客户关系管理数据挖掘论文

[摘要]客户关系管理（CustomerRelationshipManagement，CRM）就是企业利用信息技術,通过对客户的跟踪、管理和服务,从而吸引客户、保留客户、发展客户的一种手段和方法。数据仓库和数据挖掘(DataMining,DM)使企业获得顾客深层次信息成为了可能。下面是小编为大家整理的《客户关系管理数据挖掘论文 (精选3篇)》，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

客户关系管理数据挖掘论文 篇1：

浅析客户关系管理中数据挖掘流程

【摘要】本文阐述了研究数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中所起的核心作用、对我国企业成功实施CRM战略、提高竞争能力的意义及数据挖掘技术流程、标准化模型。

【关键词】客户关系管理;数据挖掘;流程;模型

随着市场经济的发展，企业将面临强大的竞争压力，企业的产品越来越趋向于同质化，仅仅依靠产品本身很难在日趋激烈的竞争中取胜，所以愈来愈多的先进企业将重点从以产品为中心向以客户为中心的新型商业模式转移，客户关系管理(CRM)也就应运而生。客户关系管理(Customer Relationship Management)简称CRM，是由美国的Gartner Group me公司于1999年首先提出的。CRM是一种以客户为中心的经营策略，它以信息技术为手段，并对工作流程进行重组，以赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户的收益率。CRM就是企业为了保持竞争力，采取的面向客户、客户驱动和以客户为中心的发展策略。而企业在与客户交互过程中积累下来的各种客户数据恰恰是反映客户特征和需求的最佳载体。当今许多企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的宝贵数据，这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录及客户反馈的个个环节。充分利用这些数据，深入分析、挖掘隐含在这些数据中的有用信息，将有助于企业更好地管理客户关系，实现CRM的功能和目标。然而，由于缺乏在大量数据中发现深层次信息的能力，许多企业对于这些数据的利用还只是停留在基础层的浏览、检索、查询和应用层的继承、组合、整理等方面，而无法将这些数据转化为更加有用的知识。因此，如何更加有效地管理企业数据库中快速增长的海量数据，将数据资源的利用提高到知识创新的高级阶段，已经成为企业当前需要迫切解决的问题，数据挖掘(Data Mining简称DM)技术的运用就可以帮助企业很好地解决这个问题。

一、数据挖掘的流程

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的和有用的信息和知识的过程，它可以按照企业既定的业务目标自动地从数据库中提取出用以辅助企业决策的相关模式。数据挖掘的流程图如下：

图1中各步骤(1)确定业务对象。清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有一盲目性，是不会成功的。(2)数据准备。一是数据的选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。二是数据的预处理。研究数据的质量，为进一步的分析做准备。并确定将要进行的挖掘操作的类型。三是数据的转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。(3)数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善从选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。(4)结果分析。解释并评估结果，其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。(5)知识的同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

二、数据挖掘流程的模型

数据挖掘业内，公认的两大模型是SAS的SEMMA和包括SPSS在内的行业协会提出的CRISP-DM。SEMMA强调的是应用的方法;CRISP-DM则从方法学的角度强调实施数据挖掘项目的方法和步骤。CRISP-DM是站在高处，在讲一个总体大方向;而SEMMA在说具体应该如何着手。

1.SEMMA。(1)Sample──数据取样。当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与企业要探索问题相关的样板数据子集。通过数据取样，要把好数据的质量关，一定要保证取样数据的代表性、真实性、完整性和有效性，这样才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。根据具体的需求，可以创建训练集、测试集和效验集。(2)Explore──数据特征探索、分析和预处理。当用户拿到了一个样本数据集后，它是否达到用户原来设想的要求，有没有什么明显的规律和趋势，有没有出现用户所从未设想过的数据状态，各因素之间有什么相关性，可区分成怎样一些类别，这些都是首先要探索的内容。(3)Modify──数据调整和技术选择。在问题进一步明确化的基础上，用户可以按照问题的具体要求来审视数据集，看它是否适应企业问题的需要。针对问题的需要，可能要对数据进行增删，也可能按照用户对整个数据挖掘过程的新认识，组合或者生成一些新的变量，以体现对状态的有效描述。(4)Model──模型的研发和知识的发现。数理统计方法是数据挖掘工作中最常用的主流技术手段。应用SAS提供的多种分析工具不仅能揭示企业已有数据间的新关系、隐藏着的规律性，而且能预测事件的发展趋势。用户采用哪一种模型，主要取决于数据集的特征和用户要实现的目标。另一方面，数据挖掘是一个反复的不断深化的实践过程，用户可在实践中选出最适合的模型。(5)Assess──模型和知识的综合解释和评价。经过以上五个步骤，用户将会得出一系列的分析结果、模式或模型，常常是对目标问题多侧面的描述。这时，就要能很好地综合这些规律性，为企业提供合理的决策支持信息。

2.CRISP-DM。(1)业务理解(Business Understanding)。最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将这个知识转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。(2)数据理解(Data Understanding)。数据理解阶段从初始的数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设。(3)数据准备(Data

