数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现毕业设计
浅析决策树的数据挖掘在电信CRM中的应用
应用 。
建议 ； 第二，把 该模型运用到不同的数据集上 。
本文主要是对 电信 的 Ｃ Ｒ Ｍ数据 里不同种类的客户进行一 个简单的分类 ，并且对 客户 的类 型进行一个简单 的预测 。而 以下则是主要对 “ 客户流 失”的类 型进行一个简单 的分析 ， 从而 达到对 建立 决策 树挖 掘模 型 的过 程进 行一 个简 单 的论
摘 要 ：电信 ＣＲ Ｍ 中一直存在着 “ 数据丰 富但是知 识缺乏”的现 象，现有的数据分析技 术完全 没有跟 上时代 发展的潮流 ，更无 法适应 日益复杂的数据分析的需要 ，因此 ，如何挖掘决策树的数据挖掘在 电信 Ｃ Ｒ Ｊ Ｖ ｌ 中的应 用就 显得尤为重要 。决策树 的数据挖掘 ，能实现在 Ｃ Ｒ Ｊ ｖ ｌ 中根据客 户的年龄、所在的城 市、性别等 因素对客户进行分别 归类 ，该技 术一旦 实行 ，就 能更 大程度地 防止客户的流失 ，也 能争取新 的电信用 户。
crm数据挖掘电信应用案例
crm数据挖掘电信应用案例个人收集了温度哦精品文档供大家学习==============================专业收集精品文档================================================================================================= =======利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析随着世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入WTO步伐的加速,国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业看齐,以迎接电信运营业的国际化竞争。
同时随着国家改革的深化,国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。
国内、国际电信业的如此态势,对公众电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识提出了严峻的挑战。
企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向,真正体现“创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。
在电信企业面向市场、面向国内外众多的竞争者、努力创造更高价值的同时,客户流失的不断增加,客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。
那么,在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前,如何最大程度的降低客户的流失率呢,常用的方法之一就是利用数据挖掘技术。
数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。
它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则,在很多行业已经具有成功的应用。
在电信行业的应用领域主要有客户关系管理,客户欺诈分析,客户流失分析,客户消费模式分析,市场推广分析等。
在客户流失分析系统中,如何应用数据挖掘技术,主要方式是根据以前拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型,找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的最终状态的关系,并给出明确的数学公式。
只要知道客户属性、服务属性和客户消费数据,我们就可以计算出客户流失的可能性。
数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用研究
与分类模式不同 ， 进行聚类前并不知道将 户、 通过完善的客 组 内的差别尽可能小 。
户服 务 和 深 入 的 客 户 分 析 来 满 足 客 户 的 需 求 。 证 实 现 客 户 的 要 划 分 成几 个 组 和 什 么 样 的 组 ．也不 知 道 根 据 哪 些 数 据 项来 定 保 终 生 价值 。接 常 规算 法 ， 家 企 业若 保 住 ５ 的 稳定 顾 客 ， 该 义 组 。一般 来 说 ，业 务 知 识 丰 富 的人 应 该 可 以理 解 这 些 组 的含 一 ％ 那 义 ． 果产 生 的模 式无 法 理 解 或 不 可 用 ． 该 模 式 可 能 是 无 意义 如 则 企 业 的 利润 至 少 会增 加 ２ ％。 ５ Ｃ Ｍ 也 是 一 种 管理 软件 和 技 术． 将最 佳 的 商 业 实 践 与 数 的 。 Ｒ 他 自动预 测 趋 势 和 行 为 ： 据 挖掘 自动 在 大 型数 据库 中 寻 找 数 据挖 掘 、 数据 仓 库 、 对 一 营 销 、 售 自动 化 以及 其 他 信 息 技 术 一 销 紧密 结 合在 一 起 ． 企 业 的 销售 、 户 服 务 和决 策 支 持等 领域 提 预 测 性 信 息 ．以往 需 要 进 行 大 量 手工 分 析 的 问题 如 今 可 以迅 速 为 客 直 接 由数 据 本 身得 出结 论 。 个典 型 的例 子 是市 场 预 测 问 题 ， 一 数 供 了一 个 业务 自动 化 的 解 决方 案 据 挖 掘 使 用 过 去 有关 促 销 的 数 据 来 寻 找 未来 投 资 中 回报 最 大 的 １２ Ｃ ． ＲＭ 的 特 征
