应用研究
数据挖掘模块在CRM上的系统实现及应用浅析
赵宏飞吴刚
(公安边防部队广州指挥学校基础部计算机教研室广东广州510663)
摘要：随着如今电子商务模式和信息经济的竞争日益变得激致起来，当人们在面对隐含着很多重要信息感到无从下手的时候，数据挖据恰恰正是解决人们这一问题最有效的工具，数据挖据可以从众多的数据中发据感兴的数据模块，为人们的分析决策提供帮助。而对于CRM(客户关系管理)来说,只有采用数据挖抵模块的CRM才能算是现代化的管理,更有效率的管理。
关键调：数据挖据模块CRM系统实现应用
中图分类号：TP311.13
文献标识码：A
文章编号：1007-9416(2014)05-0132-02
数据挖掘是信息技术领域发展最快的技术之一，这项技术是人们自进人信息社会后，随着对信息认识不断的提高而产生的，对于数据挖掘技术来说，简单的讲，就是从众多的数据中发现并提取出隐藏的、非平凡的、未知的及有一定潜在应用价值的信息或模块。数据挖据技术本身在数据库的研究中就是一个非常具有价值的领城，这是结合了人工只能、机器学习、统计学、数据库等等多个领城的技术我们要了解数据挖掘模块在CRM上的系统实现及应用浅析，我们首先应该知道CRM的基本概念和数据挖据技术的相关理论及体系，
CRM即客户关系管理(如图1),这是利用科学信息技术，用以实现市场销售、服务、营销等活动自动化，CRM作为一种现代化的管理理念，是以企业能更加高效率的为客户提供周到、满意的服务为目的。 1数据挖拥目前的研究状况
在过去的很长一段时间，大量数据中很多有用的信息并没有得到人们的重视。近几年，随着收集数据的能力的飞速提高，大量隐费的数据都被得以广泛的利用，数据挖掘模块可以帮助企业进行 CRM、提高资金的利用率、减少不必要的投人.但数据挖掘仍然存在以下几个方面的间题。
1.1基础理论研究不够成熟
就目前数据挖掘技术来说，有关方面的理论研究还没有完全的成熟，数据挖掘的理论基础能够从很多不同的角度去进行研究，最开始的时候，各种商业数据是保存在计算机数据库中的，随后逐渐发展到对数据库进行访间和查询，后又发展到对数据库的即时遍历。数据库进而慢慢发展成不仅能对过去有过的数据进行查询和遵历，同时也可以辨别数据间的潜在联系，加强了信息的传递，由此，计算机进人了一个更加高级的阶段。现在发展相对成熟的基础挖据技术分别是强大的多处理器计算机、海量数据搜集、数据挖掘算法这三种。随着现在经济的全球化，商业数据库正在呈一个几何空间的速度在迅
CRM
图1数据挖握模块在CRM上的系统实现
132
万方数据
速增长，同时，数据库仓库也逐步的广泛应用于各个行业。
1.2数据挖掘模块优化不够完善
数据挖掘优化的方法一般分为两种：一是在数据挖掘模块中，将优化作为其中的一个过程组件，其次就是应用完全基于优化的数据挖掘技术，数据挖据过程中主要设计优化的间题有：主动式学习，对属性选择和数据挖据掘模型的优化。除此之外，也有很多不同方法被应用到分类优化中。
2数据挖捷损块在CRM上的系统实现
2.1统计业务往来
数据挖据模块主要是能够实现基本的统计功能，并且从客户的往来只利用数据统计客户量、总的业务量以及各种类型的业务数量。利用设置动态组，记录各个子项的统计个数。通过设置的动态组来保存各个子项的统计百分比和最小置信度。
2.2实现客户购买特征分析
数据挖掘在实现客户购买特征分析上，可以针对不同类型的客户，来分析出客户的心态，从而制定出对应的营销策略，该方法的使用，能使推销更加的具有针对性，体现出对待不同类型客户因人而异的定制需求。
2.3实现关联分析功能
关联分析是实现数据挖损的主要形式，体现在基于交易数据的购物蓝分析中，利用关联分析，能够很好的发现客户交易中，不同物品之间存在的间接或者直接的联系，可以利用推导出来的集合公式，编写循环算法并让其自动执行。利用分析出客户购买的意向，为后续销售服务提供一定的参考。
3数据挖摄模块在CRM中的应用
数据挖据一般能解决客户管理中的：客户群体管理、客户信用管理、客户保持分析、数据库营销、欺诈发现等问题。下文将详细介绍CRM中常见的数据挖掘模块。
3.1挖掘新客户
市场中存在着大量的潜在客户，数据挖掘能帮你找寻到这些潜在的客户，并能够助使将这些潜在的客户发展成直接客户，数据挖掘新客户本来就是系统对未来的一个预测，而不是像检索历史数据一样。这种数据挖掘一般是需要建立一个预测的模型，这个模型会根据输人的数据计算出对某些销售建议的反应。
3.2对客户进行分类
数据挖掘模块能够根据不同的客户，按照客户的年龄、性别、职称、文化程度、职业等条件经行划分。这种划分的好处在于可以使在市场竞争中，可以根据不同的客户群体采取不同的市场策略，这样，极大的适应了市场的需求。在对客户进行分类时，一散是原理是：将客户的一系列自身条件采用聚类分析技术分为若干类，然后提取出
..下转第134页