OSPF次优路由分析与研究

意识 ， 加 快 企业 基本 信 息 化建 设 ， 尽 快 完成 企 业 原始 数 据 的初 步 积 累。
实例 介 绍 ： 在快 递 公 司 ， 特 快专 递 已经 与普 通 快件 区分 开 来， 发展 成 为一 种 单独 的业 务 。对 其进 行 数据 分析 以便进 行 营 销 决 策 。首 先进 行 二 维分 析 ，以业 务量 、 业务 种类 为 维度 ； 然 后进 行 三维 分 析 ，以业务 量 、业 务 种 类、 利润 率为 维 度 ； 最 后 进行 四维分 析 ，以业 务量 、业 务种 类 、利 润率 、行 业 趋 势特 征 为维 度 。基 于对 特 快 专递 的 生产 数 据进 行 多维 分析 ， 可 以很 明 显的 区分 出业务 的热 点 区域 、热 点 时段 、利 润 贡献 度排 行 以及 各 区 域 、各 时段 业务 中存 在 的 问题 ， 进 而指 导 更好 的进 行 销 售
销 过程 中的 策略选 择 。
３ 企业销售中数据挖掘在应用类型
１ ）数据 来 自单 一业 务产 品 。这类 分析 所得 到的参 考信 息通 常较好 ， 因 为这 些 数据 的来源 基 本 一致 ， 对 数 据 的划 分 、归 类
实 例 分析 ： 在 邓 白氏集 团 ， 建 立 的 商业 数 据 库 的有 效 信 息 超过 １ 亿条 ， 而且 每 天 还在 增 长 。公 司 安排 专 业 团 队对 每 天 收 集 的 原始 数 据进 行清 洗 、 归 并、 核实 以保 证其 质 量 ， 该 公 司通 过 该类 信息服 务进 行盈利 。
决策调 整 。
参 考文 献 ［ ｉ ］ 施 蕾 ，孟 几 荣 ． 数 据 挖 掘 系统 结 构 的研 究 ［ Ｊ ］ ． 微 计 算 机 信
息 ，２ ０ ０ ７ ，６ － ３ ：１ ６ ７ — １ ６ ８ ． ． ［ ２ 】 Ｚ ｈ ａ ｏ ｈ ｕ ｉ Ｔ ａ ｎ ｇ ，Ｊ ａ ｍ ｉ ｅ Ｍ ａ ｃ ｌ ｅ ｎ ｎ ａ ｎ ． 数据挖 掘 原理 与应 用 Ｓ Ｑ Ｌ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ２ ０ ０ ５数 据库 【 Ｍ 】 ． 北京 ： 清华 大学 出版 社 ，２ ０ ０ ７ ．
２ ）数据 来 自同一企 业 的多 种业 务 。这 类应 用主 要是 企业 对 多种 产 品进 行组 合 或 交叉 销售 。很 多企 业 的不 同产 品 之 间具 有 些 或强 或 弱 的关 联 ， 而 不 同 的客 户之 间 也往 往会 存 在着 一 些
一
特 定 的关 联 。企 业 如果 能 够通 过 市 场 分析 找 出这些 潜 存 的 、 内 在 的关联 属 性 ， 用 来指 导 产 品或 服 务 的组 合或 交叉 销 售 ， 必 将 为企 业销售 业务 提供 更为有 效地 保 障 。
等标准基本相同 ， 便于针对多维分析进行参数设置 ， 能够保障
数 据挖 掘分 析的 可靠 性和结 果 的有 效性 。
４ 结论
数 据挖 掘 是 个新 兴 、潜 力 巨 大 的研 究 领域 。然而 ，当 前 中 国的 小微 企 业 的信 息化 水 平普 遍 偏低 ， 很 多还 没 有太 强 的利 用 信 息 技术 提 升销 售 能力 的 意 识 ， 还不 能 将 数据 挖 掘转 化 成 销售 决 策 的直 接 动力 。 因此 ， 还 需 要加 强 小微 企 业 数据 挖 掘 的应 用
实例 分析 ：目前 银 行 的金 融 产 品发 展 非常 迅速 ， 各家 银 行
［ ３ ］ 项 吉珠 ． 数据 挖掘 在 企 业 营销 领 域 中的应 用研 究 ［ Ｄ ］ ． 对 外 经 济 贸 易大学 ，２ ０ １ ０ ． ［ ４ 】 黄睿邦． 数据挖掘在销售管理中的应用研究 ［ Ｄ 】 ． 广 东工业大 学，２ ０ １ ０ ． ［ ５ ］ 蒋 杰． 深入 浅 出数 据 仓 库 平 台统 一 架 构 ［ Ｊ 】 ． 程序 员，２ ０ １ ０
（ ¨ ）． ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
为 了吸 引更 多 的 目标 客户 ， 都在 为 不 同类 型 、不 同年 龄段 、不 同职 业 的 客户 设计 符 合 其 自身 要 求 的金 融 产 品 ， 例 如 工 薪层 、
２ ０ １ ４ 年第９ 期总第１ ５ ３ 期
Ｓ＿ Ｌ＿ Ｃ ０ Ｎ ＶＡＬＬＥＹ
维度 下进行 细分 的群体 。从 而提 升产 品 的竞 争力 。 ３ ）消 费行 为分 析 。对 消 费行 为进 行细 分 ， 是在客 户产 生 消
一
画
费行 为 时 ， 根据 其 消 费特 征进 行 归 纳和 分 析 ， 来定 义这 类 亚 群 体的 特 征 ， 从而 展 开针 对 性销 售 的策 略。消 费 行为 具 有三 个 方 面 ： 一是 产 品特 征 ， 能 够 通过 分 析客 户 所购 买 的产 品 或服 务 的 价值 确 定其 消 费特 征 ； 二 是 消 费频 率 ， 通过 分 析客 户 在购 买 产 品或 服务 时所选 择渠 道 、数 量 、频率 等 能够 得 出一些 规律 特征 ； 三是 贡 献度 ， 通 过 分析 客 户购 买产 品或 服 务所 形成 的 价值 以及 其对 企业 的贡献 值能 够划 分 出不 同的客户特 征 。
理 财 型 、老 年型 、儿 童 型 、家 庭 型 、保 险 型等 等 ， 产 品 区分度 明显 ， 特 色鲜 明 ， 定 位 精准 ， 关 联性 强 ， 非 常 适 合组 合 销 售和 交 叉销售 。 ３ ）数据 来 自不 同企 业 的多种 业务 系 统 。这类应 用 在设 计 思 路 上 与第 二 类类 似 ， 但 是 又有 所 不 同 。不 同企 业 间 多种 业 务 的 交 叉 销 售 主要 是 以客 户消 费行 为 为 核 心 ， 运 用 序列 分 析 技 术 ， 通 过客 户 资 源、 消 费行 为 的分 析 来确 定 对 客户 在 产 品户 服 务推