维普资讯
２０ ０ ６年第 １ Ｏ期
福 建 电
脑
３ ７
数据挖掘技术在客户关 系管ｔ Ｃ Ｍ） ￥（ Ｒ 中的应用研究
数据挖掘在CRM中的应用
数据挖掘在CRM中的应用摘要：本文简要的阐述了数据挖掘的基本概念，探讨了数据挖掘在CRM中的应用，论述了SAS数据挖掘的方法，最后通过案例分析说明数据挖掘是企业决策分析的有效工具。
引言随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Internet技术的发展，各行各业业务操作流程的自动化，企业内产生了数以几十或上百GB计的大量业务数据。
这些数据和由此产生的信息是企业的财富。
它如实的记录着企业运作的本质状况，但是面对如此海量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的知识，使企业获得利润。
能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。
一、基本概念那么什么是数据挖掘呢？简单地说，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
对于企业而言，数据挖掘有助于发现业务的趋势，揭示已知的事实、预测未知的结果。
从这个意义上讲，知识是力量，数据挖掘是财富。
二、数据挖掘在CRM中的应用数据挖掘按照其功能以及应用来划分，主要有：分类、关联、时间模式和聚类。
它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。
在客户关系管理（CRM）中，它可以应用在以下几个方面：－客户群体分类分析；－客户效益分类分析和预测；－客户背景分析；－客户满意度分析；－交叉销售；－客户信用分析；－客户流失分析；－客户的获得与保持等。
1.客户群体分类分析近年来，一对一营销正在被众多的企业所青睐。
一对一营销是指了解每一个客户，并同其建立起持久的关系。
数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类里的客户具有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同。
正所谓的“物以类聚，人以群分”。
例如，化装品企业的客户分为：少儿、青年、中年和老年或者按性别分为男、女，通过数据挖掘知其不同客户的爱好，提供有针对性的产品和服务，来提高不同类客户对企业和产品的满意度。
2.交叉销售现代企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦一个人或一个团体成为企业的客户，就要竭力使这种客户关系趋于完善，需要对现有的客户进行交叉销售，为原有客户销售新的产品和／或服务。
数据挖掘技术在CRM中的应用研究
关 系管 理为企 业 经 营 、 策 和 管 理 提供 了一 种新 决 型商业模 式 。
售、 服务、 技术支持等与客户相关的领域 ， 旨在改 善企业与客户之间关 系的新型机制 ； 也是企业通
过 技术 投资 ， 建立 能搜集 、 跟踪 和分析 客户信 息 的 系统 ， 造并 使 用先 进 的信 息 技术 、 硬 件 ， 创 软 以及 优 化 的管理方 法 和解决方 案 的总和 。
１２ 数 据挖 掘的定 义 ．
数 据挖掘 （ Ｋ ） 从 大 量 数 据 中 提取 出 或 ＤＤ 是
当今许 多企业 的数据 库或 数据 仓库 中都搜集 和存储 了大量 关 于 客户 的宝 贵 数据 ， 些 数 据涵 这 盖 了从 客户基 本数 据 、 购买 记 录 及 客户 反 馈 的各 个 环节 。充分 利用这 些数 据 ， 入分 析 、 掘 隐含 深 挖 在 这些 数据 中 的有 用 信 息 ， 有 助 于企 业 更 好地 将 管理客 户关 系 ， 现 Ｃ Ｍ 的功 能和 目标 。数据挖 实 Ｒ 掘 技术 的 目的是对这 些数 据进行 抽 取 、 转换 、 分析 和模型 化处理 ， 中提取 辅 助 商 业 决 策 的关 键性 从 数 据律 。客户 关系 管理是 数据挖 掘 技术在 企业决 策 支持 系统 中的重要 应用 领域 。
ｌ Ｃ Ｍ 与 数 据挖 掘 的基 本 理 论 Ｒ
１ １ Ｃ Ｍ 的概 念 ． Ｒ
急剧增大。在大量的数据与信息 中， 蕴藏着企业 运作的利弊得失。若能够对这种海量 的数据与信 息 进行 快速 有效 地 深入 分 析 和处 理 ， 能 从 中找 就 出规律和模式 ， 获取所需知识 ， 帮助企业更好地进
数据挖掘技术在电信行业CRM中应用研究
