ⅡD3算法在CRM数据分类中的应用研究
国家开放大学《企业信息管理》形成性考核作业最新版
国家开放大学《企业信息管理》形成性考核作业答案《企业信息管理》省考纸质大作业 11、（简答题）什么是数据？什么是信息？二者之间的联系与区别是什么？答：数据：对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或是这些物理符号的组合，也包含数值数据和非数值数据。
信息：是数据经过加工处理后得到的另一种形式的数据，这种数据在某种程度上影响接收者的行为。
具有客观性、主观性和有用性。
区别：1、表示不同数据是对客观事物记录下来的可以鉴别的符号。
这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等；信息是经过加工后并对客观世界产生影响的数据。
2、获取方式不同数据是数据采集时提供的，信息是从采集的数据中获取的有用信息。
3、反映性质不同数据反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本质。
4、稳定性不同数据的形式变化多端，很容易受载体的影响，信息则比较稳定，不随载体的性质而随意改变。
联系：数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。
数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
数据和信息的关系：信息是数据的含义，数据是信息的载体。
2、《简答题）简述条码技术的工作原理。
答：条码技术是利用光电扫描阅读设备识读，实现数据采集输入计算机的一种特殊代码技术。
其工作原理是，用条码阅读器扫描条码时，电源激发内部发光二极管射出一束红外线来扫描条码，由于空白与线条的不同，反射回来的光线的强弱不同，致使光感应接受器产生不同的信号，此信号经光电转换变为一组与线条、空白相对应的电子信号，经解码后还原为相应的资料信息，再传入计算机处理后识别出条码的内容。
3、（论述题）企业数宇化转型面临哪些挑战？答：1、数字化转型基础薄弱：企业认知到数字化转型和信息化建设的重要性，但现有数字化转型的基础较为薄弱，信息化建设基础较差，难以支撑企业业务快速发展；企业数字化转型对业务理解不够、创新不足，数字化转型效果受到一定影响。
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。
决策树ID3算法在银行客户关系管理中的应用研究
０ 引 言
随着 金融 体制 改革 的深 入 ， 中 国银 行业 获得 了飞 速 的发展 ． 客 户 是银 行 的重 要 资源 ， 在 当今激 烈 竞争 的 市场 环境 中 ， 能否 了解客 户 的实 际需求 ， 并提 供适 当 的个性 化服 务 ， 已成为 能否发 展壮 大 的关键 因素 ．
足促 进企 业利 润 的增长 的经 营 目标 ． 客 户分类 是 Ｃ Ｒ Ｍ 中一个 重 要 的应 用方 面 ， 而决 策 树 是进 行分 类 分 析 的
一
个 常用 工具 ．
数据 挖掘 作为 一种 先进 的数 据分 析方法 ， 是 实现 对 客户 数据 进 行深 入分 析 的有效 工 具 ． 所谓 数 据挖 掘 ， 是 指从 大 量不 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 、 人 们 事先 不知道 、 但又是 潜在 的有 用信 息和 知识 的过 程 ． 将 数据 挖掘 技术 应用 到银 行 的客户关 系管 理 中 ， 从 大量 的客户业 务信 息数 据
Ｃ Ｒ Ｍ（ Ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍ ｅ ｒ Ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ） ， 即客户关系管理． 客户关 系管理作为一种“ 以客户为中心” 的 先进经营管理理念 ， 是一种 旨在改善企业和客户之间关系的新兴管理机制． 能够实现通过客户利益的最大满
ＤＵ Ｌｉ— — ｙ ｉ ｎ ｇ
（ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｊ ｉ Ｌ ｉ ｎ Ｊ ｉ ａ ｎ ｚ ｈ ｕ Ｕ ｎ ｖ ｉ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ Ｃ ｈ ｕ ｎ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ １ ３ ０ １ １ ８ ）
网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析
网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析摘要数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中的应用现今，数据挖掘技术已经在各个领域得以应用，并有了相当的发展。
许多学者对数据挖掘的研究及其在客户关系管理中的应用上获得了相当的突破，很多行业因此获益匪浅。
