聚類技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究.pdf

1、客戶關(guān)系管理(CRM)是最近幾年興起的一個概念,可以從三個層面來理解CRM,它是一種現(xiàn)代的經(jīng)營管理理念,也是一整套解決方案,同時又是一套應(yīng)用軟件系統(tǒng).CRM從功能上可以分為三類:運營型CRM、分析型CRM和協(xié)作型CRM.其中分析型CRM是CRM的核心,而實現(xiàn)分析型CRM的核心技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù).數(shù)據(jù)挖掘,簡單地說,就是從大量數(shù)據(jù)中提取或"挖掘"知識.數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科,涉及到許多學(xué)科,它從一開始就是面向應(yīng)用的,CRM是數(shù)據(jù)

2、挖掘的一個重要研究與應(yīng)用領(lǐng)域.數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數(shù)據(jù)集合,支持管理部門的決策過程.數(shù)據(jù)倉庫是實施CRM的基礎(chǔ).數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫是融合與互動發(fā)展的,它們的應(yīng)用可以大大提升CRM的效率,給企業(yè)帶來更多利潤.聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要分支,本文著重于劃分算法和高屬性維稀疏聚類算法的研究,并研究其在連鎖超市CRM中的應(yīng)用.為了數(shù)據(jù)挖掘的需要,本文首先構(gòu)建了一個數(shù)據(jù)倉庫,這也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分.接著研究了劃分

3、算法,針對劃分算法對輸入順序和初始值敏感等缺陷,提出了一種動態(tài)的聚類算法(Partition-based Dynamic Clustering Algorithm,縮寫為PDCA):根據(jù)數(shù)據(jù)對象的密度大小排序,選取相隔較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)對象作為初始值,并根據(jù)給定的參數(shù),在聚類的過程中動態(tài)地調(diào)整聚類個數(shù),從而使聚類結(jié)果更加穩(wěn)定、合理.然后將PDCA算法應(yīng)用于客戶細(xì)分,進行客戶價值分析.本文還對基于稀疏特征向量的聚類算法(Clustering Al