数据挖掘技术在电信行业CRM中应用研究作者：吴建华来源：《电脑知识与技术》2013年第35期摘要：该文主要基于数据挖掘技术和CRM基础上，以通信运营商大量数据为背景，分析数据挖掘技术在电信CRM系统中影响和应用。
关键词：数据挖掘；电信；CRM中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）35-7908-031 数据挖掘与CRM介绍数据挖掘技术通过从海量的、未知、存在噪音的应用数据中，对一些具有潜在价值或有预知作用的信息进行提取。
这些提取的结果均表现为一定的规则、规律、模式或者趋势等。
而CRM客户关系系统一般负责处理大量的客户行为，通过海量的客户数据信息通过技术处理将消费者的消费行为以及消费趋势进行确定。
并根据以客户的消费趋势以及规律对营销手段进行制定。
而给企业带来巨大利润。
在如今以用户至上为中心的电信运营商，如何利用数据挖掘技术提升CRM营销能力显得非常重要[1]。
在海量的客户数据信息中，利用数据挖掘技术，建立分析模型为CRM营销分析和决策分析，并提供具有针对性的解决方案，从而使企业的销售水平以及营销能力有所提升。
电信的CRM客户关系管理系统通过重新组合业务流程，预处理和分析相关的客户数据，并通过据挖掘技术将客户数据的各种信息或与客户信息相关联的信息进行挖掘，从而使客户数据的关键性指标能被提取。
从而为业务营销决策和个性化的客户业务服务提供数据支持和决策支持，从而提升客户服务能力，为客户和企业利润最大化提供解决方案。
2 CRM中数据挖掘的应用数据挖掘技术使用关联分析、偏差分析、聚类分析和预测等方法完成对复杂客户的数据的处理，从而从数据钟将所需的分析结果提取出来。
该文中，电信CRM客户管系统通过对据挖掘技术的应用，能够对群户群体、客户满意程度、交叉销售、客户盈利能力、客户流失情况进行分析。
下面对这些应用领域进行分析和探讨。
1）客户群体分类应用：此应用主要是对电信的客户群针对不同特质进行细分。
数据挖掘技术在电信行业中的应用
数据挖掘技术在电信行业中的应用针对当前电信市场“三足鼎立”经营管理过程中存在的新情况、新问题,特别是客户流失率、恶意欠费、固话业务用户增长缓慢甚至下滑、经济效益下降的矛盾日益突出等问题进行深入分析,引入当前流行的数据挖掘技术建立电信客户风险预警系统,该系统主要包括离网概率预测模型和欠费欺诈预警模型等两个功能模块。
该系统的实施将为电信企业实现管理智能化、降低坏账损失、提高风险预警机制、挖掘优质客户、实行差别策略等带来新的竞争优势。
标签：数据挖掘;客户关系管理;风险管理引言2008年,中国电信业又经历了一次市场变革,由此中国电信业由中国电信一家垄断,到今天的三足鼎立,经历了沧海巨变,电信市场的竞争不再局限于原有的业务范围运营。
重组后,中国移动、中国联通、中国电信三大运营商都取得了全业务运营牌照,市场竞争格局会重新洗牌,一家独大的局面不会再出现,今后的电信市场竞争将更加激烈。
近年来,全球范围内移动通信发展迅速,电信市场竞争日益加剧,人们对通讯产品的认知水平和消费能力不断提高,行业发展面临着新的机遇和挑战。
我国电信业在竞争架构、资源配置和发展趋势等方面出现了一些新情况、新问题,特别是客户流失率、恶意欠费、固话业务用户增长缓慢甚至下滑、经济效益下降的矛盾日益突出、企业发展差距逐步扩大、竞争架构严重失衡等情况,使得各家电信企业都不得不直接面对以下几个方面的问题:(一)客户流失率不断增大随着电信行业的迅速发展,客户选择电信产品及电信企业的余地越来越大,市场竞争不断加剧,电信企业之间对客户的争夺将越来越激烈。
而在竞争中受益的客户对服务的要求也越来越高,但传统的网络和技术等优势难以在电信企业之间拉开差距,无法形成差异化的竞争优势。
据调查显示,用户保持率增加5%,就能为运营商带来85%的利润增长。
(二)恶意欠费比例偏高由于我国电信企业提供的是电话通话等信息类服务,所以多数采取先消费后付款的营销方式。
在没有适当监管、控制措施的情况下,时常发生恶意欠费等行为。
数据挖掘在客户关系管理中的应用—计算机毕业设计(论文)
学院理学学士论文数据挖掘在客户关系管理中的应用——界面设计、数据库设计及数据预处理前言随着Internet 时代的到来，电子商务、企业信息化得到飞速发展，全球市场竞争的加剧和客户需求多元化的要求，给传统的商业经济模式带来了巨大的冲击。
传统企业基于4P (product 产品，place 渠道，price 价格，promotion 促销) 的竞争模式已逐渐被基于客户关系的经营理念所取代，未来市场的竞争已演变成为服务手段的竞争，建立和发展长期的客户关系是企业成功的关键，因此在客户关系管理中运用数据挖掘与其相关的技术已成为企业赢得核心竞争优势的重要手段。
它是强调以“客户关系一对一理论”为基础，旨在改善企业与客户之间的新型管理机制，同时也是包括一个组织机构判断、选择、争取、发展和保持客户所要实施的全部商业过程。
[1]面对当今社会信息化数据的迅速增长，“数据的爆长性增长与知识的相对贫乏”已成为现在人类最大的问题，人类分析数据和从中提取有用信息的能力已远远不能满足实际需要，所以我们要用数据挖掘技术来解决这些问题。
数据挖掘就是从数据中发现趋势或模式的过程，其目的就是通过对大量数据的分析从中发现人们先前不知道的、但又非常有用的新的信息。
