数据挖掘在CRM中的应用

数据挖掘技术在CRM中的应用是一个新兴的行业趋势。它吸引了从业者和学者的关注。本文研究了八十七篇发表在2000年至2006年之间的与数据挖掘技术在CRM中的应用有关的文章,目的是总结数据挖掘技术应用在CRM哪些领域和经常使用的技术。     

关于数据挖掘在CRM中的应用

本文系统地论述了数据挖掘概念的内涵与其外延的发展、以及数据挖掘的基本技术和最新进展。全面而深入地介绍数据挖掘的应用,特别是在CRM中的应用,以及数据挖掘和CRM的发展前景。     

CRM在高校毕业生就业工作中的应用探讨

高校毕业生就业难问题是全社会共同关注的热点问题。本文指出了高校毕业生就业中的毕业生求职难、用人单位招人难、高校推荐难的“三难”现象,认为CRM对解决高校毕业生就业难问题有重要作用,同时介绍了高校毕业生就业CRM系统的业务模型、基本组成和主要功能。     

基于Agent的数据挖掘技术在CRM中的应用

本文针对已有的数据挖掘系统缺乏智能性,提出了一个基于Agent的智能数据挖掘系统模型,此模型把Agent本身的特点自然地引入到数据挖掘中,使整个挖掘过程具有了智能性。根据挖掘到的信息来分析和预测客户的将来行为,从而有针对性地为客户提供服务,降低决策风险,提高竞争力。     

数据挖掘在CRM中的应用

从数据挖掘在CRM的应用范围着手,包括细分和识别客户、交叉销售、客户的获得、流失和保持分析等、然后对基本法方法和在CRM中的应用流程进行了论述,其中方法包括了关联、分类、聚类、时间序列。最后,举例说明了Apriori算法的关联规则发现。     

数据挖掘在高校后勤CRM中的应用研究

新型高校后勤保障体系的实质是实行市场化,其主体是由行政事业单位剥离转变的经济实体．传统高校后勤“以我为中心”的服务理念无法满足师生现实需求。倡导“以师生为中心”的客户关系管理（CRM）理念的高校后勤部门,可以应用关联、分类、聚类和序列模式分析的数据挖掘技术,在师生群体分析、交叉销售、保持消费需求、师生满意度与贡献度分析等方面实施数据挖掘。CRM中数据挖掘功能的实现将有助于后勤部门增强市场竞争意识,转变服务观念,巩固服务师生的核心价值观。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

首先介绍了CRM和数据挖掘的基本理论知识;然后通过数据挖掘在CRM中的主要应用和在CRM中启动数据挖掘的基本步骤两个方面对数据挖掘在CRM中的应用进行了详细的说明;最后对数据挖掘技术中的决策树分类算法应用于客户分类进行了研究,着重探讨了其中的SLIQ算法及其改进算法。     

快速聚类分析算法在CRM中客户定位的应用

客户关系管理是一个以客户为中心保持企业与客户互动的过程。把聚类分析用于客户关系管理,可以使得本企业更有针对性地与客户保持良好的关系。聚类分析算法可以用于客户关系管理的决策支持系统中。     

贝叶斯方法在电信CRM中的应用

本文考虑了根据样本数据建立贝叶斯信念网络构造算法在电信CRM中的应用,并对电信10000个样本进行了挖掘、分析、评估.     

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。     

在CRM中应用DW、DM技术进行商业分析和决策

本文简要介绍了CRM的概念及CRM的实现模型，论述了CRM与数据仓库及数据挖掘的关系及数据挖掘在CRM中的具体实现方法。     

基于数据挖掘技术的CRM系统中客户行为

为了解决在企业中实施客户关系管理(CRM),CRM系统中客户行为的定量研究问题,利用决策树的数据挖掘相关技术和方法,提出了UPTree数据挖掘算法,并采用UPTree算法对隐藏在大量客户行为中的信息进行挖掘,从而获取了CRM系统中潜在的客户行为规则,并给出这些行为规则的IF-THEN的描述形式,为企业的科学决策提供依据。     

约简算法在商业银行CRM中的应用研究

针对银行CRM中的数据冗余大、数据挖掘效率低的问题,将基于属性约简的数据预处理方法应用在银行CRM中.使用决策表属性重要度属性约简算法简化客户贡献度决策表,实现决策表条件属性的归约.通过该算法在某商业银行CRM数据预处理过程中的实际应用,证实约简算法应用在银行CRM系统是有效可行的.     

基于互联网络的客户关系管理营销策略

在简要介绍客户关系管理概念的基础上，重点阐述在互联网环境中客户关系管理营销的5个方面的策略：完善企业网站、建立客户信息系统、建立客户满意度测评系统、建立高效的客户服务系统、个性化增值服务。     

数据挖掘技术

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法,对数据挖掘领域面临的问题作了分析和展望。     

我国企业实施CRM的必要性

CRM作为一种信息时代的管理系统，从其本质上就决定了在我国企业实施的必要性。经济的全球化、网络时代的到来，市场竞争观念的形成，客户需求的特点，决定了我国企业必须实施CRM才能立于不败之地。     

Distributed anonymous data perturbation method for privacy-preserving data mining

Privacy is a critical requirement in distributed data mining. Cryptography-based secure multiparty computation is a main approach for privacy preserving. However, it shows poor performance in large scale distributed systems. Meanwhile, data perturbation techniques are comparatively efficient but are mainly used in centralized privacy-preserving data mining （PPDM）. In this paper, we propose a light-weight anonymous data perturbation method for efficient privacy preserving in distributed data mining. We first define the privacy constraints for data perturbation based PPDM in a semi-honest distributed environment. Two protocols are proposed to address these constraints and protect data statistics and the randomization process against collusion attacks： the adaptive privacy-preserving summary protocol and the anonymous exchange protocol. Finally, a distributed data perturbation framework based on these protocols is proposed to realize distributed PPDM. Experiment results show that our approach achieves a high security level and is very efficient in a large scale distributed environment.     

基于数据挖掘的客户细分技术

针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题,对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况,选择沿密度变化大的方向寻找不动点,从而获取原始聚类中心,再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。