在我国，网络游戏作为一个新兴不久的行业，拥有着巨大的市场和庞大的潜力，但随之而来的是愈发激烈的市场竞争，一些主流的游戏运营商已经把目光投向了在传统行业中取得了巨大成功的客户关系管理体制。
但是，不同于其他行业，网络游戏是建立在网络信息交流平台之上，它所搜集到的客户数据更为庞大和繁杂，那么怎样从如此庞大的数据中找到有效资料呢？这就需要应用到数据挖掘技术。
本文简要介绍了网络游戏客户关系管理的模式和内容以及几种主要的数据挖掘技术；着重利用决策树玩家进行了分类、利用神经网络对玩家流失进行了分析、利用粗糙集对玩家信息进行了挖掘。
通过上述分析论证了数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中应用的可行性和有效性。
关键词：网络游戏；客户关系管理；数据挖掘；应用1 综述“网络游戏”也被成为“在线游戏”（OnlineGames），是通过互联网进行、可以多人同时参与的电脑游戏，是通过人与人之间的互动以达到交流、娱乐和休闲的目的。
网络游戏不同于其他行业，它建立在网络信息交流平台之上，因此，它所搜集到的客户数据更为庞大和繁杂，那么如何从如此庞大的数据中找到有效资料，又如何应用于客户关系管理之上，这便是我们需要去研究的问题。
在我国，网络游戏是一个新兴的行业，对其研究多集中于法律的虚拟财产案件上，网络游戏客户关系管理方面的研究寥寥无几。
虽然如此，但我们仍旧可以通过数据挖掘技术在其他行业上的客户关系管理中的应用里进行参考，进而对数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中的应用的可行性，有效性进行探讨。
哈尔滨工程大学的鞠伟平，邓忆瑞所刊登的《基于决策树的数据挖掘方法在 C R M 中的应用研究》中指出：“客户关系管理是一种旨在加强企业与客户之间关系的新的管理机制。
《2024年决策树算法在烟草公司CRM中的研究与应用》范文
《决策树算法在烟草公司CRM中的研究与应用》篇一一、引言随着市场竞争的日益激烈，烟草公司需要不断寻求有效的管理和营销策略来提高销售业绩。
而客户关系管理（CRM）系统的引入与持续优化是其中一个关键举措。
在此背景下，决策树算法作为一种常用的数据挖掘和分类算法，在烟草公司的CRM系统中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨决策树算法在烟草公司CRM中的应用，以推动烟草行业实现更好的业务增长。
二、烟草公司CRM现状及需求当前，烟草公司面临的市场环境日趋复杂，客户需求多样化，因此对CRM系统的需求也日益迫切。
传统的CRM系统主要关注客户信息的收集和整理，而现代CRM系统则更注重利用大数据和人工智能技术进行客户行为分析和预测。
决策树算法作为一种强大的分类和预测工具，能够帮助烟草公司更好地分析客户数据，实现精准营销和个性化服务。
三、决策树算法概述决策树算法是一种非参数监督学习方法，主要用于分类和回归分析。
它通过构建树形结构，将数据集按照不同的特征进行划分，最终生成一个能够进行分类或预测的模型。
决策树算法具有简单易懂、可视化效果好、能够处理高维数据等优点，因此在各个领域得到了广泛应用。
四、决策树算法在烟草公司CRM中的应用（一）客户细分决策树算法可以根据客户的行为、购买历史、消费习惯等特征，将客户划分为不同的群体。
这样，烟草公司可以针对不同客户群体的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提高销售业绩。
（二）预测客户行为通过分析客户的购买记录、消费习惯等数据，决策树算法可以预测客户未来的购买行为和需求。
这样，烟草公司可以提前做好产品准备和库存管理，提高客户满意度和忠诚度。
（三）优化营销策略决策树算法还可以帮助烟草公司分析市场趋势、竞品信息和客户需求等数据，从而优化营销策略。
例如，通过分析客户的年龄、性别、地域等特征，制定针对不同客户群体的广告投放策略，提高广告效果和投资回报率。
五、应用实例分析以某烟草公司为例，该公司引入了决策树算法对CRM系统进行优化。
基于决策树的数据挖掘方法在CRM中的应用研究
而 为客 户提供更 好 的服务 。 Ｒ Ｃ Ｍ使 企业 能够全 面观察 其 外部 的客户资 源 ， 实现获 得潜 在客 户 、 留现有 客户 和提 保
二、Ｄ Ｉ ３决策树分类 算法
决策 树 算 法 是 目前 应用 最 广 泛 的 归 纳推 理 算 法 之
一
高客户忠诚度 ｅ ｔ ｎｈｐＭａ ａｅ ｅ ｔ 即 “ 户关 Ｒ Ｃ ｓ ｍｅ ｌ ｉ ｓｉ ｎ ｇｍ ｎ ） 客 ｏ Ｒ ａｏ
系管理 ” 最初 是 由 Ｇｒ ｅＧｏｐ 出的 。 以信 息技术 ， ａｔ ｒ ｒ 提 ｎ ｕ 它
为手段 ， 对企 业和 客户之 间的 交互 活动进行 有效 管理 ， 从
基 于 决策 树 的数据挖 掘 方 法 在Ｃ ＲＭ 中的应用研究
鞠伟平 ， 邓忆瑞
（ 哈尔滨 工程 大学 经济 管理学 院 ， 黑龙江 哈 尔滨 １ ０ ０ ５ ０ １）
【 摘
要 】 基 于 Ｉ３ Ｄ 算法的 Ｃ Ｍ数据 分类 实例证 明 ： 策树 的核 心 问题是 选择 最佳 的划分标 准， Ｒ 决 采取数据挖掘 中的