数据挖掘的应用领域非常广泛，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等，在CRM系统中也发挥着十分重要的作用。
数据挖掘从大量的客户数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有极大价值的知识和规则，并能够根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、市场策划提供依据。
因为在现实中存在了多种因素(如缩短的交易周期、增加的交易成本、新增的商品和物流方式、贪婪的竞争对手等)共同作用增加了客户关系的复杂性，所以成功企业必须对每一个因素做出及时反映。
此外，大家都知道市场不等人，今天的客户到了明天也许就不再是你的，与客户的交互也不想过去那样简单，客户和潜在客户希望用他们习惯的方式进行交互，因此这就要求人们在做决策时注意以下规则：(1)提供恰当的服务。
《数据挖掘在客户关系管理(CRM)的应用
目录摘要 01 绪论 (1)1．1 课题的来源 (1)1．2 课题的内容与意义 (1)1.2.1 课题的内容 (1)1.2.2 课题的意义 (1)1.3 国内外研究和应用现状 (1)1.3.1 CRM的研究和应用现状 (1)1.3.2数据挖掘的研究和应用现状 (2)1.3.3 研究思路和研究内容 (3)2 客户关系管理（CRM）分析 (4)2.1 客户关系分析 (4)2.1.1 客户和客户关系简述 (4)2.1.2 客户生命周期分析 (4)2.2 CRM核心思想简述 (5)2.2.1 CRM内涵 (5)2.2.2 CRM与传统企业管理模式的对比分析 (5)2.2.3 CRM核心思想剖析结果 (5)3 数据挖掘在CRM中的应用 (6)3.1 数据挖掘在CRM中应用的实例——戴尔公司 (6)3.2 数据挖掘在CRM中处理流程 (6)3.3 CRM中数据分析工具的对比分析 (7)3.4 CRM中数据挖掘过程 (7)3.5 CRM中数据挖掘步骤 (7)3.6 CRM中数据挖掘体系结构 (8)4 总结 (10)参考文献 (10)摘要本文简述了客户关系管理系统（CRM）和数据挖掘技术的现状，笔者认为关于它的研究还有许多值得完善的地方：人们对CRM核心思想的认识不透彻；信息技术与CRM的关系不明确；基于数据挖掘的CRM的细化；缺乏完整的CRM体系结构来知道其研究和应用；目前CRM理论到实践应用不足。
因此本文针对这些问题进行了一定程度的探讨。
关键词: 客户关系管理系统（CRM）；数据挖掘；思想内涵；应用；结构1 绪论1．1 课题的来源笔者在埃森哲公司实习的时候，实习内容就是用客户关系管理CRM系统为中国电信进行外呼咨询工作。
中国电信的客户被系统分成很多类，并匹配上不同的数字段比如月消费多少钱，并由实习生进行适当的电话营销。
当时一直很好奇系统怎样可以在几十万的客户群中进行恰如其分的分类，然后联想到数据挖掘课上讲的应用，于是查阅了一番资料，打算研究数据挖掘在客户关系管理CRM的应用。
数据挖掘在CRM中的应用
足 Ｘ中条件 的记录 也 一定满 足 Ｙ中 的条件 ” 。 式 ， 里强调 时 间序列 的影 响 。例如 ， 买 了激 光打 印机 的人 中 ， 这 购
半 年后 ８ ％ 的人 会买新 硒鼓 。 ０
３ 、分 类 ：就 是 找 出一组 能够 描 述数 据集 合 典 型特征 的模 型 来推 动 了西 方 国 家工 商 业 的发 展 ，深 刻 地 影 响着 企 业 的经 营理 （ 函数 ） 或 ，以 便能 够 分 类识 别 未 知数 据 的 归 属和 类 别。 分 类 挖 念 以及 人们 的生 活 方式 。 近年 来 ，信 息 技 术 的快 速 发展 为市 场
和 提升 成 为企 业 发 展 的核 心 。数 据 挖掘 能 够 对 海量 的数据 进 行
３ 、人 工神 经 网络 ：它从 结构 上模 仿生 物 神经 网络 ，是 一种 挖 掘和 深层 次分 析 ，从 中发 现有 价 值 的客 户 ，利 用 模 式和 知 识 通 过训 练 来 学 习的 非线 性预 测 模 型 ，可 以完成 分类 、聚 类 、特 对客 户需 求进行预 测 ，为 企业 的经 营决 策提供 帮助 。 征挖 掘等 多种 数据挖 掘任 务 。 ４ 、最 近 临技术 ：这种 技术 通过 已辨别 历史 记录 的组 合 来辨
的关 系价 值 的一 个 旅程 。 客户 关 系 管理 的成 果 意味 着 客 户 企 业 更 有价值 ，企 业对 客户 也更 有价值 。
综 合各 种观 点 ， Ｒ 的含 义 还可 以从 以下 ３方面进行 理 解 Ｃ Ｍ １ Ｒ 是 一 种 现 代 经 营 管理 理 念 。 作 为一 种 管 理 理 念 ， 、Ｃ Ｍ Ｃ Ｍ 源于 西 方的 市场 营销 理 论。 市场 营 销 的理 论 和 方法 长期 以 Ｒ
数据挖掘技术在企业CRM中的应用
科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008N O.09SCI ENC E &TEC HNO LO GY I N FO RM A TI ON I T 技术数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的,但又是潜在的有用的信息和知识的过程。
