文档介绍：摘要新兴边缘学科——数据库知识发现,能有效地挖掘数据中潜在的、有价值的知识。岢雒嫦蚩突Ч叵倒芾硐低车幕谖锢硪皇吕硪蝗死韋方法的数据因此,客户关系管理系统的数据库知识发现研究具有重大的现实意义和广阔的发展空间。本文在国内外研究的基础上,以解决复杂问题的系统工程方法论为指导,数据库知识发现模型及方法展开了深入地研究。本文主要内容包括:人理因素,研究了艘蜃橹形?刂萍癢六阶段处理过程,为有效解决客户关系管理系统的数据库知识发现这一复杂问题提供了理论基础治隽丝突Ч叵倒芾硐低车闹J斗⑾种魈猓芯苛嘶谑菘庵J斗⑾业合作伙伴选择、客户分类、销售量预测三方面数据挖掘问题的解决思路。ü治鲂槟馄笠敌纬晒獭⑻氐慵霸颍攵韵钟衅笠岛献骰锇檠≡作伙伴选择三阶段法,重点对企业合作伙伴搜索问题进行深入的研究,建立了基隽讼颜呖突Х掷辔侍獾奶氐悖芯苛擞跋炜突Х掷嗟闹疃嘁蛩兀识发现模型,并采用了序贯最小优化算法来解决大训练样本的问题,该模型在移动客户分类中进行了应用,结果表明该模型的分类精度优良。企业客户关系管理系统存储的各种数据资源日益膨胀,已经远远超出了人们的分析能力。面对海量的数据,传统的数据库技术无法发现隐藏在数据背后的关系、规则及发展趋势等知识。在世纪末出现了多学科相互交融和相互促进的全面地分析了客户关系管理系统的数据库知识发现主题,并就三方面重点问题的库知识发现处理过程模型甂,分析了甂的物理因素、事理因素、和指导原则。的决策过程。借鉴从定性到定量的综合集成法,阐述了客户关系管理系统中的企方法对于海量企业信息处理能力不足等问题,提出基于数据库知识发现的企业合于支持向量机的企业合作伙伴搜索知识发现模型,以理想的搜索精度实现了企业了合作伙伴搜索。同时,对企业合作伙伴搜索支持向量机模型的参数控制途径进行了研究。通过对消费者分类的定性分析,建立了基于支持向量机的消费者客户多类分类知治隽擞跋炱笠挡废哿肯喙匾蛩丶案饕蛩毓叵档牟蝗范ㄐ裕隽销售量预测问题时间序列的特点,并根据此特点处理样本,研究了支持向量机回归方法以及数学表示,在以上研究基础上,建立了基于支持向量机回归的销售量
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预测知识发现模型,该模型达到了优良的预测精度,有效地预测了企业的销售量。关键词:客户关系管理数据库知识发现数据挖掘支持物理吕恚死向量机北京交通大学博士学位论文
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关于论文使用授权的说明独创性声明C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京交通大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部签导师签名:已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。期:日/
第一章绪论客户关系管理研究综述成为企业营销策略研究和营销系统应用的持续热点。驹露家大型公司渲家来自西欧和依醋悦拦,进行了一次段。近两年企业对客户关系管理的重视程度越来越高,估计目前这一数据将有很关的挑战,而这些挑战将考验企业管理者的智慧,谁能将这些挑战转化为机会,同生命周期男枨蟆NA耸迪侄钥突У摹耙欢砸弧庇O笠蹈又视客户数据的收集和分析,随着企业客户关系管理系统实施的不断深入,特别是的数据库技术无法发现企业决策者感兴趣的信息。因此,如何挖掘出客户关系管理系统海量数据中有价值的信息资源是企业当前所面临的巨大挑战。现客户的重要性以来,营销研究领域就把业务战略同客户知识密切结合起来。众世纪年代以来,客户关系管理调查,结果发现%的公司己注意到客户关系管理策略及系统的重要性,%的公司已经开始规划和实施客户关系管理策略和系统,%的企业已经进入运作阶世纪是一个“客户经济”的时代,企业将面临一连串的客户关系管理相谁就能掌握最佳竞争优势。过去企业注重的是以单一产品作大众营销,现在则强调个人化、客户化牟防绰悴煌蚴谐≡诓数据存储设备的存储能力日益加强,企业各部门拥有巨大的客户数据资源,传统本章主要揭示论文的选题背景及选题意义,阐述论文的基本思想和创新之处,并概述论文的章节安排。兰甏椭赋觥笠档氖滓H挝袷谴丛旃丝汀一个组织内部仅仅存在成本中心,唯一真正的利润中心是能为企业提供受益的客认为”,自从公司在世纪年代末,发多研究者早就认识到客户与客户关系的重要性。本节对客户关系管理理论起源与客户关系管理的内涵进行综述。大的提高。,户。绪论
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