决 策树分类算法 ， 其应 用于 Ｃ Ｍ 系统 中， 将 Ｒ 以从 中发现企业产品 的销售规律和客 户群特征 ， 而提 高 Ｃ Ｍ 对市场活动和 从 Ｒ 销售活动的分析 能力 ， 以期为企业更科 学、 更有效地制定产品开发 、 生产、 售和服务 策略提供 有力的技 术支持。 销
【 键词 】 决策树 ； 关 数据挖掘 ； 户关系管理 客 【 中图分 类 号】 Ｆ７． ２９ ３ ２ 【 标识 码】 Ａ 文献
’
Ｔｈ ｐ ｌｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏｆｄａａ ｍ ｉ ｉ ｅｈ ｎ ＣＲ Ｍ ａ ｅ ｏ ｅ ｉｉ ｎ ｒ ｅ ｅ ａ ｐｉ ｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｔ ｎ ｎｇ ｍ ｔ ｏｄ ｉ ｂ ｓｄ ｎ ｄ ｃｓｏ ｔｅ Ｊ ｅ－ ｉｇ ＤＥＮ Ｙｉｒ ｉ Ｕ Ｗ ｉｐｎ ， Ｇ －ｕ
CRM中客户分类方法的研究与应用
Ｋｅ ｒ ｓ ｕｔｍｅ ｌ ｉｎｈｐｍａ ａｅ ｎ； ｃｓ ｍｅｓｃ ｓｉ ；ｃ ｓ ｒ ｇａａ ｓ ； ｄｔ ｎｎ ； ａｔｏｏ ｙａ ｏ ｔｍ ｙ ｗｏｄ ：ｃ ｓ ｏ ｒｅａｏ ｓｉ ｎ ｇｍｅｔ ｕｔ ｒ’ｌ ｓ ｒ ｔ ｏ ａ ｆ ｌ ｔｉ ｌ ｉ ａ ｍｉｉｇ ｎ ｌｎ ｌ ｒｈ ｙ ｕ ｅｎ ｎ ｙ ｓ ａ ｃ ｇｉ
ＺＨ０Ｕ Ｈｕａ ｎ
（ ｅ ａ ｍｅｔ ｆｎｏ ｔ ｎ ｎ ｉ ｅ ｎ ， Ｙ ｎ ｚ ｏ ｏｙｅｈ ｉＣ ｌ ｇ， Ｙ ｎ ｚｏ ２０ ０ Ｃ ｉ ） Ｄ ｐｒ ｎ ｆｒ ｉ ｇｎ ｒ ｇ ａｇｈ ｇ ｌｔ ｎｃ ｏ ｅ ｅ ａｇｈ ｕ２ ５０ ， ｈｎ ｔ ｏ Ｉ ｍａ ｏ Ｅ ｅｉ Ｐ ｃ ｌ ａ
Ｃ Ｍ 中客户分类方法的研究与应用 Ｒ
周 欢 （ 州职 业 大学 信 息工程 学院 ，江 苏 扬 州 ２ ５０ ） 扬 ２ ００
摘 要 ： 企 业 管 理 中 ， 何 将 不 同客 户 按 照 对 企 业 的贡 献 程 度 分 类 并 加 以 实现 ， 辅 助 制 定 经 营策 略
维普资讯
第２ ９卷 第 ３ 期
ＶＯ ． ９ １２ ＮＯ． ３
计 算 机 工 程 与 设 计
Ｃｏ ｍｐ ｔ ｒＥ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ Ｄｅ ｉ ｎ ｕ ｅ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｓｇ
２０ 年 ２ ０８ 月
Ｆｅ ｂ．２ ０ ０ ８
中图法分类号 ： Ｐ ｌ Ｔ ３１
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ０７ ２ （０ ８ ０—６ ９０ １０—０ ４ ２ ０） ３０ ５—３
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｌｓ ｉ ｉ ｇｃ ｓｏ ｒ ｔ ｏ ｔ ｄ ｆ ａ ｓｆ ｎ ｕ ｔ ｍｅ ｓｍｅｈ ｄ ｉ ＣＲＭ ｃ ｙ ｎ
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CRM中的应用
632011.06摘 要：近年来，随着信息化进程的快速推进，企业数据量急剧膨胀，数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。
本文首先简要的阐述了数据挖掘及CRM 的一般知识，然后深入分析了数据挖掘在CRM 中的具体应用。
关键词：客户关系管理；数据挖掘；数据随着市场形态从卖方市场向买方市场的转变，客户的消费行为越来越成熟，期望也越来越高。
因此，研究客户的需求和提升对客户的服务水平变得异常重要，客户价值的发展，保留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，利用模式和知识对客户需求进行预测，为企业的经营决策提供帮助。
一、数据挖掘概述（一）数据挖掘的概念数据挖掘（data mining，DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
（二）数据挖掘的任务数据挖掘的任务主要有以下几方面：1、关联分析：其目的就是挖掘出隐藏在数据间的相互关系。
例如，买电脑的顾客同时会买某种软件，这就是一条关联规则。
通常关联规则具有：X=>Y 形式，即“A1∧A2∧…∧Am →B1∧B2∧…∧Bn”；其中。
Ai （i ∈{1,…,m}）和Bj （j ∈{1,…,n}）均为属性-值（属性=值）形式。
关联规则X=>Y 表示“满足X 中条件的记录也一定满足Y 中的条件”。
2、时序模式：通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式，这里强调时间序列的影响。
例如，购买了激光打印机的人中，半年后80%的人会买新硒鼓。
3、分类：就是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型（或函数），以便能够分类识别未知数据的归属和类别。
分类挖掘所获得的分类模型可以采用多种形式加以描述。
