文档介绍：摘要素蛊笠荡τ诟欣陷湮涣俊对市场的各种变化有充分的信息支持和准确的市场判断。因此,信息资源的分“数据丰富,但信息贫乏”的“数据坟墓”。本文将知识发现与数据挖掘技术引入房地产企业客户信息的研究中。综合运用知识发现的技术手段、客户研究的理论以及房地产行业研究的背景和基础,关键词:知识发现;数据挖掘;房地产:随着我国经济的发展和住房消费市场的不断发育成熟,房地产行业的竞争也越来越激烈。房地产企业要想在竞争中制胜,就必须重视市场和客户的需求,析和整合在竞争中的作用也越来越明显。众所周知,房地产行业拥有大量的数据积累,包括行业信息、经济环境信息、客户信息等。这些数据是房地产企业市场运作的重要参考。面对快速增长的海量数据收集,企业必须要有有力的数据分析工具将“丰富的数据”转换成“有价值的知识”,否则大量的数据将成为目前,数据库技术在各行各业都已经得到广泛应用。在存储于数据库中的大量数据背后,隐藏着许多重要信息,这些信息是关于数据的整体特征的描述及对发展趋势的预测,在决策生成的过程中具有重要的参考价值,可以很好地支持人们的决策。目前对于获得这些信息运用比较多的是知识发现技术。数据库中知识发现是从数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的乃至最终可理解的模式的非平凡过程。它不但能够学习已有的知识,而且能够发现未知的知识,且得到的知识是显式的,既能为人所理解,又便于存储和应用。用知识发现的方法对房地产企业的客户信息进行数据挖掘,有助于发现业务发展的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,并帮助企业分析出解决问题所需要的关键因着重分析了知识发现方法在基于客户价值的客户细分分析、基于聚类分析的客户价值分析和基于模糊层次分析的客户满意度分析方面的应用,构建了基于知识发现的房地产企业客户信息分析系统模型与具体流程。希望本文的研究能为房地产企业提供一些有实际意义的帮助,使其决策者们能够更准确的定量分析一些客户信息,提高决策的科学性,从而提高其市场竞争能力。客户分析武汉理工大学硕士学位论文
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第乱论文研究的背景对房地产企业来说,由于近年来发展速度的迅猛增长,所以随之而来的竞下降。因此。地产业界逐渐开始形成了一个新的认识:即进入买方时代的地产与把握。就不可能真正形成企业的核心竞争力。因此,房地产企业必须要更多然而,要想在竞争中制胜,必然需要充分的信息支持和准确的市场判断。如何从庞大的数据库中采集有效的、未知的和能理解的信息,从而提高房地产企业的投资效益,就成为房地产企业迫在眉睫的问题。目前,数据库技术在各行各业都已经得到广泛应用。在存储于数据库中的支持人们的决策。目前对于获得这些信息运用比较多的是知识发现技术。所谓住房消费是与每个人的日常生活联系在一起的,我国房地产行业经过约二十年的发展取得了长足进步,特别是在国家取消福利分房和加入群旯刍境的促进下,最近几年的发展速度更是异常迅猛。我国对房地产的消费需求不但在数量上逐渐增长,对住房的质的要求也日益提高。综合各方数据资料可以得出这样的结论:我国正在进入以住房消费为热点的消费阶段。争也越来越激烈,出现的问题也越来越多,一方面是不了解客户需求,盲目投资,造成空置率居高不下;另一方面,房地产交易纠纷经常发生,,转向以客户价值为中心的运营方式。可以这样说,在一个竞争与开放的市场中,企业持续的竞争优势,只有一个来源,就是客户价值。没有对客户价值的精确理解地了解客户并在最短的时间里响应他们的需要。如果等到客户感到强烈不满时才采取活动,就为时已晚了。房地产行业拥有大量的数据积累,包括行业信息、经济环境信息、客户信息等。这些数据是房地产企业市场运作的重要参考。但是,由于缺乏发现隐含在数据中的有用的信息的能力,这些企业无法将静态的数据转化为有用的知识。因此,大量数据背后,隐藏着许多重要信息,这些信息是关于数据的整体特征的描述及对发展趋势的预测,在决策生成的过程中具有重要的参考价值,可以很好地武汉理上大学硕士学位论文
目前的研究状况知识发现是从数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的乃至最终可理解的模由于信息产业的高速发展,搭载各类信息的数据量猛增,数据类型更加复杂,对大量数据进行有效处理,从中发现有价值和有规律的信息并对未来进行即基于数据库的知识发现,它的研究经历了从儿餮到鞣⑾到美国底特律召开,当时只有几十个人参加,而到了年时有夜中肴斯ぶ悄芘琶谝唬闭夥荼ǜ娼ú⒓扑慊逑到峁寡芯亢蚄列入今后昴诠居Ω猛蹲实鲂录际趿煊颉掘工具所发现的典型知识有关联规则、分类规则、数据聚类、序列规则、相似目前所挖掘的数据