【摘 要】
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数据仓库和数据挖掘技术的快速发展,促进着企业决策支持系统的不断更新,企业决策支持系统是近年来数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的又一新的应用.决策支持系统作为分析层
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数据仓库和数据挖掘技术的快速发展,促进着企业决策支持系统的不断更新,企业决策支持系统是近年来数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的又一新的应用.决策支持系统作为分析层次的CRM主体,需要理解客户特性和客户行为,利用数据挖掘工具,实现对客户群的认识、分类和评估,然后通过优化服务来实现客户获取、客户保留、客户忠诚和客户盈利的目的.该文以徐工集团营销公司CRM开发为背景,对其中涉及的决策支持关键技术在作深入探讨和研究.主要是对当今流行的基于数据仓库的数据挖掘技术作了相关介绍,并阐述数据挖掘技术在DSS中的应用.选取决策树分类算法为研究重点.研究了SLIQ算法的预处理、计算最佳分裂、执行分裂几个大的阶段以及具体算法设计实现过程,并在随后结合该算法设计客户价值分类模型.结合当前流行的MS.NET技术,构建了应用于该机械制造业的DSS系统解决方案.最后提供了该方案的技术实现方法,完成了系统的原型的开发.
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