其中主要的表示方法有：分类规则、决策树、数学公式和神经网络。
决策树和MBR在分析型CRM中的应用
１ 用决策树 Ｉ ３算法找到潜在客 户的 Ｄ
特 征
决策 树算法 是 目前应 用最 广泛 的 归纳推理 算法 之一 ， 以实例 为基 础 的归纳学 习算法 ， 常用 来数 是 通 据探查 ， 分类 和 建立 预测 模 型。 它采 用 自顶 向下 的 递归 方式 ， 在决策 树 的 内部 节点 进行 属性值 的 比较 ， 并根据 不 同的属性 值 判 断 从 该 结 点 向下 的分 支 ， 最 后在 决策树 的叶 结 点 得 到结 论 。因 此 ， 根 到 叶结 从 点 的一条 路径就对 应一 条 合 取 规 则 ， 整棵 决 策 数 而
就对 应着一 组析 取 表 达 式规 则 。到 目前 为 止 ， 有很
通 过提供 更 快速 、 到 和 准确 的优 质服 务 吸 引 和保 周 持 更多 的客 户 ， 到个 性化 的服务 ； 达 另一 方面通 过对
业务流程 的全面管理来降低企业的成本。Ｃ Ｍ分 Ｒ 为操 作 型 Ｃ Ｍ，分 析 型 Ｃ Ｍ 和 协作 型 Ｃ Ｍ。本 文 Ｒ Ｒ Ｒ 要讨 论 的是 数 据挖 掘 技 术 在 分析 型 Ｃ Ｍ 中 的一 些 Ｒ
Ｐ ＮＧ ｅ ， Ｌ ｉ ｇ ｆ Ｅ Ｌ ｉ Ｉ Ｂ ｎ －ａ， ＭＡＩＸｉｇ ｌｎ ｎ —ｏ ｇ
（ ｏ ｕｅ ｃ ｎｅＤ ｐｍ ｍａ ｆ ｉ ｕ ｎＵ ｉ ｒｔ ， ｈｎｄ １０ ４ Ｃ ｉ ） Ｃ ｍｐｔｒＳｉ ｃ ｅａ ｅ ｔ Ｓｃ ａ ｎｖ ｓｙ Ｃ ｅｇｎ６０６ ， ｈｎ ｏ ｈ ｅｉ ａ
维普资讯
２０ ０ ７年第３ 期
中图分类 号 ：Ｐ １ Ｔ３１ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０９— ５ ２２０ ）３ ０６ ４ １０ ２ ５ （０ｒ ｏ —０６ —０ ７
决 策树 和 ＭＢ Ｒ在 分 析 型 Ｃ Ｍ 中的应 用 Ｒ
CRM(第6章数据挖掘在CRM中运用)
2. 聚类的运用
聚类技术有两种主要的类型；分层与不分层聚类技术。 一种称为分层聚类技术，它从小到大逐步向上生成目录结构的类， 由于聚类技术是无监督学习过程，就没有绝对最好的聚类结果，因 而会产生两种极端情况：一种情况是把数据库中的每一条记录看作 一个类，这样当然达到了把记录分类的目的，但是却与聚类技术是 为了使用户可以更清楚地理解数据库中的记录这个最终目的相违背， 况且，聚类结果生成的类应该比数据库中的记录数少得多。另一种 极端情况是把所有的记录归入一个类，虽然实现了概括数据库内容 的目的，但是不能向用户提供任何有用的信息。究竟应该生成多少 个类，要视具体情况而定。分层聚类技术的—个优点就是允许最终 用户指定最后生成的类的数目。 人们通常把分层聚类技术生成的目录结构看成一棵树，如下图所示。
3. 数据挖掘的任务
(3)概念描述：对数据库中一类对象的内涵进行描述，以概括这个类的有 关特征。概念描述是对数据库的整体信息进行全面概括，从数据库中归 纳抽象的信息。 类的内涵描述有两种： ①特征描述。 对类中对象的共同特点进行描述。 ②辨别性描述。 对两个或多个类之间的区别进行描述。 产生辨别性描述的方法有： ①决策树方法：ID3、IBLE等。 ②神经网络方法：前馈式网络等。 ③遗传算法。
2. 关联规则的定义
设I＝｛i1，i2，…，im｝是二进制文字的集合，其中的元素称为项 (item)。记D为事务T的集合，这里事务T是项的集合，并且T⊆I。对 应每一个事务有唯一的标志，如事务号，记作TID。设X是一个I中项 的集合，如果X⊆T，那么称事务T包含X。 一个关联规则是形如X略Y的蕴涵式，这里X⊆I，Y⊆ I，并且X∩Y ＝φ 。规则X→Y在事务数据库D中的支持度(Support)是事务集中包 含X的事务数与所有事务数之比， 记为support(X→Y)，即 support(X→Y)＝|｛T：X ⊆ T；T∈D｝|/|D| 规则X→Y在事务集中的可信度(confidence)是指包含X和Y的事务 数与包含X的事务数之比，记为confidence(X→Y)，即 confidence(X→Y)＝|｛T：X ∪ Y⊆T；T∈D｝|/|｛T：X⊆T；T∈D｝ | 给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别 大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则。
聚类算法在CRM系统中的应用研究
聚类算法在CRM系统中的应用研究
聚类算法是一种常用的数据分析方法，可以将样本按照某种相似度度量划分为不同的类别。
在CRM系统中，聚类算法可以应用于客户分群、产品分类、市场细分等多个方面。
一、客户分群
客户分群是CRM系统中的一个重要功能，通过对客户进行分群，可以更好地了解不同群体的特点和需求，从而为不同的客户提供差异化的服务和营销策略。
聚类算法可以将客户按照某种相似度度量划分为不同的群体，如年龄、性别、收入、购买行为等，从而为客户提供个性化的服务。
二、产品分类
在产品分类方面，聚类算法可以根据不同的属性将产品划分为不同的类别，如颜色、材质、功能、用途等等。