决策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在实例学习的基础上,得到分类规则。
1数据挖掘用于C R M 的优势C RM 系统能够帮助企业管理与客户相关的一系列活动,对企业日常所有的营销业务进行流程化和自动化地管理。
随着客户信息的日趋复杂,客户数据的大量积累,分析大量复杂的客户数据,挖掘客户价值,发现客户行为趋势,理解客户对企业的真正价值,用全生命周期的观点来分析客户关系是企业成功的关键因素,这些恰恰要依赖于数据挖掘。
2数据挖掘在C R M 中扮演的角色数据挖掘与C R M 有着难以割舍的密切关系,数据挖掘是C R M 的前提和基础,CR M 是数据挖掘的延续和创新。
利用数据仓库和数据挖掘,企业可以制定准确的市场策略与促销活动;另一方面,C R M 也是提高数据挖掘技术的一个途径。
C RM 充分利用数据挖掘的分析结果制定市场策略、产生市场机会,并通过销售和服务等部门与客户交流,从而提高企业的利润。
通过将两者进行有效的组合,不断促进企业单个客户价值的提升和客户规模的扩大,有效地推动着企业价值和实力的不断攀升。
3数据挖掘技术在C R M 系统中的应用下面介绍一下决策树算法是如何应用到客户分类中的,就汽车行业为例,在该行业的众多业务中,有一项最主要的业务就是产品的租赁,通过为企业或个人提供产品的租赁业务,使得该企业扩展了原有的单一的销售模式,提高了企业收益,大大降低企业的经营风险。
在此过程中主要应用了数据挖掘的分类功能,采用的是决策树分类方法。
3.1完成数据收集、数据清理、数据相关性分析以及数据变换等工作数据收集可以通过在数据库执行一系列的查询语句获得;数据清理就是减少和消除数据集中的噪声数据和处理一系列的缺省值(用平均值代替);相关性分析就是剔除掉数据集中与目标任务不相关或弱相关的属性字段,尽量的简化数据集数据变换则主要完成的是数据离散化、区间变化和数据概化等任务。
数据挖掘在电信业中的应用
数据挖掘在电信业中的应用一、引言随着信息化时代的到来，电信业的发展日益迅速。
电信运营商需要处理大量的数据，如用户通话记录、短信记录、上网记录等，这些数据对于电信企业来说是非常宝贵的资源。
而数据挖掘技术就是能够从这些数据中提取出有价值的信息和知识的一种方法。
本文将介绍数据挖掘在电信业中的应用。
二、电信业中常用的数据挖掘技术1.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘技术，它能够从大量数据中发现不同属性之间的关联关系。
在电信业中，关联规则挖掘可以用于发现用户通话习惯、上网习惯等方面的规律。
2.聚类分析聚类分析是将相似对象归为一类的过程，在电信业中可以用于客户群体划分、市场细分等方面。
3.分类与预测分类与预测是将事物按照某些特征进行分类或者预测未来趋势的过程，在电信业中可以用于客户流失预测、客户需求预测等方面。
三、具体应用案例1.客户流失预测客户流失是电信企业中比较严重的问题之一，通过数据挖掘技术可以对客户进行分类，并预测哪些客户可能会流失。
具体步骤如下：（1）收集用户的个人信息、通话记录、短信记录等数据。
（2）对数据进行清洗、处理，得到可用的数据。
（3）将用户按照不同属性进行分类，如年龄、性别、地区等。
（4）利用分类器算法对每个用户进行预测，得出哪些用户可能会流失。
（5）针对可能流失的用户制定相应的营销策略，提高留存率。
2.客户需求分析电信企业需要根据不同客户的需求来制定相应的产品和服务。
通过数据挖掘技术可以发现不同客户群体的需求特征，并根据这些特征来开展相应的业务。
具体步骤如下：（1）收集用户的个人信息、通话记录、短信记录等数据。
（2）对数据进行清洗、处理，得到可用的数据。
（3）利用聚类分析将用户划分为不同群体，并确定每个群体的需求特征。
（4）根据不同群体的需求特征来制定相应产品和服务，提高客户满意度。
3.网络异常检测在电信网络中，可能会出现各种异常情况，如DDoS攻击、流量异常等。
通过数据挖掘技术可以对网络数据进行分析和监控，及时发现异常情况，并采取相应的措施进行处理。
数据挖掘技术在CRM系统中的应用案例研究
数据挖掘技术在CRM系统中的应用案例研究一、引言随着信息时代的到来，企业面临着越来越多的客户数据。
如何利用这些数据挖掘出客户的需求特点，建立客户关系，提高企业的竞争力，这几乎是现代企业最关心的问题。
针对这个问题，数据挖掘技术应运而生。
本文将重点介绍数据挖掘技术在CRM系统中的应用案例研究。
二、CRM系统概述CRM指的是Customer Relationship Management，即客户关系管理，是一种通过有效管理客户关系实现企业利润最大化的管理策略。
CRM体系结构一般分为三层：数据采集和存储层、数据分析和挖掘层、应用层。
其中，数据分析和挖掘层是整个体系的核心环节，也是本文要重点介绍的内容。
三、数据挖掘技术在CRM系统中的应用1.客户分类客户分类是CRM系统中非常重要的一环节，不同类型的客户需要采用不同的服务策略。
可以利用数据挖掘技术对客户数据进行分析和挖掘，如聚类分析、关联规则分析等，将客户分成不同的类别，然后针对不同类别的客户制定不同的服务策略，以提高企业的营销效果。
