客户关系管理中的关联规则挖掘技术

CRM(客户关系管理)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用于CRM中,能够加强和改善客户关系管理,从而为企业带来更多的利润。该文对数据挖掘技术尤其是关联规则挖掘技术在CRM中的应用进行了研究。     

关联规则在CRM中的应用

数据挖掘是近几年发展起来的一种对信息资源进行开发和数据处理的新技术，而关联规则是数据挖掘的核心技术。以超市为例．通过分析顾客的购买行为，来实现将数据挖掘中的关联规则算法应用于客户关系管理（CRM）中，从而为商业提供决策支持。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

顾客对电子商务网站访问的行为会产生大量的信息,可运用数据挖掘技术研究客户关系分类管理,从而实现从大量、不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息,为企业提供重要决策支持。通过讨论客户关系管理理论和数据挖掘技术的算法及分析方法,研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息。本文阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义及体系结构。给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用。最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题。     

基于知识转移的商品推荐研究

分析了传统的客户关系管理模型（CRM）功能和结构上的不足,把知识转移与客户关系管理联系起来,将人工智能,数据挖掘与电子商务相结合,得到了基于知识转移的客户关系管理模型（KTCRM）,通过分析KTCRM的框架和功能,以及用推荐支持度取代传统算法的数量支持度,设计实现了关联规则挖掘算法,使客户关系管理由被动处理现有的知识发展到能主动地进行知识转移,从而得到新的信息,更好地为客户进行服务。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

客户关系需要进行管理才能发挥出最大的作用,为企业创造更大的财富。但是为了便于企业得到这笔财富还需要一种工具,那就是数据挖掘技术。将数据挖掘的方法用到我们的客户关系分析与管理中,就是文章的主旨。结合工作实际经验,对客户关系用数据挖掘技术做一个简单的分析。     

数据挖掘在高校后勤信息系统中的应用

数据挖掘是从大量信息中发现有用的知识,利用已有的数据进行数据处理和分析。高校后勤信息系统的广泛应用产生了大量的师生消费、客户关系和员工管理等数据库,本文介绍了数据挖掘的流程和功能,对高校后勤信息系统导入数据挖掘系统的设计目标、功能要求、开发模式和系统结构进行分析与设计,探讨了数据挖掘在公寓管理、饮食管理、人力资源管理和客户关系管理模块的应用。基于数据挖掘的信息系统具有较强的信息处理能力和分析功能,并获得有效的决策支持信息,提高后勤服务质量和保障能力。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

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。基于数据挖掘的客户关系管理系统是数据挖掘的客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径。     

基于关联规则的中小学师资管理系统应用研究

阐述了数据挖掘中关联规则的定义,介绍了关联规则的Apriori算法,分析了中小学师资管理的特点以及存在的问题,论述了基于关联规则的数据挖掘技术在中小学师资管理系统中的应用。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

该文讲述了客户关系管理(CRM)和数据挖掘之间的关系,以数据挖掘技术在CRM中的应用为研究目标,通过一个实例来验证了数据挖掘的有效性.实例研究以三农种业的客户为研究对象,通过对日常搜集到的客户数据的挖掘,解决该企业从市场细分,到目标市场选择,直至产品销售等一系列问题.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

该文讲述了客户关系管理（CRM）数据挖掘之间的关系，以数据挖掘技术在CRM中的应用为研究目标，通过一个实例来验证了数据挖掘的有效性。实例研究以三农种业的客户为研究对象，通过对日常搜集到的客户数据的挖掘，解决该企业从市场细分，到目标市场选择，直至产品销售等一系列问题。     

关联规则在高校图书管理中的应用研究

关联规则分析是数据挖掘的一个非常重要的研究分支,其主要的研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、有趣的、属性间存在的规律.本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,探讨了关联规则在高校图书管理中的应用.     

数据挖掘在研究生教育管理信息系统中的应用

阐述了数据挖掘技术在研究生招生、课程设置、教学评价和就业管理等四个方面的应用,并通过数据挖掘算法在成绩分析中的应用实例介绍了从原始数据到建立关联规则库的过程,介绍了应用关联规则辅助教育教学管理工作取得的成效.     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统,就是一个组织以数据挖掘技术为平台,将管理资源、业务流程与专业技术进行有效整合,构建的服务消费者的集合,它可以使得组织以更低成本、更高效率地满足客户的需求.本文以我国北方某城电信业为研究对象,着重研究了如何构建基于挖掘技术的客户关系管理系统问题.通过基于数据挖掘技术的客户关系管理系统的构建,电信企业可以根据客户的实际需求提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案,以提高客户的满意度和忠诚度.     

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

由于企业越来越重视客户关系管理(CRM)，利用数据挖掘技术优化CRM系统正逐渐成为计算机领域一个研究热门。本介绍了CRM系统和数据挖掘技术的基本概念，提出了利用数据挖掘技术优化CRM系统的具体步骤。     

改进的关联规则算法及其应用

根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息。     

关联规则算法的实现与优化

对基于关联规则的数据挖掘算法进行了研究,对经典的频繁项集计数算法进行了改进,提高了关联规则数据挖掘的效率。优化结果证明了关联规则算法在医学科研实验室数据挖掘中的重要作用。     

基于聚类分析的地产客户关系分级系统的研究

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助房地产企业从不断积累与更新的客户信息数据中提取有价值的信息.本文从数据挖掘在房地产行业中的市场研究价值入手,分析了数据挖掘在房地产市场研究尤其是客户关系分级系统中的应用.     

项目化教学在《客户关系管理》课程教学中的实践研究

作者对《客户关系管理》课程中运用的项目化教学进一步改进优化，注重课程内知识关联、学科间关联，依据核心素养发展水平，拓宽教学深度与广度，力求学生在客户关系管理领域更加具有竞争力。     

一种集成网络化与智能化的高校学生CRM系统的研究

本文根据多元智能评价理论和客户关系管理（CRM）的思想,提出了新型全面的高校学生管理体系。研究了基于Web、数据挖掘等的集成网络化和智能化创新模式在学生CRM中的应用。重点对该系统进行了设计,实现了学生多元智能评价、监控与诊断等集成功能。