通过对产品进行聚类分析，可以更好地了解不同类别产品的市场需求及产品特点，并制定相应的营销策略。
三、市场细分
市场细分是指将市场按照某些维度进行划分，从而得到不同的市场细分。
聚类算法可以通过对顾客购买行为、兴趣爱好、地理位置等数据进行处理，实现对市场的划分，分析不同市场细分的特点及其需求，为企业提供市场竞争力数据支持。
四、算法选择
在CRM系统中，聚类算法有多种选择，如k-means算法、层次聚类算法、EM 聚类算法等。
不同的算法适用于不同领域，也具有不同的优缺点。
在选择算法时，应综合考虑数据量、数据类型、计算能力等诸多因素，以最优的方式实现数据分析和应用。
五、结语
通过聚类算法的应用研究，可以对CRM系统的数据分析和应用提供有力的技术支持。
企业应根据自身需求和实际情况，选择合适的算法和工具，开展系统性的分析和应用，实现对客户和市场的深度洞察，为企业的发展提供有力的支持。
大数据分析在CRM中的应用
大数据分析在CRM中的应用随着互联网行业的蓬勃发展，每一个企业都开始意识到，数据分析已经成为企业获得竞争优势的一个重要手段。
客户关系管理系统（Customer Relationship Management，CRM）被视为是企业与客户之间进行沟通、交流的一种最重要的技术手段。
在CRM中使用大数据分析，不仅可以挖掘客户的潜在需求，提供个性化的营销方案，还可以探索客户互动行为模式，优化交互模式，提高客户的满意度和黏性。
本文将详细介绍大数据分析在CRM中的应用。
一、数据汇总CRM是客户关系管理的缩写，指的是企业与客户之间的管理和维护。
企业需要建立一个系统来存储和管理客户的基本信息，包括客户的姓名、性别、职业、年龄、学历、家庭情况、收入情况等各种基本信息。
一旦客户在企业网站或线下商店购买产品或服务，这些信息就会被收集到一个数据库中。
大数据分析就是利用这些存储在数据库中的海量数据，深入挖掘数据背后的客户关系，提高客户满意度和市场份额。
二、挖掘潜在需求CRM旨在帮助企业与客户之间进行互动。
如果企业能够了解客户的需求和偏好，将能够提供更好的服务和产品，并加强客户黏性。
大数据分析技术可以帮助企业分析客户的行为数据和交互历史记录，发现潜在的需求和客户需要的服务。
通过分析历史数据，企业可以预测客户的意向和未来行为，从而调整营销策略，提高交易成功率。
三、提供个性化服务客户喜欢被人称呼自己的名字，更愿意去购买那些与他们需求相关的产品和服务。
当企业能够根据客户需求和偏好，提供定制化的服务时，可以更好地与客户建立良好的关系。
根据大数据分析结果，企业可以制定面向客户的优惠计划、忠诚度方案，并通过客户服务中心等渠道向客户发送推荐邮件和短信。
对于客户而言，这样的定制化服务不仅能够提高购买体验，还提高了企业品牌形象的认可度。
四、预测客户流失客户流失是企业运营中的一大问题。
早期的CRM系统主要通过跟进客户的联系方式来预防客户流失。
随着大数据分析技术的发展，企业可以基于客户行为模式和购买记录，预测特定客户在未来可能流失的概率，从而针对性地制定计划，重新获得客户的信任和忠诚度。
CRM应用系统的分类
CRM应用系统的分类目前市场上流行的是功能分类方法，美国的一家调研机构把CRM 分为操作型、分析型和协作型三类，这一分类方法已得到业界的认可。
下面我们分别进行阐述。
（一）操作型CRM目前一个典型的企业直接面对客户的部门，大致包括销售部、客户服务部、市场营销部、呼叫中心，以及企业的客户信用部（应收款或催账）。
这种部门的划分方式是基于企业内部的人力、物力资源的安排需要，目的是使得各个部门能各司其职，明确工作目标。
CRM应用系统的设计是基于组织结构而形成的。
操作型CRM，也有人称营运型或运营型CRM，其目的是为了让这些部门人员在日常的工作中能够共享客户资源，削减信息流淌滞留点，从而力争把企业变成单一的“虚拟个人”，让客户感觉公司是一个肯定的整体，并不会由于和公司不同的人打交道而感到沟通上的不同感受，从而大大削减业务人员在与客户接触中可能产生的种种麻烦和挫折。
操作型CRM应用系统的设计主要基于以下两点而产生：1. 在Internet时代，人们的联系方式越来越便利，客户的急躁指数大大下降。
在与客户打交道时，迟缓、拖拉的办事方式会使公司很快发生客户流失。
2. 由于信息的高度畅通，客户可以从多种渠道获得多个产品的信息，对供应商的选择余地很大。
对企业来说，保留老客户变得越来越难。
操作型CRM应用系统是客户关系管理软件中最基本的应用模块，它为以下几种人员供应便利，从而大大提高公司的效益。
① 销售人员。
销售自动化要求准时供应客户的具体信息，业务内容涉及订单管理、发票管理及销售机会管理等。
② 营销人员。
营销自动化是操作型CRM的主要模块，其中的促销活动管理工具可用于方案、设计并执行各种营销活动，查找潜在客户并将它们自动集中到数据库中，通过自动派活功能安排给销售人员。
③ 现场服务人员。
服务自动化，包括自动派活工具、设备管理、服务合同及保质期管理、修理管理等。
从以上应用领域可以看出，操作型CRM的应用模块在功能上与ERP相像，如仓库管理、选购管理等，都是为了提高员工工作效率的一种应用工具。
人工智能算法在客户关系管理中的优化研究
人工智能算法在客户关系管理中的优化研究随着技术的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域中都有着广泛的应用。