2.客户理解通过数据挖掘技术分析客户数据，了解客户的需求、兴趣和购买行为，对于企业建立客户关系、改善产品和服务质量都非常有帮助。
例如，可以通过关联规则分析找到一些产品之间的关系，利用这些关系对客户提供更好的推荐服务，从而提高客户的满意度。
3.丢失客户预测通过对历史客户数据进行分析和挖掘，预测哪些客户可能会流失，采取相应措施避免客户流失。
这种技术被称为“丢失客户预测”。
企业可以通过此技术找到流失原因，并利用相应策略挽回客户。
例如，通过聚类分析找到最有可能流失的客户群体，以此为基础进行针对性的营销推广。
4.营销策略优化在CRM系统中，营销策略是非常重要的一环节。
当企业采用不同的营销策略时，会带来不同的市场反应。
通过对客户数据的分析，可以了解到哪种营销策略更有利于企业的发展，并对所调整的营销策略进行检验和优化。
这些分析方法包括相关性分析、分类分析和聚类分析。
数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM 中应用
实用技术数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中应用□陈永彬蔡方凯王飞（成都电子机械高等专科学校）摘要：当前，电信企业已拥有大量的客户数据，迫切需要将数据优势转换成企业竞争优势，基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。
本文就客户关系管理、数据仓库和数据挖掘的概念、以及在电信企业中的综合应用进行了研究。
关键词：数据仓库数据挖掘 CRM 电信服务随着数据库技术、网络技术的不断发展，客户关系管理（CRM）系统已在电信企业广泛使用，为电信企业积累了客户数据。
随着市场竞争的加剧，企业需要将自己的数据优势转化为的竞争优势，使客户收益最大化。
而数据仓库能统一管理数据，保证数据准确和可追踪，支持内控，构建企业统一的数据管理平台；数据挖掘技术可以从数据仓库中挖掘新的知识为企业使用。
所以数据仓库和数据挖掘技术越来越多地被应用于以客户为中心的电信CRM系统中。
一、数据仓库、数据挖掘与CRM的概念1、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是一种新型的数据存储和组织技术，数据仓库中的数据包含基本数据、历史数据、综合数据和元数据。
这些数据不是大量数据的堆积，而是将大量用于事务处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织的结果。
数据仓库为数据分析、提供高质量的数据源，便于用户从大量数据中提取各自的辅助决策数据和信息。
简言之，数据仓库就是为方便数据分析、挖掘，对现有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合。
数据仓库用来保存从多个数据库或其它信息源选取的数据，并为上层应用提供统一的用户接口，为企业构建一个统一的、集成的数据平台。
2、数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是一种新的信息处理技术，是目前国际上数据库和信息决策领域的前沿研究方向之一。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程[1]，这些信息或知识的表现形式为：规则、概念、趋势、规律及模式等。
数据挖掘在CRM中的应用
数据挖掘在CRM中的应用数据挖掘技术助用友TurboCRM顺势而为【摘要】数据挖掘(Data Mining)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。
特别要指出的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。
它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观或宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。
而数据挖掘的这种应用意义在CRM（客户关系管理）系统中体现得淋漓尽致。
【关键词】数据挖掘客户关系管理GCCRM在2005年对中国CRM软件商市场的现状调查中形成的评估报告显示，在第一选择软件商调查方面，用友以6.46%的比例排名第六；在最不会选择软件商调查方面，通过统计数据分析可以看出，用友以25.7%位列尴尬的第一，远远高于其他国内外CRM软件商。
作为国内知名的ERP厂商，CRM产品虽然不是其核心产品，但经过几年以后日前不太景气的CRM市场的再度崛起应该是没有多少疑问的。
用友在专注ERP市场的同时，也必须继续保持一定的开发和营销努力，至少对已有的ERP客户必须拿得出具备相当功能的CRM解决方案，否则很难成为全面的管理软件商。
一向低调的用友近几年在很多方面作为不小，面对多方人士的询问，用友创始人即现任董事长王文京说“很多人都认为我比较稳健，但内心里面的想法不一定像你们所看到的，”对于以前被贴上“保守”的标签，王文京辩解道，“我觉得我是个坚持梦想的人，我从来都没有放弃做世界级软件企业的梦想。
