数据仓库技术在CRM中的应用

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1、北方工业大学硕士学位论文数据仓库技术在CRM中的应用姓名：张正申请学位级别：硕士专业：计算机应用指导教师：吴洁明2003.5.31摘要本文主要论述了CRIVl(客户关系管理)和数据仓库、数据挖掘技术，以及数据仓库技术在客户关系管理软件中的重要和基础作用，并介绍了一个医药行销行业客户关系管理软件的设计和实现，重点是数据仓库的设计、建造、维护和数据挖掘的实现。／CRM，即客户关系笪理，指的是企业通过富有意义的交流沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。总的来说，就是对客户实现个性化的服务。对什么样的客户进行什么样的服务

2、，其根据就是企业积累的大量详细数据，如何将这些数据转化为知识，就要借助数据仓库技术，为领导者的决策提供依据，并实现CRIVl的目标。数据挖掘是一个萃取和展现以往无法探知的新知识的流程，这些新知识选自数据库并为可付诸行动的决策提供服务。它能够有效的将以前隐藏在数据中的信息展示在客户的面前。数据仓库是一个面向主题的，集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。它将所有的同一粒度级别的数据转化为知识，使其真正成为决策的依据，它是客户关系管理的基础和核心。】卢一在客户关系管理软件的设计实现过程中，本文主要做了以下的工作：数据仓库的设计建造和维护。

3、根据系统的需求，构造面向客户和供应商的数据仓库，并实现自动的数据转换和定期自动备份等维护操作。数据转换。实现了从操作型数据到分析型数据的转换。其中包括对数据的综合，数据整理(统一表现形式、命名习惯等)，根据分析需要，将连续型数据转化为离散型数据等等。OLAP多维分析结果的显示。将分析结果以友好、高效的形式显示，使客户脱离了传统的报表，可以从各个角度观察数据。／数据挖掘。实现关联规则(Apriori算法)、分类(基于判定树)和聚类(K-mealls)挖掘算法，并讨论了其复杂度、可信性和优化方法。其中，关联规则实现了对客户购买药品的相关性分析；分类挖掘实现了将客

4、户和供应商进行分类，并分析出各类客户的特征；聚类实现了客户、供应商和销售员工按选定的属性分成几类。系统在聚类算法中实现了嵌套，可以进行子类的进一步细分；分类算法的实现中进行了决策树的先剪枝，解决了噪声数据的问题；系统还实现了聚类与分类的结合，将聚类算法有效的运用到了离散化连续数据的工作中；另外，聚类的分析结果可以在分类中作为被预测的列和用于预测的列。实验表明系统能够有效的进行数据分析，能够使领导者对营销情况的把握快速和准确，并能为其决策提供依据。jp—／关键字：cItM；数据仓库；数据挖掘；oLAP，巧髟恕jj≥书f≥心《：IIAbstractThePape

5、rstatedthetechnologyofCRM，DW(DataWarehouse)，DM(DataMine)andtheimportantandbasiceffectofDWinCRMsoftware，andintroducedthedesignandtherealizationofaCRMsystemofmedicinebusinessenterprise．Thepointisthedesign．maintainandtherealizationofdatawarehouse，therealizationofdatamining．CRM，namelyC

6、ustomerRelationshipManagement，themeaningisthroughthesignificativecommunication,theenterpriseunderstandandinfluencetheactofthecustomer,finallyrealizethecustomergaining，customerholding，customerfaith，customerprofit．Inaword，thebasisisthequantitiesofdetaildata．Howcarlgettheknowledgefrom

7、thesedata?刀IeeffectivewayisthetechnologyofD辑(thatwillprovidebasisforleader,andrealizetheaimofCItM．DMisaflowofextractanddisplaynewknowledge．ThesenewknowledgegainedfromDWandbeabletoprovideservicefordecision-making．ItCaneffectivelydisplaytheinformationconcealedindatabaseformerly．DWisa

8、orientedthematic，integrate