其中，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）作为企业与客户之间的重要桥梁，也可以通过人工智能算法的优化来实现更好的管理和效果。
本文将探讨人工智能算法在客户关系管理中的优化研究。
首先，人工智能算法在客户关系管理中的优化研究可以通过提高客户预测和分类的准确性来实现。
传统的CRM系统依赖于关键数据的手工输入和分析，但这种方式存在一定的局限性和不足。
而利用人工智能算法，可以根据大数据的分析和挖掘，对客户进行更细致的分类和预测。
例如，通过深度学习算法可以对客户的消费习惯、购买意愿和品牌偏好等进行精准预测，并将其应用于个性化推荐和定制化服务。
这样的优化研究可以使企业更好地把握客户需求，提供更好的产品和服务，从而提升客户满意度和忠诚度。
其次，人工智能算法在客户关系管理中的优化研究可以改进企业的沟通和互动方式。
现代的CRM系统通常基于传统的电子邮件和电话等方式进行客户与企业之间的沟通，但这种方式存在效率低下和信息丢失的问题。
而通过人工智能算法，可以实现自动化的智能客服系统，根据客户的问题和需求，提供快速、准确的解答和服务。
人工智能系统可以通过自然语言处理和机器学习算法分析客户的言谈举止，快速识别客户情感和需求，从而提供更有针对性的服务，提升客户满意度和购买欲望。
此外，人工智能算法还可以通过自动化的方式进行定期的客户回访和跟进，提醒企业进行关键的销售活动和营销策略的调整，进一步优化客户关系管理。
再次，人工智能算法在客户关系管理中的优化研究可以提高客户服务的质量和效率。
传统的客户服务通常需要人工的参与，存在效率低下和人为错误的风险。
而采用人工智能算法，可以实现大规模的自动化客户服务流程，从而提高服务的质量和效率。
例如，在在线客服系统中，可以利用自然语言处理和情感分析等技术来主动识别并解决客户的问题，减少客户排队等待时间和解决问题的周期。
机器学习算法在客户关系管理中的应用与效果
机器学习算法在客户关系管理中的应用与效果随着科技和信息技术的不断发展，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
而机器学习算法作为人工智能的一个重要分支，在CRM中的应用也日益普遍。
本文将探讨机器学习算法在CRM中的应用及其效果。
一、机器学习算法在CRM中的应用1. 数据分析与预测在CRM中，大量的客户数据被积累和记录，这些数据蕴含着大量有价值的信息。
机器学习算法可以通过分析这些数据，从中发现潜在的客户需求、消费偏好和行为习惯等，帮助企业更好地了解客户，制定精准的市场营销策略。
2. 客户分类与个性化推荐通过机器学习算法能够将客户进行分类，将具有相似特征和需求的客户归为一类。
在此基础上，通过个性化推荐系统，为不同类型的客户提供个性化的服务和推荐，提高客户满意度和忠诚度。
3. 售后服务与客户反馈机器学习算法可以通过对历史售后服务数据的分析，准确判断客户的满意度和忠诚度。
在客户遇到问题时，通过机器学习算法，可以快速识别问题并给出解决方案，提供更好的售后服务体验。
同时，还可以通过分析客户的反馈信息，对产品和服务进行改进。
二、机器学习算法在CRM中的效果1. 提升市场营销效果机器学习算法可以分析大量的市场数据，识别出潜在客户和市场趋势，帮助企业精确制定营销策略。
通过个性化的推荐和定制化的宣传，能够提高目标客户的购买意愿和忠诚度，从而提升市场营销的效果和销售额。
2. 改善客户满意度通过机器学习算法对客户数据的分析，可以更加了解客户的需求和行为，从而为客户提供更个性化的服务与推荐。
这样不仅可以提高客户的满意度，还能够提升客户的忠诚度，增加客户的重复购买和口碑传播。
3. 优化售后服务利用机器学习算法分析售后服务数据，可以提前预测客户可能遇到的问题，并给出相应的解决方案。
这不仅可以提高售后服务的效率和及时性，还可以减少客户投诉和纠纷的发生，提升企业的口碑和形象。
CRM挖掘算法应用举例
关联规则应用举例下面结合顾客购买实例提出一个可行的关联分析方法。
某公司专业生产化妆用品和沐浴用品，该公司在全国各大城市的各大商场都设点销售，公司对一定时间范围内顾客购买详细情况作了收集，情况如表1所示（限于文章篇幅，仅列出六个顾客、五种产品为例）。
表1：顾客购买情况表针对表1进行关联分析，首先构造两种商品间的关联表，如表2所示，表中每一个数值表示的是行、列代表的两种商品同时被一个用户购买的次数。
表2：两种商品间关联表第二步，针对设定的最小支持度阀值，计算每一个X的最小支持度，将大于最小支持度阀值的X列出（本例，设最小支持度阀值为0.5）：support(洗面奶)=0.5; support(晚霜)=0.5; support(洗发水)=0.667; support(沐浴乳)=0.5.第三步，针对设定的最小置信度阀值和上步列出的X，计算X 的最小置信度表，如表3所示：Y表3：YX⇒的最小置信度表第四步，将大于最小置信度阀值的YX⇒列出（本例，设最小置信度阀值为0.5），即为关联分析所得出的规则：Rule1: 晚霜⇒洗面奶，support=0.5, confidence=0.667Rule2: 洗面奶⇒晚霜，support=0.5, confidence=0.667Rule3: 洗发水⇒沐浴乳，support=0.667, confidence=0.75Rule4: 沐浴乳⇒洗发水，support=0.5, confidence=1从上述规则可以初步得出结论：1.购买本公司产品的顾客中相当比例的人有晚上用洗面奶洗面，并用晚霜保养皮肤的习惯（估计顾客中有一定比例是白领上班族，早上匆忙，晚上空暇）。
