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文檔簡介
1、進(jìn)入21世紀(jì)以來,隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化趨勢的進(jìn)一步加強(qiáng),制造業(yè)的競爭也隨之加劇。產(chǎn)品的同質(zhì)化及市場需求的多樣化,使得制造企業(yè)僅憑內(nèi)部管理以提高生產(chǎn)效率及改善產(chǎn)品質(zhì)量來贏得市場的機(jī)會越來越小。因而,許多制造企業(yè)為了滿足多樣化的客戶需求,紛紛由生產(chǎn)型向服務(wù)型和知識型發(fā)展,建立以客戶為中心的業(yè)務(wù)模式,保持和推進(jìn)價(jià)值客戶的持續(xù)貢獻(xiàn)度,從而全面提升企業(yè)競爭力。但在當(dāng)今數(shù)據(jù)量激增的情況下,不借助于商業(yè)智能技術(shù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后所隱藏的信息是很難建立良好的
2、客戶關(guān)系的。研究商業(yè)智能技術(shù)在CRM中的應(yīng)用是本文的立足點(diǎn),通過對這些技術(shù)及其應(yīng)用的研究,對提高企業(yè)的決策水平及決策效率有著很現(xiàn)實(shí)的意義。 首先介紹了CRM和商業(yè)智能的基本內(nèi)容,給出了一個(gè)基于商業(yè)智能的制造企業(yè)CRM系統(tǒng)的需求分析。然后,研究了數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)、創(chuàng)建與維護(hù),重點(diǎn)是DTS包設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。根據(jù)系統(tǒng)的需求,構(gòu)建面向客戶和供應(yīng)商的數(shù)據(jù)倉庫,實(shí)現(xiàn)了從操作型數(shù)據(jù)到分析型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。其中包括對數(shù)據(jù)的綜合,數(shù)據(jù)整理(統(tǒng)一表現(xiàn)形式
3、、命名習(xí)慣等),并實(shí)現(xiàn)自動的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和定期自動備份等維護(hù)操作。根據(jù)分析的需要,嘗試采用了聚類的方法來將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散型數(shù)據(jù)來滿足分類應(yīng)用的數(shù)據(jù)初始化的要求等。 接下來,結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況,在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上,進(jìn)行OLAP多維分析結(jié)果的展示。OLAP分析服務(wù)提供了豐富的應(yīng)用程序編程接口,方便用戶的應(yīng)用程序利用分析服務(wù)的資源。分析服務(wù)有一個(gè)模塊數(shù)據(jù)透視表服務(wù)(PivotTablesService),與分析服務(wù)服務(wù)器(Analy
4、sisservice)通訊,客戶端應(yīng)用程序通過這樣的進(jìn)程與Analysis服務(wù)器交換數(shù)據(jù)。同時(shí)數(shù)據(jù)透視表服務(wù)可以在脫機(jī)的方式完成大部分分析服務(wù)的功能,實(shí)現(xiàn)客戶脫機(jī)完成數(shù)據(jù)分析服務(wù)。 最后,給出了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘的制造企業(yè)CRM系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)分類(基于決策樹)和聚類(K-means)挖掘算法,并討論了其復(fù)雜度、可信性和優(yōu)化方法。其中分類挖掘?qū)崿F(xiàn)了將客戶和供應(yīng)商進(jìn)行分類,并分析出各類客戶的特征;聚類實(shí)現(xiàn)了客戶、供應(yīng)商和銷售員
5、工按選定的屬性分成幾類。系統(tǒng)在聚類算法中實(shí)現(xiàn)了嵌套,可以進(jìn)行子類的進(jìn)一步細(xì)分:分類算法的實(shí)現(xiàn)中進(jìn)行了決策樹的預(yù)先剪枝,解決了噪聲數(shù)據(jù)的問題;系統(tǒng)還實(shí)現(xiàn)了聚類與分類的結(jié)合,將聚類算法有效地運(yùn)用到了離散化連續(xù)數(shù)據(jù)的工作中;另外,聚類的分析結(jié)果可以在分類分析中作為被預(yù)測的列和用于預(yù)測的列。 本文圍繞客戶的發(fā)展過程:潛在客戶、響應(yīng)客戶、關(guān)系客戶到流失客戶,對不同階段的客戶采取有針對性的管理,并結(jié)合客戶動態(tài)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法和技術(shù),對公
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