Preparation)。数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务有个能执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。(4)建模(Modeling)。在这个阶段，可以选择和应用不同的模型技术，模型参数被调整到最佳的数值。一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备阶段。(5)评估(Evaluation)。在开始最后部署模型之前，重要的事情是彻底地评估模型，检查构造模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。此阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分的考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定必须达成。(6)部署(Deployment)。通常，模型的创建不是项目的结束。模型的作用是从数据中找到知识，获得的知识需要便于用户使用的方式重新组织和展现。根据需求，这个阶段可以产生简单的报告，或实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。

参考文献

[1]Margaret H.Dunham.数据挖掘教程[M].清华大学出版社，2005

[2]魏兵.数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究[D].南京理工大学硕士.2005

[3]章兢，张小刚.数据挖掘算法及其工程应用[M].机械工业出版社，2006(6)：56～73

[4]赵闪.数据挖掘在客户关系管理中的应用研究[D].广东工业大学硕士学位论文.2007

[5]邵兵家，于同奎.客户关系管理一理论与实践[M].清华大学出版社，2004

[6]贾月娥.客户关系管理趋势谈[J].管理信息化.2003

[7]马刚，李洪心，杨兴凯.客户关系管理[M].东北财经大学出版社，2005

项目课题：本文系佳木斯大学大学生科技创新项目课题，课题编码：Dz2011-097。

作者：李相林 金中会 刘丹

客户关系管理数据挖掘论文 篇2：

客户关系管理与数据挖掘

[摘要] 客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)就是企业利用信息技術,通过对客户的跟踪、管理和服务,从而吸引客户、保留客户、发展客户的一种手段和方法。数据仓库和数据挖掘(Data Mining,DM)使企业获得顾客深层次信息成为了可能。数据挖掘对数据仓库中的数据进行加工和处理,提炼出信息和知识,为企业提供决策的依据。数据挖掘是客户关系管理的基础技术。

[关键词] CRM DM

一、客户关系管理

1.客户关系管理的定义

客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)首先是一种管理理念，其核心思想是将企业的客户作为重要的资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。

CRM又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,它实现于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域。通过向企业的销售、市场和客户服务的专业人员提供全面、个性化的客户资料,并强化跟踪服务、信息分析的能力,使他们能够维护一系列与客户和生意伙伴之间卓有成效的“一对一关系”,从而使企业得以提供更快捷和周到的优质服务、提高客户的满意度。

CRM也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其他信息技术紧密结合在一起，为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案，使企业有了一个基于电子商务的面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的转化。

2.客户关系管理的研究和应用现状

CRM起源于20世纪80年代初提出的接触管理(Contact Management)，即专门收集整理客户与公司联系的所有信息。到20世纪90年代初期则演变成为包括服务中心与支持资料分析的客户服务(Customer Care)。经历了20余年不断演变发展，CRM逐渐形成了一整套管理理论体系和应用技术体系。

从全球的范围看，2002年，市场对CRM的需求已经比ERP高，CRM销售量每年的增长率超过了30%，而ERP只有10%。2005年的销售额达到了140亿美元之多，企业信息化的重点从后台系统转向了前台。在国内，多数企业将大部分力气投入到企业内部信息系统得建设上，这意味着CRM在我国的应用还不成熟。

CRM应用最广泛的领域是与科技和计算机相关的领域，这一领域中的企业由于信息化程度高和自身的优势，能够通过CRM系统建立起与客户之间的有效价值链，从而铲射功能更大的效益。而在我国生产总值中占据重要地位的传统企业在CRM的市场中所占比例较小。加入WTO后，企业面临着更为严峻的国际竞争，因此企业迫切需要寻找类似CRM的新思路、新理念来增强企业的竞争力。现在市场中CRM供应商较多，国际的有Siebel、Oracol、Borland、sybase，国内的用友、中圣、金蝶、创智等。

二、数据挖掘是CRM成功的保障

大量数据的产生和收集导致了信息的爆炸，但信息仅仅停留在在这个阶段，未对这些信息进行适时和深层次的分析，致使企业对客户知识的缺乏。数据挖掘可以从繁杂的数据中找出真正有价值的信息知识，提高企业对客户了解程度，时时快捷的发现并满足客户的需求，从而提高企业的竞争力。

1.数据挖掘使市场信息触手可及

数据库及数据挖掘技术(Data Mining，DM)可以扩展企业核心业务过程的信息后勤基础，通过数据挖掘来保证对数据的访问及分析，从而提高业务过程的有效性。当企业通过数据仓库直接向其顾客索取某些信息密集型顾客支持过程的资源时，支持成本会不断地下降，企业的管理成本也就随之降低。

利用信息技术和数据资源，不断地增强对客户的了解程度，使客户感觉好像与企业有一种独一无二的个人关系，具有有效的信息交换和访问能力，与客户打交道变得更容易一些。数据挖掘技术基于事实，利用数据仓库中产品、价格、投资、分配等方面，从浩瀚的信息海洋中提炼出有价值的信息，发现隐含在这些信息中的对等的、不明显的、不可预知的模式、趋势和关系，为企业提供决策的依据。