2.购买洗发水的顾客多半会同时购买沐浴乳，而购买沐浴乳的顾客则几乎肯定会购买洗发水（因多数人沐浴时同时洗发，并且洗发次数多于沐浴）。
根据上述规则，公司在营销时采取了如下措施：1.将晚霜与洗面奶、洗发水与沐浴乳放置在一起，方便顾客购买。
机器学习算法在CRM中的应用
机器学习算法在CRM中的应用随着技术的不断发展，机器学习算法作为一种重要的人工智能技术，可以在很多领域发挥作用，特别是在客户关系管理（CRM）中，机器学习算法的应用也越来越广泛。
这篇文章将介绍机器学习算法在CRM中的应用，包括预测客户购买意愿、客户细分、客户流失预测和个性化推荐等方面。
1. 预测客户购买意愿机器学习算法可以通过对大量历史订单数据的分析和学习，预测客户未来的购买意愿。
传统的CRM系统往往只能提供一些基本的客户信息，如姓名、地址、电话、电子邮件等，而机器学习算法可以将这些基本信息和客户购买过的产品、购买频率、购买金额等多种信息结合起来，建立客户特征模型，从而预测客户未来可能会购买哪些产品以及购买的可能性大小。
通过预测客户的购买意愿，企业可以针对客户进行有针对性的营销，提高销售转化率和客户满意度。
另外，企业还可以通过数据挖掘的方法发现潜在的高价值客户，为企业未来的市场发展提供指导。
2. 客户细分通过客户细分，企业可以将客户分为不同的群体，然后针对每个群体开展不同的营销策略。
传统的客户细分往往只是简单地将客户按照一些基本信息如性别、年龄、地区等进行分类，而机器学习算法可以结合多种客户特征，从而将客户细分得更加精细。
例如，可以使用聚类算法将客户分为具有相似行为模式的群体，然后从中挖掘出潜在需求，为企业的产品设计、营销策略制定等提供指导。
3. 客户流失预测客户流失是企业的重要问题之一，而机器学习算法可以通过对客户历史数据的分析和学习，预测哪些客户可能会流失。
通过提前预测客户流失，企业可以及时采取措施，例如提高服务质量、提供个性化的服务等，从而挽回流失客户，降低客户流失率。
4. 个性化推荐通过对客户的历史数据进行分析，机器学习算法可以为每个客户推荐适合其口味的产品或服务。
这种个性化推荐可以增强客户的忠诚度和满意度，提高客户的生命周期价值。
例如，亚马逊的个性化推荐系统可以根据客户的购买历史、搜索记录等信息，为客户推荐最适合其需求的产品，从而提高购买转化率和客户满意度。
数据挖掘聚类算法在CRM中的研究与应用的开题报告
数据挖掘聚类算法在CRM中的研究与应用的开题报告一、研究背景随着数据自动化和信息技术的迅猛发展，数据的增长速度越来越快。
在大数据时代，传统的关系型数据库已经远不能满足需求，因此需要开发新的数据挖掘技术来处理这些大型数据集。
数据挖掘技术可以挖掘出有用的模式，从而帮助企业增强业务能力、提高管理效率、优化战略决策。
在CRM中，聚类算法是数据挖掘的一个重要分支。
它能够通过对客户数据集进行分析和分类，找出不同类别的客户群体，从而实现对不同客户的差异化管理。
这一技术不仅可以帮助企业建立客户画像，还可以提升客户体验、开展精准营销、优化运营等方面。
二、研究目的本研究旨在通过对数据挖掘聚类算法在CRM中的研究与应用进行深入分析，探索其优势和局限性，并寻找适合实际应用的方法。
具体目的如下：1.分析和探讨数据挖掘聚类算法的理论基础和实现方法。
2.通过对客户数据集的挖掘和分析，研究不同聚类算法在CRM中的应用效果。
3.结合实际案例，分析聚类算法在CRM中的应用价值和潜力。
4.从应用角度出发，提出针对企业实际需求的数据挖掘聚类算法优化方案。
三、研究方法本研究将采用文献调研和案例分析相结合的研究方法：1.文献调研：通过查阅相关文献、论文和书籍，了解数据挖掘聚类算法的理论基础、实现方法和优缺点。
2.数据集分析：收集和整理能够反映客户群体属性、行为和偏好等信息的数据集。
3.聚类算法应用分析：采用不同聚类算法，对客户数据集进行分析和分类，并评估各算法的优劣。
4.案例分析：结合实际企业案例，应用聚类算法进行差异化管理，分析其应用效果和价值。
5.算法优化方案设计：根据实际需求，提出针对企业应用的数据挖掘聚类算法优化建议。
四、研究意义数据挖掘聚类算法在CRM中有着广泛的应用前景，本研究的意义在于：1.深入了解数据挖掘聚类算法的理论和技术，为后续业务决策提供理论支持和指导。
2.研究和探索数据挖掘聚类算法在CRM中的应用实践，拓展数据挖掘技术的应用场景和方法。
- 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)。
关键词 数据挖 掘 分类 Ｉ ３算法 Ｉ Ｄ 决策树 中图分类号 Ｔ ３ １ Ｐ １
Ｏ 引 言
Ｉ， ＞ ／ …， 称为例子。其中 Ｖ ∈ ｉｊ ，， ２ ｉ Ｆ， ＝１２ …ｎ．
设Ｐ Ｅ和 Ｎ Ｅ是 Ｅ的 ２个例子集 ， 分别叫正例集和
