论文题目: 数据挖掘在电信CRM中的应用研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 计算机应用技术
作者: 李宁
导师: 乐琦
关键词: 数据挖掘,数据仓库,客户关系管理,关联规则
文献来源: 重庆大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本文详细分析了目前国内外电信行业的激烈竞争形势,通过了解数据挖掘技术在电信行业CRM 中的应用研究的现状,提出面对电信业的竞争日益白热化,搞好客户关系管理成为电信企业维持竞争力的重要因素之一。面对电信行业客户数据爆炸式增长,将数据挖掘技术引入电信客户关系管理中是电信企业提高决策效率的关键。因此,对数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用这一课题的研究就显得非常必要。虽然,目前国内外对该课题的研究已经越来越成熟,但是就数据挖掘技术本身而言,许多数据挖掘技术方法和算法上仍然存在不足,有待进一步对其进行研究。本文对这个课题的研究主要有三个方面的内容: 首先对数据挖掘技术在电信业客户关系管理中应用研究的基本理论知识进行了全面的分析和研究,分别介绍了数据挖掘和客户关系管理的相关概念,并通过介绍电信客户关系管理中客户流失分析数据挖掘模型的建立过程来说明数据挖掘技术在电信客户关系管理中的挖掘过程。然后深入研究电信客户关系管理中所采用的数据挖掘技术和方法,尤其是关联规则算法的研究,针对常用关联规则算法——Apriori 算法进行研究分析,找出该算法的缺点,针对其在关联规则更新和数据库更新方面占用计算机资源多和能耗大方面的缺点,对关联规则更新算法进行分析,就数据库不变、支持度改变这一关联规则更新情况,在已有关联规则更新算法IUA 算法的基础上提出改进后的NEWIUA 算法,并证明该算法是正确的并且更加有效采的。最后,针对重庆某电信企业的部分城区客户业务数据,利用关联规则算法挖掘该电信企业针对客户提供的几个主要业务之间的关系,并确定各业务之间的相互影响,为电信企业的业务提供和产品交叉销售等方面决策提供帮助。
论文目录:
中文摘要
英文摘要
引言
1 概述
1.1 研究背景和意义
1.2 文献综述
1.3 论文完成的主要工作
2 数据挖掘与数据仓库
2.1 数据挖掘的概念
2.1.1 数据挖掘的产生与发展
2.1.2 知识发现与数据挖掘
2.1.3 数据挖掘与传统数据分析
2.2 数据挖掘的对象
2.2.1 关系数据库
2.2.2 数据仓库
2.2.3 事务数据库
2.3 数据挖掘系统的分类
2.3.1 按挖掘的数据库类型分类
2.3.2 按挖掘的技术分类
2.3.3 按应用分类
2.4 数据挖掘的任务
2.5 常见的数据挖掘方法和技术
2.6 常见的数据挖掘工具
2.7 数据挖掘过程
2.8 数据挖掘的应用前景和热点研究方向
2.8.1 数据挖掘的应用前景
2.8.2 按挖掘的技术分类
2.9 本章小结
3 客户关系管理
3.1 客户关系管理的概念
3.1.1 客户关系管理的产生和发展
3.1.2 CRM 国内发展现状
3.2 客户关系管理的内容
3.3 客户关系管理系统的功能
3.3.1 CRM 系统基本功能
3.3.2 客户关系管理系统的技术要求
3.3.3 客户数据库的建立及其数据的处理
3.4 CRM 在电信业中的应用
3.4.1 中国电信业CRM 的产生
3.4.2 CRM 在电信业中的作用
3.4.3 电信CRM 的建立
3.5 本章小结
4 数据挖掘与电信客户关系管理
4.1 数据挖掘方法和技术在客户关系管理中的应用
4.1.1 客户群体分类分析
4.1.2 客户盈利能力分析
4.1.3 交叉销售
4.1.4 客户的保持
4.1.5 客户的获取
4.2 客户数据挖掘主题
4.3 数据挖掘技术对客户关系管理的影响和作用
4.4 数据挖掘技术在电信客户关系管理中的作用
4.4.1 数据挖掘技术在电信CRM 中主要应用领域
4.4.2 数据挖掘的应用实例——客户流失分析
4.5 国内数据挖掘在电信业CRM 应用中存在的问题
4.6 本章小结
5 关联规则挖掘电信业务之间的相互影响
5.1 关联规则的产生
5.2 关联规则问题的描述
5.3 关联规则挖掘算法
5.3.1 关联规则的生成
5.3.2 规则的优化
5.3.3 Apriori 算法
5.3.4 实例分析
5.4 关联规则更新算法的改进
5.4.1 关联规则更新算法的研究
5.4.2 增量式更新算法IUA
5.5 关联规则挖掘电信主要业务之间的影响
5.6 关联规则挖掘研究发展方向
5.7 本章小结
6 结 论
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文目录
附录2 重庆某电信公司城区客户主要业务样表(2005.1)
发布时间: 2005-11-07
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