基于聚类算法的CRM数据挖掘应用研究

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随着信息技术的迅速发展,特别是数据库技术和计算机网络的广泛应用,企业拥有的数据量急剧增大。在大量的数据与信息中,蕴藏着企业运作的利弊得失,若能够对这种海量的数据与信息进行快速有效地深入分析和处理,就能从中找出规律和模式,获取所需知识,帮助企业更好地进行企业运筹决策。 知识发现就是从大量的数据中抽取以前未知并具有潜在可用的模式,数据挖掘则是组成知识发现的重要环节。如何从大规模的数据中发掘深层次的知识和信息,而不仅仅是数据表面的信息,已经成为众多领域的研究热点。 客户关系管理(CRM)是一种管理理念。利用CRM,企业能搜索、追踪、分析每个客户的信息,根据分析得到的客户需求结果调整企业的业务,使企业和客户达到双赢。 聚类是数据挖掘领域中的一个重要分支,正逐步运用在商业、地质勘探、图像处理等领域。因为它不仅可以作为其他算法的预处理,也可以作为独立的算法加以使用。它不需要预先的类标记,可在数据集上直接使用。 本文把K-中心点聚类算法应用在客户价值矩阵上,并采用层次聚类算法找出K个初始中心点,避免了K-中心点算法中K值及初值中心点选择的盲目性与随意性,增加了准确性与可信度。本算法在客户历史数据库上进行挖掘,找出了不同的客户群及其各自的特点,进行客户价值细分,以利于制定相应的营销手段,提高客户的满意度和忠诚度,从而留住老客户,吸引新客户,使企业在竞争中立于不败之地。实验结果还验证了Pareto原理在零售行业的正确性。无论在理论上还是在实践上都有一定的指导意义。
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