2.数据挖掘将数据加工成信息和知识

在CRM中，数据仓库将海量复杂的客户行为数据集中起来，建立一个整合的、结构化的数据模型，在此基础上对数据进行标准化、抽象化、规范化分类、分析，为企业管理层提供及时的决策信息，为企业业务部门提供有效的反馈数据。数据挖掘对客户资料进行分析，是挖掘客户潜力的基石。

数据挖掘技术的作用在企业管理客户生命周期的各个阶段都会有所体现。数据挖掘帮助企业发现客户的特点，从而可为客户提供有针对性的服务。通过数据挖掘，可以发现购买某一商品的客户的特征，从而可以向那些也同样具有这些特征却没有购买的客户推销这个商品;若找到流失的客户的特征，就可以在那些具有相似特征的客户还未流失之前，采取相应的措施。

三、数据挖掘技术

数据挖掘技术有多种，包括决策树法、遗传算法、集合论方法、神经网络方法、聚类方法、粗集方法、模糊集合方法、Bayesian Belief Netords ,最邻近算法、关联规则挖掘算法、可视化技术等，这里主要介绍ID3决策树法、遗传算法、神经网络方法。

1.ID3决策树法

ID3决策树法是最有影响和最早的决策树方法。在规模越大的数据库中，运用ID3决策树法进行数据挖掘的效果越好。它利用一系列规则划分，建立树状图，可用于分类和预测。

ID3方法检验所有的特征，选择互信息最大的特征点A为产生决策树节点，由该特征的不同取值建立分支，对各分支的实例子集递归，用该方法建立决策树节点和分支，直到某一子集中的例子属于同一类。ID3方法利用互信息最大的特征建立决策树，使决策树节点数最小，识别例子准确率高。决策树叶子为类别名，即P或者N。

(1)主算法

①从训练集中随机选择一个既含正例又含反例的子集(称为窗口);

②用建树算法使当前窗口形成一棵决策树;

③对训练集(窗口除外)中例子用所得决策树进行类别判定，找出错判的例子;

④若存在错判的例子，把它们插入窗口，转B，否则结束。

(2)建树算法

①对当前例子集合，计算各特征的互信息;

②选择互信息最大的特征A(i);

③把在A(i)处取值相同的例子归于同一子集，A(i)取几个值就得几个子集;

④对既含正例又含反例的子集，递归调用建树算法;

⑤若子集仅含正例或反例，对应分支标上P或N，返回调用处。

2.神经网络方法

人工神经网络从神经生理学的基本观点和结论作为构造人工神经网络基本假设的前提。以神经生理学为基础，模拟人的神经元功能，经过输入层，隐藏层，输出层等，对数据进行调整，计算，最后得到结果，用于分类和回归。可以将神经网络模型分成：(1)感知机(2)Hamming网络(3)Hopfield网络。

一个简单的神经网络,图中的椭圆表示节点,椭圆间的连线表示连接。神经网络接受左边节点的属性值,并对其进行计算,右边的节点就产生新值,这个值表示神经网络模型的预测值。

3.遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm，GA)基于自然进化理论,模拟基因联合、突变、选择等过程的一种优化技术。它的主要步骤如下:

编码:GA在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合便构成了不同的点。

初始群体的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了一个群体。GA以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。

适应性值评估检测：适应性函数表明个体或解的优劣性。不同的问题，适应性函数的定义方式也不同。

选择:选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。遗传算法通过选择过程体现这一思想，进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献一个或多个后代的概率大。选择实现了达尔文的适者生存原则。

交换:交换操作是遗传算法中最主要的遗传操作。通过交换操作可以得到新一代个体，新个体组合了其父辈个体的特性。交换体现了信息交换的思想。

变异:变异首先在群体中随机选择一个个体，对于选中的个体以一定的概率随机地改变串结构数据中某个串的值。同生物界一样，GA中变异发生的概率很低，通常取值在0.001～0.01之间。变异为新个体的产生提供了机会。

GA的计算过程为:选择编码方式,产生初始群体,计算初始群体的适应性值。

如果不满足条件

{选择交换变异计算新一代群体的适应性值}

四、结论

数据挖掘是CRM的前提和基础,CRM是数据挖掘的延续和创新,通过将两者进行有效的组合,不断促进企业单个客户价值的提升和客户规模的扩大,有效地推动着企业价值和实力的不断攀升。

参考文献:

[1]田海涛:CRM理念、软件、实施，一个都不少[j]

http:www.chinabyte.com/20030317/1657407.shtml,2003.11

[2]何荣勤:CRM原理、设计、实践,电子工业出版社,2003.2

[3]田同生:客户关系管理的中国之路.机械工业出版社，2001.8

作者：边岗亮　范景军

客户关系管理数据挖掘论文 篇3：

客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

摘要：客户关系管理(CRM)是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念，它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一，可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户關系管理过程提供全面支持，提升客户满意和客户忠诚。

关键词：客户关系管理;客户细分;数据挖掘;客户价值

文献标识码：A

作者：张国政