發(fā)布時間：2020-07-23 23:49

【摘要】：隨著國家控煙力度不斷加大,煙草公司面臨著前所未有的經營壓力。卷煙零售客戶是煙草系統(tǒng)與消費者之間的紐帶,這些零售客戶中的潛力客戶對煙草公司的經營和獲利起著非常重要的作用。如何判斷一個零售客戶是否是潛力客戶,成為煙草公司客戶關系管理中一個亟待解決的問題。本文在對內蒙古昆明卷煙有限責任公司積累的大量客戶數據進行分析的基礎上,利用數據挖掘中的決策樹算法構建了蒙昆公司潛力客戶分類決策樹模型,并將該模型生成的分類規(guī)則運用到該公司客戶關系管理系統(tǒng)的開發(fā)中。本文的主要研究工作包括:(1)分析了煙草系統(tǒng)經營和發(fā)展現狀,分析了蒙昆公司數據挖掘-客戶關系管理(DM-CRM)系統(tǒng)的需求、系統(tǒng)總體設計背景和思路。學習了數據挖掘技術中決策樹算法的原理及應用等知識。(2)按照蒙昆公司DM-CRM系統(tǒng)中數據挖掘的目標與需求,搭建了基于Phpstorm、XAMPP、SQL Server和DMX語言的集成數據挖掘和系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境。選取了包頭市2016年客戶歷史數據,進行預處理后作為數據挖掘訓練樣本。基于ID3算法構建了潛力客戶決策樹分類模型,并使用契合度測評方法對該模型的分類效果進行了驗證。(3)參與完成了蒙昆公司DM-CRM系統(tǒng)的需求分析和部分設計任務。通過本文所構建的潛力客戶決策樹模型生成了相應分類規(guī)則,并利用這些規(guī)則完成了DM-CRM系統(tǒng)中“潛力客戶管理”功能模塊的開發(fā)。
【學位授予單位】：內蒙古大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13
【圖文】：

決策樹算法在煙草公司 CRM 中的研究與應用6圖2.1 數據挖掘技術分類Figure 2.1 data mining classification分類分析利用訓練樣本集建立起分類模型，利用該模型中的分類規(guī)則，對新數據實施分類。聚類分析是把數據庫中大量數據按照一定的聚類規(guī)則聚成少量的群組。這些群組具有不同的意義，群組內的數據盡量相似，群組間的數據有著較大差別。關聯規(guī)則分析是對于數據集中前后項之間所隱藏的相互關聯關系進行識別與挖掘，關聯規(guī)則分析在零售商業(yè)決策中有著廣泛應用[14]�；貧w分析是根據數據集中的自變量與因變量的關系確定一個擬合方程，利用樣本數據訓練確定擬合方程的參數，常用的回歸分析方法是線性回歸。常用的數據挖掘方法包括樸素貝葉斯、BP 神經網絡、遺傳算法和決策樹方法等等。這樣的算法，實際上亦即其核心的技術。這篇文章之中，所采用的數據源來自于兩個方面：一是卷煙的銷售信息；二是客戶的資料信息。利用預測式的數據挖掘中的決策樹分類方法，建立分類決策樹

內蒙古大學工程碩士學位論文7圖2.2 數據挖掘算法過程Figure 2.2 data mining process1、數據準備數據的準備階段要做的就是，根據挖掘的目標和將要解決的問題，制定解決問題計劃，確定數據源。2、數據選擇由于數據來源不同，有些數據對于挖掘模式和建立模型意義不大，而且當中存在一定數量的數據還可能會影響數據挖掘的效果。因此，要對數據源的眾多數據進行篩選，了解數據的類型和數據的公式表達方式，保證數據的實用性和可用性。在保證數據完整的基礎上，進行數據的篩選集成，提高數據的處理質量。3、數據預處理數據預處理是對數據進行初步的處理，主要包括清洗、轉換、填補、合并操作四個步驟。從而找到能夠用于挖掘的適合的數據，保證數據的可信度和數據挖掘的質量。4、數據挖掘數據挖掘是整個過程中最重要的一個環(huán)節(jié)

[20]。圖3.3 基于 SSAS 的 CRM-DM 解決方案Figure 3.3 a CRM-DM solution based on SSAS（2）數據倉庫數據倉庫是數據挖掘過程中的要素，只有建立起相應的倉庫，才能將多維數據集（Cube）與數據集（Dataset）提供給數據挖掘過程。在進行 Cube 的創(chuàng)建工作時，SSAS 具有很大的優(yōu)勢，通過 SSAS 的自動創(chuàng)建功能，用戶無需獲取度量數據與多維數據，用戶在設置量度與維度表之后，只需進行簡單的命令與操作即可達到既定目的。與此同時，我們還可以變更 Cube的相關設置，以更好地滿足用戶需求。綜上所述，在創(chuàng)建數據倉庫過程中，需要著手的主要任務有明確量度組與維度表間的關系。（3）聯機分析處理（OLAP）在進行數據分析時，我們一般使用 OLAP 方式。OLAP 的運作前提是多維數據模型

【參考文獻】

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本文編號：2768004