淺談crm數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架與實(shí)現(xiàn)

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1、復(fù)旦大學(xué)碩士學(xué)位論文CRM數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架與實(shí)現(xiàn)姓名：張曉輝申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：朱揚(yáng)勇2002.5.22【摘要】，t“1令}1益膨脹的數(shù)據(jù)量和同益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)推動(dòng)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，到目f；i『為止數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)、基因、銀行、電信等各個(gè)領(lǐng)域都獲得了廣泛的應(yīng)用。CRM作為一個(gè)新興的計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域，目前得到了人們的廣泛關(guān)注。CRM數(shù)據(jù)挖掘．也即CRM中的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，也越來(lái)越得到研究領(lǐng)域的重視。yp本文考察了CRM數(shù)據(jù)挖掘中所要解決的幾種問(wèn)題，如：客戶簡(jiǎn)檔化、客戶

2、HI自f越、客戶價(jià)值、客戶獲取、產(chǎn)品推薦、客戶保留，然后討論了在CRM中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘時(shí)所面臨的各種困難，如：數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題、模型選擇問(wèn)題、提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的方法等。為建立通用的、可擴(kuò)展的CRM數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)CMiner，本文提出了一個(gè)包含三層結(jié)構(gòu)的CRM數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架，把數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)劃分為算法層、商業(yè)邏輯層、和應(yīng)用層。商業(yè)邏輯中間層的思想和以客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為中心的體系結(jié)構(gòu)是CRM數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架的核心內(nèi)容。通過(guò)與商業(yè)邏輯對(duì)應(yīng)的中間層的建立，具體的數(shù)據(jù)挖掘算法和實(shí)際的行業(yè)應(yīng)用互相獨(dú)立開(kāi)來(lái)，使之能夠互不影響

3、，通用的商業(yè)邏輯層也使得我們的CRM數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)成為一個(gè)能在不同組織中實(shí)施的通用系統(tǒng)。標(biāo)準(zhǔn)的客戶數(shù)掘倉(cāng)庫(kù)是系統(tǒng)通用性的另一個(gè)重要保證，不同組織中的數(shù)據(jù)模型千差萬(wàn)別，我們?cè)谧鰧?shí)際的數(shù)據(jù)分析之前，先把所需的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，然后再在這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型上進(jìn)行分析，降低分析算法對(duì)數(shù)據(jù)模型的依賴。同時(shí)客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也把企業(yè)原有信息系統(tǒng)與我們的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)獨(dú)立開(kāi)來(lái)，使之不互相影響。關(guān)鍵詞：CRVM,數(shù)據(jù)輕缸、數(shù)據(jù)爸庫(kù)、系彰漣架中圖分類號(hào)：TP302【Abstract][Abstract]．Withthedrivi

4、ngoftherapidgrowingofdataineverywhereandthedrasticcompetinginanymarket，dataminingtechnologyhasmakegreatprogress，andmanydataminingapplicationsappearedinretail，telecommunication，banking，fraudanalysis，DNAmining，stockmarketanalysis，Webmining，Webloganalysis，e

5、tc．AsoneofthehottestareainITindustry,CRMisnowinitsgrowingperiod，andthereisstillnotagoodenoughsystemframeworktosupporttheappearingCRMdataminingapplications．Inthispaper,weaimatdevelopingageneralandextensibleCRMdataminingsystemframework．AndbasedoRthisframew

6、ork，olJfCRMdataminingplatform，calledCMiner(CustomerdataMiner)，wasconstructed．SixCRMproblemswerestudiedindetail：customerprofiling，customerresponse，customervalue，customerrequire,productrecommendation,andcustomerretain．Wealsodiscussedthemustencounteredprobl

7、emswhenbuildingdataminingapplications：unbalanceddata，modelselection，andimprovingpredictaccuracy．Thecoreideasofourframeworkarethebusiness—logicmiddlelevelandtheCDW(CustomerDataWarehouse)centeredarchitecture．Thebusiness—logicmiddlelevelseparatesthedatamini

8、ngalgorithmlevelandthebusinessapplicationleveltomakethemindependentwitheachother．Thegeneralbusiness-logiclevelalsomakesOtlrCRMdataminingsystemtoheageneralsystemwhichcanbedeployedinvariousorganizations．ThestandardCDWisaanot