2022年数据挖掘技术的企业CRM系统的设计方案与实现.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 基于数据挖掘技术的企业CRM系统的设计与实现河北金融学院 郭佳 许明摘要： CRM Customer Relationship Management）是客户关系治理的简称,它是一个系统性的工程,是技术和治理相结合的产物；CRM 实现了企业由以产品为中心向以客户为中心的转变,客户首次作为一种资源纳入企业的治理视野；本文以企业销售业绩为对象,利用决策树分类算法中的ID3 算法,得到支持决策,从而挖掘出抱负客户,建立满意公司需求的 CRM 挖掘系统；关键字：客户关系治理；数据挖掘；决策树分类算法；ID3 算法一、客户关系治理及数据挖掘技术1. 客户关

2、系治理的概念客户关系治理 CRM是一种现代经营治理理念；2CRM包含的是一整套解决方案；3CRM意味着一套应用软件系统；2. 数据挖掘的概念CRM的懂得,我们可以从以下几个层从技术上定义,数据挖掘Data Mining,简称为DM是一种半自动地从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和学问的过程；数据挖掘从数据中 提取人们感爱好的可用信息和学问,并将提取出来的信息和学问表示成概念、规章、规律和模式等便于人们懂得与利用的形式；假如从企业角度说,数据挖掘是一种新的客户信息处理技术,其主要特点 是对企业数据库中的大量业务数据进行抽

3、取、转换、分析和其他模式处理,从 中提取帮助企业决策的关键性数据；因此,数据挖掘也可被描述为：是提取有 用信息的数据产生过程,是从大量数据中挖掘出隐含的、从前未知的、对决策1 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 有潜在价值的学问和规章,并能够依据已有的信息对未发生行为做出结果预 测,为企业经营决策、市场策划供应依据的过程；二、天鹏进出口公司 CRM系统分析1. 天鹏进出口公司实施 CRM的可行性分析 第一是市场需求的缘由；企业销售胜利的关键在于针对客户的需要,供应产品和服务来满意这种需要,然后通过对客户关系

4、的治理,确保客户中意和再次交易；然而过去的企业大多以为他们的产品和服务无与伦比,客户会一如既 往的使用他们的产品；现在,客户变的越来越大胆和挑剔,他们不仅要求优质的产品,而且需要优质的服务；天鹏公司发觉各部门的信息化程度越来越不能 适应业务进展需要,需要提高日常业务的自动化和科学化；这是客户关系治理 应运而生的需求基础；其次,技术的进步推动了CRM 的进展；运算机、通讯技术、网络应用技术的保证使得构建 CRM 系统的想法不再停留在抱负阶段；办公自动化程度、员工运算机应用才能、企业信息化水平、企业治理水平的提高都有利于客户关 系治理的实现；天鹏公司经过多年的进展,市场经济的观念已经深化人心；公司

5、的工作重 点正在经受着从以产品为中心向以客户为中心的转移；在引入客户关系治理的 理念和技术时,不行防止的要对企业原先的治理方式进行转变,创新的思想将有利于企业员工接受变革；因此进展CRM 的时机已经成熟,通过CRM 对该企业的客户资源进行有效的治理,不但会提高企业收益,也将转变企业运行的战 略思维；2. 天鹏进出口公司实施数据挖掘的可行性分析 对该公司客户进行分类的数据挖掘是可行的,由于公司的客户资料已达到 了数据挖掘所需要的海量,而公司的经营者也期望获得更大的利润,所以一般 都支持数据挖掘,期望充分利用已有的数据信息；而且公司的信息化建设比较 好,数据比较完备,网络设置和员工的运算机水平都比

6、较好；而且为了适应业务进展的需要,公司先后在上海、天津、匈牙利设立了办 事处和分支机构,拉近公司与客户之间的距离,从而更加便利快捷的将国际领 先的产品和优质规范的服务源源不断的出现给广大客户；另外,当公司治理者 需要对公司的贸易策略进行修改,对公司的进货量进行调整的时候,往往需要2 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 对以前的数据进行分析,而对于海量数据人们根本无从下手,分析数据只能凭 借决策者的直觉,这样对数据是一种无形的铺张；在公司实行数据挖掘的目的就是从日积月累的海量数据中发觉隐匿在数据 中的潜在规章

