论文部分内容阅读
当今世界充满了激烈竞争,为了扩大更大市场,企业必须从过去单纯提高产品的质量转变到提高服务质量,对客户信息进行多方面分析,以便做出决策,最大限度的保留客户,这就是客户关系管理。如何存储这些客户信息以及在大量历史信息中检索出有效的信息,建立数据仓库系统成为解决这一问题的关键途径。
数据仓库是面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合。它是从原始的数据库中将各种分散的、异构型的数据经过抽取、清理、去噪等一系列的操作而形成一个供决策者分析的环境,以辅助决策过程;CRM是着眼于为企业最宝贵的资源即客户提供先进的的管理方案。它将客户信息转化为积极的客户关系,并不断反复的过程,它能帮助企业管理与客户相关的一系列活动。数据挖掘技术是联系数据仓库和CRM系统的桥梁。只有使用数据挖掘技术对数据仓库中的数据进行挖掘,CRM才能得到决策过程中需要的数据,然后对这些数据分析,从中发现相关的知识和规则,为最终的决策提供可靠的依据。针对这三者的关系,本文提出了数据仓库技术必须与CRM相结合,才能发挥CRM的作用。
数据仓库系统中的主要技术包括数据仓库建立、OLAP 联机数据分析技术和数据挖掘技术。本文目的就是对这三种技术作详细的讨论。文章先介绍了一些客户关系管理的理念,数据仓库和数据挖掘在 CRM 系统中作用,接着研究数据仓库系统的关键技术一数据仓库的设计。文中给出了数据仓库的设计方法和建立数据仓库的一般步骤;探讨 OLAP 系统体系结构和OLAP的类型;在对数据挖掘技术的分析中,重点分析了关联规则方法和决策树方法,并给了的算法实现。在论文的最后部分是将这三种技术结合起来应用到房地产CRM系统中,包括房地产数据仓库的建立;运用OLAP分析,从不同侧面展示与客户购房有关的数据信息;如何利用数据挖掘技术,发现房地产销售过程中的一些对决策过程有意义规则。
本文运用数据仓库和数据挖掘技术,从根本上改变了困扰多年的传统的售楼方式。利用信息实现客户关系管理一发现客户、保留客户、吸引客户。数据仓库和数据挖掘技术加快了房地产信息化进程,有广泛的应用前景。
本文中所给出的实例数据是基于实际应用中的数据,为了问题讨论的方便将只使用了实际数据的很小的一部分,但此研究结果能反映出数据挖掘在实际应用的价值。