１２ 对 Ｉ３算 法 的改进 ． Ｄ
收到本文时 间：０ ６年 ４月 ２ ２０ ８日
基金项 目： 云南省信息技术项 目资金 （０ ２Ｔ ３ 资助。 ２０ Ｉ０ ） 作者简介 ： 明军 ， ， 冯 男 硕士研究生 ， 主要研究方 向 ： 模式识 别与智 能系统。郭剑 毅 ， ， 女 教授 ， 主要研究 方 向： 模式识 一 ｌ ｏ ｇ①
树有很多实现算 法。例如 ［ ］ Ｈ ｎ 等人 提出的 如果 以属性 Ａ作 为决策树 的根 ， １ 由 ｕｔ Ａ具有 Ｖ个 值
Ｃ Ｓ ｃｍ ｎｌ ｇａｅｓｅｉｃｔｎ ， １８ Ｌ （ｏ ｍｏ ａ ｕｇ ｐｃｉａｏ ） 在 ９ ６年 由 ｎ ｆ ｉ
｛ 。Ｖ ， ， …， ， Ｖ ， Ｖ ， Ｖ ｝ 它将 Ｅ分成 Ｖ个 子集 ｛ 。 Ｅ，
律、 为企业决策提供支持成为企业进一步的需求。
（ ） 向量 空间 Ｅ上 的一棵正确决策树对任 １在
这需要数据挖掘等技术和工具 的支持。决策树就 意例子的分类概率同 Ｅ中的正反例的概率一致。 是数据挖掘方法之一。决策树方法着 眼于从一组 （） ２ 一棵决 策树对一例子 做出正确类别判断 无次序、 无规则的事例中推理出决策树表示形成 的 所需的信息量为： 分类规则 ， 较容易被人们理解 ， 输出的精度高， 目 是 ｌｐ 一 ｌ ｚ （ ｏ ｇ 前应用最广泛的归纳推理算法 。到 目前 为止决策
别与智能系统 ， 信息系统及应用。赵蕴智 ， ， 女 硕士研究生 ， 主要研究方 向： 模式识别与智 能系统 。
维普资讯
１ ２
冯明军等 ：Ｄ 算 法在 Ｃ Ｍ数据分类 中的应用研究 Ｉ３ Ｉ Ｒ
第 ３ 卷 ５
从上面讨论可知， ３ Ｉ 算法 以信息熵作 为分离 于哪种应用类型。 Ｄ （） ２ 选择合适 的数 据挖掘技术 。实例选择 的 目标评价函数。采用 自 向下 ， 顶 分而治之不可返 回
Ｑ ｉｌ ｕｎ ｎ提 出 的 Ｉ３（ｔｒｉｅＤｃｏ ｍｓｒ３ ） ａ Ｄ Ｉ ａｖ ｉ ｔ ｉ ｅｔ ｈｏ ｅ 和 Ｅ ， Ｅ ｝假设 Ｅ 中含有 Ｐ 个正例和 Ｎ 个反例， ：…， ， ｉ ｉ
１９ 年提 出的 ｃ ． ９３ ４ ５算法 ， 以及 Ｃ Ｒ （ ｌ ｓ ｃ— 那么子集 Ｅ 所需的期望信息是 Ｉ Ｐ， ｉ ， Ａ Ｔ Ｃａ ｉ ａ ｓｆ ｉ ｉ （ ｉ ） 以属性 Ｎ ｔｎａｄＲ ｇ ｓｏ ｒ ｓ ，５０等。Ｉ３算法应用 Ａ为根所需的期望熵为 ： ｉ ｎ ｅｒ ｓ ｎＴｅ ） Ｃ ． ｏ ｅｉ ｅ Ｄ 于离散型数据分类 ，４ ５和 Ｃ ． ｃ． ５０改进了 Ｉ３ 应用 Ｄ， 于连续型数据 的分类。下文介绍 的是离散 型数据
维普资讯
第 ３ 卷 （０７ 第 １ ５ ２０ ） 期
计算机 与 数字工程
Ｉ３ Ｉ 算法在 Ｃ Ｍ数据分类 中的应用研究 Ｄ Ｒ
冯 明军 郭剑毅 赵 蕴智
（ 昆明理工大学 信息工程与自动化学院 昆明 ６０５ ） ５０ １ 摘 要 通过分析决策树 Ｉ３ Ｄ 算法的基本原理， 引出一种改进后的算法（Ｉ３ ， Ｉ ）并以 Ｃ Ｍ销售业绩相关数据的分类 Ｄ Ｒ
随着 Ｃ Ｍ 系 统 的广泛 应 用 ， 业 收集 到大 量 反例集 。假设 向量空间 Ｅ中的正例集 Ｐ Ｒ 企 Ｅ和反例
多样而复杂 的客户信息。从 中充分挖掘 隐含 的有 集 Ｎ Ｅ的大小分别为 Ｐ Ｎ 由决策树的基本思想知 、， 用信息及知识 、 对客户行为进行深入分析 、 寻找规 Ｉ３ Ｄ 算法是基于如下两种假设 ：
的策略， 把信息熵作为树结点的选择 标准 ， 确保决 是决策树算法。 （） ３ 准备数据。首先 ， 从大量的数据中找到与 策树的建立最简单 ， 每次需要测试 的数据最小。算 法构造出的决策树平均深度较小 ， 分类速度较快。
分析问题相关的样本数据子集， 必须保证样本子集
但在计算属性 的信息熵 时 ， 公式 比较 复杂， 计算量 较大， 的复杂度也高。当数据量很大时很耗费 相应
具有典型的代表性。然后 ， 进行数据预处理、 分析 ， 尽可能对所要解决的问题进一步明确化、 量化。按
问题要求对数 据进行增 删或组合 生成新 的变量。 硬件资源， 计算花费时间较长。事实上实例集中的 实例中首先将不同部 门、 不同分销机构 的数据进行 每一个属性 ， 所提供 的信息量是具有一定规律的， 集成 ， 建立只包括表 １ 字段 的视图； 然后对数 据进
）孝 ，ｉ ＝ （ Ｎ Ｐ
ｇｉ（ ） ｌｐ ｎ 一 （ ） ａ Ａ ＝ （ ，） Ｅ Ａ ｎ
②
③
分类时对 Ｉ３算法 的一种改进 ， Ｄ 称之 为 Ｉ ３ Ｉ ． 以 Ａ为根的信息增益是 ： Ｉ （ｍ Ｄ
ｐ ｖｄｌｒ ｉ ｉ ｏ ｍｓ ） ｒ ｅ ｅ ｔｅＤｃ ｔ ｉ ｒ 算法。 ｏ ｔ ａｖ ｈ ｏ ｅ３ 选择 ｇｉ（ ） ａ Ａ 最大 ， ｎ 也就是 Ｅ Ａ） （ 最小 的属性 Ａ 作为根结点 ， Ａ 的不 同取值对应 的 Ｅ的 Ｖ 对 个子集 Ｅ 递归调用上述过程 生成 Ａ 的子结点 ｉ
ｌ Ｉ３算法及其 改进 Ｄ
１１ Ｉ３算 法的基 本原 理心 ． Ｄ ］
１ Ｂ ， Ｂ 。最后形成决策树 ， 得到决策规则 。 设 Ｅ＝ 。 Ｆ … × ｎ Ｆ× ２ ｘ Ｆ 是 维有穷 向量空间 ， Ｂ ，２ …，ｖ
其中 是有穷离散符号集 ， Ｅ中的元 素 ｅ ＝＜Ｖ ， ．