有大量的数据来源，包括:客户基本信息、产品/服务使用信息、各种通话时长、各种通话费用、通话时间偏好、与企业互动信息等，都可拿来作为分群的变量(维度)。课题类型：（1）A

6、—工程实践型；B—理论研究型；C—科研装置研制型；D—计算机软件型；E—综合应用型（2）X—真实课题；Y—模拟课题；湖北工业大学毕业设计（论文）（1）、（2）均要填，如AY、BX等。本课题的研究内容：本论文主要阐述了我国电信行业的发展现状，现有CRM系统存在问题分析，介绍了CRM系统的含义与概念，概括阐述了数据挖掘的定义、技术分类、算法分类以及业务建模和数据挖掘的相关理论；介绍了CRISP-DM数据挖掘过程参考模型以及基于此标准的Clementine数据挖掘软件。详细叙述了数据挖掘技术在CRM系统中应用，主要包括建立决策树挖掘模型，决策树进行客户细分的根据，客户细分的决策树技术，决策树C&

7、RT算法介绍以及决策树预测客户流失。讲述了系统的分析与设计，主要包括系统开发平台和工具，系统功能设计依据，系统组成及功能介绍，系统具体实现方案，系统开发模式，系统界面展示及说明，挖掘数据来源与处理以及E-R关系。本系统涉及的主要功能模块：本系统主要实现的是客户信息管理，业务信息管理，销售信息管理和系统维护四大模块。客户信息管理包括客户客户基本资料信息的管理，客户消费信息管理，客户欠费信息管理，客户流失信息管理和客户分类信