如果说改变，我也只是在觉得需要创新、突破的时候顺势而为了而已”。
在CRM方面，用友已于2008年成功收购turbocrm公司，turbocrm公司号称中国本土最大CRM厂商，也是中国本土连续N年客户满意度最高的CRM厂商，是本土CRM的一面旗帜。
此次收购为用友在CRM解决方案方面开拓了一个无比广阔的发展空间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
毕业设计（论文）数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现毕业设计（论文）任务书此表由指导教师填写学院审核毕业设计（论文）学生开题报告课题类型：（1）A—工程实践型；B—理论研究型；C—科研装置研制型；D—计算机软件型；E—综合应用型（2）X—真实课题；Y—模拟课题；（1）、（2）均要填，如AY、BX等。
毕业设计（论文）学生申请答辩表学生签名：日期：毕业设计（论文）指导教师评审表毕业设计（论文）评阅人评审表毕业设计（论文）答辩表毕业设计（论文）成绩评定总表学生姓名：张亚芬专业班级： 06计算1班毕业设计（论文）题目：数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用与实现注：成绩评定由指导教师、评阅教师和答辩组分别给分(以百分记)，最后按“优(90--100)”、“良(80--89)”、“中(70--79)”、“及格(60--69)”、“不及格(60以下)”评定等级。
其中，指导教师评定成绩占40%，评阅人评定成绩占20%，答辩组评定成绩占40%。
湖北工业大学毕业设计（论文）摘要随着数据库技术，网络技术的不断发展，客户关系管理(CRM)系统已在电信企业广泛使用，为电信企业积累了大量客户数据。
当前，电信企业已拥有大量的客户数据，迫切需要将数据优势转化为企业竞争优势，基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。
随着市场竞争的加剧，企业需要将自己的数据优势转化为自己的竞争优势，使客户收益最大化，而数据挖掘技术可以从数据仓库中挖掘新的知识为企业所用。
所以数据挖掘技术越来越多地被应用于以客户为中心的电信CRM系统中。
本文就客户关系管理，数据挖掘技术的概念，以及在电信企业中的综合应用进行了研究，主要运用了决策树技术对电信客户进行细分，并对客户流失做了简单的预测。
分析电信运营企业实施CRM的切入点、明确要素以及成功实施CRM应当遵循的原则。
最后展望CRM在电信运营企业应用的发展前景,总结分析电信运营企业成功应用CRM的关键事项。
关键词：客户关系管理数据挖掘电信决策树I湖北工业大学毕业设计（论文）AbstractWith the continual development of computer network and database technology, Customer relationship management (CRM) system has been widely used in telecommunication enterprises, accumulated extensive customer data. Currently, telecom enterprise has plenty of customer data, it is urgent to transform data advantage into competitive advantage, therefore based on data warehouse and data mining the customer relationship management system came into being. Along with the market competition intensifies, enterprises need to own data advantage into competitive advantage, maximizing Customer profitability , and the data mining technology can dig new knowledge for the enterprise from data warehouse .So the data mining technology is increasingly applied to the system taking the customer as the center of telecom CRM system .This paper states the concept of the CRM and data mining and their comprehensive application in the telecommunications industry, mainly using Decision Tree to subdivide customers and simplely forcasting the loss of customers.The text also