7、,依据这些规章,将客户合理分类,进而依据其特点制定“ 一对 一” 的个性化贸易策略；3. 天鹏进出口公司 CRM系统需求分析一个企业业务流程是系统设计的关键,要实施开发CRM 系统,必需确定系统的功能需求,这就必需先明白企业的业务流程,从业务流程中分析系统的 需求；1客户信息治理 客户信息包括客户名称、所属国家地区、具体地址、电话传真、电子邮 箱、开户银行、银行账号、增值税信息等；2活动信息治理 活动治理系统模块主要记录与客户之间的联系方案信息,以便准时和客户 取得联系,随时明白客户的情形,保证稳固的客户来源；3销售信息治理 销售治理系统模块主要是对与客户之间的销售进行治理,包括销售和销售 列

8、表两部分；销售部分用于记录与客户进行的销售大事,销售列表部分用于对 与客户发生的销售进行统计；4服务信息治理 服务治理系统模块主要是记录客户的反馈大事信息及其处理方式,并对服 务信息进行统计,帮忙企业更好的把握服务的动态趋势；5费用信息治理 与客户联系就必定会产生费用,费用治理系统模块主要记录与客户之间发 生的费用信息,以掌握和客户发生的费用；6分析治理 分析治理系统主要用于对系统中的数据进行列表分析与图表分析,在该模 块中始终贯穿着数据挖掘的思想；7报表治理 报表治理系统主要用于对系统中的数据进行报表显示与数据文件生成,方 便用户打印和下载,可以更快捷的将数字信息变为实际纸张上的信息；3 /

9、 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 8库存治理 库存治理模块主要是对销售的产品进行有效的治理及其相应的进货,可分为库存治理、库存详表、进货治理和进货详表几部分；9E-mail 治理 E-mail 治理系统是为了使用户能够便利的联系客户,也是 CRM 的一个重要 组成部分,使得用户可以便利的治理所属客户的电子邮件地址,并具有分类群发的功能；10后台治理 后台治理是对负责系统治理和保护的用户进行授权,对系统部门进行管理；对客户、销售、服务等信息进行实时查询和汇总,供应分析数据列表和图 表,并生成便于打印和下载的数

10、据报表和数据文件,供应应治理高层进行分析和决策；三、天鹏进出口公司 CRM系统设计1. 系统结构设计4 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 分析人员规章输出接口规章库OLAP 数据挖掘学问库数据仓库历史数据ETL 工具 抽取、转换、装载工具 外部数据交易数据图 1 CRM 系统结构图2. 系统数据挖掘模型的设计1用于分类的训练数据源组在本文讨论的企业数据中,第一是将不同部分的数据进行集成,然后是对数据进行概化处理,将低层次的原始数据概化为高层次的概念,以便于进行数据挖掘；将具体的客户年龄概化为50 三个年龄

11、段,分别代表青年、中年和老年客户,将产品价格分为高、中、低三档等,具体见表 1,将企业 CRM 系统数据库中销售及客户信息经汇总后得到的信息资料；它有 4 个属性：客户年龄段、文化程度、销售地区、产品档次,类别是销售业绩,分为好和差两类；表 1 训练样本集合attribute age education area level class 1 =30 H low bad 2 =30 H high good 3 =30 H medium bad 4 =30 H high good 5 =30 L high good 5 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 12 页精选

12、学习资料 - - - - - - - - - 6 =30 L low good 7 =30 L low good 8 =30 M high good M medium good 9 =30 10 =30 M medium good 11 50 M high bad 25 50 M high bad 26 50 M medium good 表 2 训练数据中各属性的说明属性 说明age 客户的年龄段education 文化程度area 业务销售地区 天鹏进出口公司 CRM系统中决策树分类算法的应用决策树分类是一种从无次序、无规章的训练样本集中推理出决策树表示形式的分类规章的方法；在各种决策树分类