analyse the entry point,clear factors and the principles that telecommunication enterprise successfully operates and implements CRM. Finally the text prospects development potential on the telecom business andsummarize the key point of successful CRM application.KeyWords：CRM data mining telecom Decision TreeII湖北工业大学毕业设计（论文）目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.1.1国内电信行业总体发展现状 (1)1.1.2 CRM系统 (2)1.1.3现有电信CRM系统存在问题分析 (3)1.２研究目的和主要内容 (4)第2章数据挖掘简介 (5)2.1数据挖掘的概念··························································错误！未定义书签。
2.2.1数据挖掘的诞生 (6)2.1.2数据挖掘定义 (6)2.1.3数据挖掘常用技术分类 (7)2.2数据挖掘工具 (9)2.2.1挖掘过程参考模型CRISP-DM (9)2.2.2 Clementine工具介绍 (10)第3章数据挖掘技术在CRM系统中应用 (12)3.1数据挖掘在CRM中的应用 (12)3.2建立决策树挖掘模型 (13)3.2.1决策树进行客户细分的根据 (13)3.2.2客户细分的决策树技术C&RT (15)3.2.3决策树预测客户流失 (16)第4章电信企业CRM系统功能分析 (18)4.1系统开发平台和工具 (18)4.2系统功能设计依据 (19)4.3系统组成及功能介绍 (20)4.3.1系统功能模块图 (20)4.3.2系统功能分析 (21)4.4系统实现方案 (25)4.4.1系统开发模式 (25)4.4.2系统界面展示及说明 (26)4.4.3数据分析与处理 (30)4.5数据库设计 (33)第5章总结与展望 (35)参考文献 (36)致谢 (38)附录：英文翻译 (39)A．原文： (39)B．中文： (43)III湖北工业大学毕业设计（论文）第1章绪论1.1研究背景及意义1.1.1国内电信行业总体发展现状近几年来，伴随着国内外环境变迁，国内电信行业的市场格局发生了很大的变化：电信市场逐步开放，市场进入门槛降低，市场份额重新洗牌，市场竞争愈发激烈。
中国电信企业在经历了一系列的改革和拆分之后，企业的业务收入，市场地位和品牌形象均受到挑战，企业的发展后劲面临着前所未有的困难。
随着我国加入WTO，我国电信的弱势逐步显露出来：中国电信企业长期重技术、轻经济，重发展、轻经营，片面追求单一的利润最大化，不注重创造社会价值，不重视社会公共关系；公司决策层对市场环境不熟悉，对新经济规律缺乏理性思考；在经济全球化不断深入的国际背景下，电信市场的基础服务和增值服务的放开是势在必行，面对国内外强大竞争对手的压力以及未来电信企业发展的不确定因素增多，中国电信企业最大的优势在于积累多年的广泛客户资源。
在业务迅速增长，ARPU(每用户平均收入)值下降、竞争日益激烈的电信市场，运营商正在寻找一种最有效的办法，试图从根本上改变企业结构和管理客户之间的关系。
然而谁是自己的大客户?谁是最具有潜力的客户？巨大的商机潜伏在哪里？如何为客户提供满意周到的服务？如何提高客户的满意度，忠诚度？随着CRM技术被越来越广泛地应用于商业领域，数据挖掘技术是一种从大量数据中挖掘有效数据的好工具，电信运营商们也深深体会到，没有一套健全的CRM系统，没有数据挖掘技术应用于CRM，想尽量挽留客户，想挖掘潜在客户，想避免现有客户的流失是多么的困难。
在成长极为迅猛的中国电信行业中，企业之间的竞争已经从基于业务层面的“异质竞争”，转变为客户层面的“价值链竞争”。
在对大量电信企业案例研究的基础上，发现价值链竞争将处于未来电信业竞争的主导地位。
所谓电信价值链环节主要包括：SP 、设备提供商、系统集成商、软件开发商及终端服务提供商等。
不通的运营商将构筑不同的价值链，而不同价值链之间的竞争，是现在及未来竞争的一个主要领域。
目前，中国电信行业的竞争主要体现在话务量竞争，接入手段竞争，而竞争将体现为一种全面满足客户多媒体1湖北工业大学毕业设计（论文）通信需求的综合竞争。
更为重要的是，电信企业只有通过基于数据挖掘的CRM系统，才能掌控关键客户，从而在价值链中扮演控制和主导的角色。
基于数据挖掘的CRM在电信业的应用，不仅意味着要通过维护与客户的关系，创造客户价值来保留和竞争优质客户，提高企业盈利能力，同时也意味着使企业重新认识业务模式和运作模式，包括面对平台，业务，运营这三者之间的业务关系。
基于数据挖掘的CRM应用，将显著提高电信企业参与价值链竞争的综合实力。
1.1.2 CRM系统目前，对于CRM(Customer Relationship Management)还没有一个统一的定义。
许多研究机构、学者和行业组织从不同的角度阐述了自己的理解。