13、算法中,ID3 算法是最具有影响力的,接下来以企业销售业绩为对象,介绍 ID3 算法在 CRM系统中分类模型的建立；由表 1 可知：类标号属性有两个不同的值,因此有两个不同的类 = I18,8=0.8905 下一步,需要运算每个属性的熵,即客户年龄、文化程度、产品档次和销售区域；先看 age属性,观看 age的每个样本值的 good、bad分布,对每个分布分别运算信息熵：当 age= -当 age在 31-50 间： s12=8 s22=4 时, Is12,s22= -当 age=50：s13=1 s23=2 时,Is13,s23= -假如样本按 age划分,对一个给定的样本分类所需的信息熵为

14、：Eage= =0.8192类似的,可以得到：Eeducation=0.7669Eproduction=0.853Earea=利用上述属性对当前分支节点进行相应样本集合划分所获得的信息增益分别为： Gainage = Is1,s2- Eage =0.8905-0.8192=0.07137 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - Gaineducation = Is1,s2- Eeducation = 0.8905-0.7769=0.1236 Gainproduction = Is1,s2- Eproductio

15、n =0.8905-0.853=0.0375Gainarea = Is1,s2- Earea =0.8905-0.783=0.1075Gainequipment = 1.576 8 I =30 high good - 0.873 = 0.703 由上述结果可知,属性 education 具有最高信息增益,因此成为决9 I =30 medium good 策 树 根 节 点 的 测 试 属性；如下所示：10 =30 medium good 11 I =50 high bad 25 =50 high bad 26 I =50 medium good 8 / 12 名师归纳总结 - - - - -

16、- -第 8 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - H educationL M 1 I =30 low bad 5 I =30 high good 2 I =30 high good 6 I =30 low good 3 =30 medium bad 7 =30 low good 4 =30 high good 20 =30 high good 15 I 31-50 high good 21 I 31-50 low good 16 I 31-50 medium good 17 I 31-50 low good 18 31-50 high bad 19 31-50

17、low bad 图 2 决策树根节点的测试属性在样本中对属性 education的 3 个取值进行分支, 3 个分支对应 3 个子集,分 别 为：P11,2,3,4,15,16,17,18,19；P28,9,10,11,12,13,14,22,23,24,25,26；P3=5,6,7,20,21；其中 P3 的样本都为 good 类,因此对应分支标记为good,P1 和 P2 的样本类别不定,因此需要对P1子集和 P2子集分别递归调用ID3 算法；在 P1中可求出余下的三个属性：age、production、area的信息增益；9 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,

18、共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 由于 area 属性的信息增益最大,所以以它为该分支的节点,再向下分支,类似处理 P2,最终得到的决策树如下所示：H education L M areaproductionlowgoodI highmediumageageagegoodage31-50 =30 31-50 =30 31-50 50 ,ID3 算法分类猜测其 class为 good；我们用 IF-THEN 形式的分类规章提取图3 决策树中表示的学问,企业可以从中发觉销售规律,以便制定将来更有效的营销策略；例如：1IF education= “H” AND area=

19、 “I” ORarea= “” AND age= “IF education= “H”AND area= “I”AND age= “31-50”AND THEN achievement= “good”3IF education= “H” AND area= “I” AND age= “IF education= “M ” AND production= “high” AND age= “ THEN achievement= “good”10 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 5IF education=

20、 “M ” AND production= “high” AND age= “=50” ORage= “31-50” AND area= “” THEN achievement= “bad”前三条分类规章说明该企业的高档产品对于本地区受过高等训练的年轻客 户的吸引力较大,低档产品对该类客户的吸引力较小；该企业的各档次产品对 于本地受过高等训练的中年客户吸引力均较大；后两条规章说明企业的高档产品对于受过中等训练的年轻客户或者本地的 中年客户吸引力较大；高档产品在受过中等训练的老年客户或者外地区的中年 客户中不很受欢迎；因此该企业可以加大高档产品在年轻客户中的宣扬以及各 档次产品在本地受过高等训练

21、的中年客户中的宣扬,他们是该企业的一个重点 客户群；在外地区针对受过中、高等训练的中年及老年客户的销售业绩仍有待 提高；该企业的产品对于训练程度较低的客户群销售业绩比较平稳；四、天鹏进出口公司 CRM系统中数据挖掘技术的实现1. 决策树挖掘技术的实现 在 SQL Server2000Analysis Manager 控 制 台 上 , 可 按 下 述 步 骤 使 用 Microsoft 决策树挖掘技术；1在 Analysis Manager 掌握台左侧树型结构中,找到指定服务器和分析数 据库,右击“ 挖掘模型” ,新建挖掘模型；2完成“ 挑选源类型” 和“ 挑选源多维数据集” 对话框,进入“

22、挑选数据挖掘技术” 对话框,在SQL Server的 AnalysisServices中供应了两类数据挖掘模型,即决策树模型和集合挖掘模型,本系统采纳 Microsoft 决策树模型；3进入“ 挑选被猜测实体” 对话框,在“ 源多维数据集的度量值” 、“ 事例级别的成员属性” 和“ 其他维度的成员” 三个选项中挑选合适的内容；4进入“ 挑选培训数据” 对话框,选定培训数据的维度层次；5进入“ 创建维度和虚拟多维数据集” 对话框,填写新建内容和名称；6填写模型名称,并选定“ 储存并开头处理” 选项；待新建的挖掘模型处理终止后,将显现“列出新建的挖掘模型；2.天鹏公司 CRM系统的实现OLAP 挖

23、掘模型编辑器” 窗口,天鹏公司的 CRM 系统实现了对客户销售、市场、价值和服务的全面管理,能实现客户基本数据的记录、跟踪,客户市场的划分和趋势讨论,以及客户支持服务情形的分析,并能在肯定程度上实现业务流程的自动化；11 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 在系统分析模块中可以实现销售分析、客户地域分布分析、客户价值分 析、服务趋势分析和服务构成分析等；每种分析功能又可以依据多种条件进行 分析,例如在进行客户价值分析时仍可以挑选按交易次数、交易金额、时间范 围等条件具体分析；针对不同的分析功能,分析结果可

24、以挑选以报表形式或者以图表形式进行 显示；报表显示主要是将从数据库中读取的数据依据肯定的格式显示出来,主要通过 vbscript 函数实现；图表显示主要是利用 矢量标记语言）来实现；VMLVector Markup Language,在 VML 中单个元素被定义为外形 shape）,大多数外形是由矢量路径描述的；外形有很多属性,例如：名称、填充 fill 、填充颜色 fillcolor 等；本文中分析模块利用的就是 VML 的基本元素,通过画线、填充和样式的掌握来实现柱状图的显示；五、结论本文在讨论客户关系治理系统、数据挖掘技术和相关算法的基础上,分析了数据挖掘技术在该公司CRM系统中应用的可

25、行性 , 建立了天鹏进出口公司CRM系统的挖掘算法模型,实现了对该公司客户群体以及客户销售等情形的细分,建立了满意公司需求的 CRM挖掘系统；参考文献1 郑伟民 .数据挖掘纵览 .运算机世界 .19995 2 黄刚 .数据挖掘工具及其挑选 .运算机世界 .19995 3 杨辉 .数据挖掘分类优化方法讨论.上海交通高校博士论文 .1999 4 郑伟民 .数据挖掘纵览 .运算机世界 .19995 5 黄刚 .数据挖掘工具及其挑选 .运算机世界 .19995 6 杨辉 .数据挖掘分类优化方法讨论.上海交通高校博士论文 .1999 12 / 12 名师归纳总结 - - - - - - -第 12 页,共 12 页