数据挖掘技术在企业客户关系管理(CRM)中的应用

数据挖掘技术是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的,但又是潜在的有用信息和知识的非平凡过程。利用数据挖掘技术实施企业CRM系统已经成为企业管理中的热点,本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中应用的意义及所起到的作用,进而提出在客户关系管理系统运行过程中,实施数据挖掘时应注意的具体问题。     

数据挖掘技术在网络化制造CRM中的应用研究

网络化制造环境下,CRM(客户关系管理)需要实现与企业内外各种信息系统交互,本文提出了一种基于数据挖掘的网络化制造CRM体系,利用Web Service技术实现CRM与其他信息系统的集成;对数据挖掘技术在网络化制造CRM中的应用内容和过程进行了研究,给出了一种基于数据挖掘的网络化制造CRM应用模型.     

数据挖掘技术在制造业CRM中的应用

信息化发展的同时带来了全球化信息爆炸.数据挖掘技术应运而生.本文以数据挖掘技术为基础,阐释了其在CRM(Oustomer Relationship Management,客户关系管理)中的应用.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

客户关系管理是将最佳的商业实践与数据挖掘技术紧密结合在一起,通过充分挖掘客户的商业行为个性和规律,来不断寻找和拓展客户的赢利点和赢利空间.数据挖掘是客户关系管理的重要组成部分,在电子商务的驱动下,数据挖掘在客户关系管理决策中起到越来越重要的作用,通过它可以实现对客户的深度把握,让企业实时掌握市场动态,及时调整经营策略.随着客户关系管理的逐步成熟,未来的CRM将不仅是商业流程自动化的手段工具,而且是决策支持系统的重要分析工具.     

网络化集成的客户关系管理系统体系结构和关键技术研究

为满足客户关系管理系统在网络化、集成化和客户信息分析等方面的新需求,提出了一种网络化集成客户关系管理体系结构,论述了该结构中支撑层、操作层、分析层和协同层的主要功能和作用,并对其关键技术进行了研究,提出比传统三层B／S结构性能和效率更好的五层B／S架构,对其操作流程进行了分析;对基于数据仓库、数据挖掘和在线联机处理的客户关系管理数据分析处理流程进行了分析,提出了不改变原有应用系统底层架构的客户关系管理集成协同模式。最后,以摩托车销售服务流程为例,说明了客户关系管理系统的集成运行过程及上述技术的应用。     

基于DM的供应商战略评估和选择的研究

数据仓库和数据挖掘技术已经在供应链的下游部分,即客户关系管理部分应用的比较成熟,但在供应链的上游部分,即供应商管理方面应用的还不是很成熟。如何对现有的供应商进行战略评估,选出优秀的供应商进行长期战略合作,淘汰不合格的供应商;如何从成千上万个新供应商中客观、准确地选出对自身最有价值的供应商,是企业非常关心的问题。本文将数据仓库和数据挖掘技术应用于供应商战略评估和选择,辅助采购决策者作出科学、合理的决策。     

网络时代CRM应用中的若干个关键技术

90年代以来,CRM（Customer Relationship Management,客户关系管理）逐渐成为人们日益关注的对象。本文从CRM的主要功能出发,讨论了Web技术、数据仓库和数据挖掘技术。CORBA技术和（实时）在线交流技术在CRM系统中的应用,从而促使CRM得到更好的发展和实施应用。     

改进的关联规则算法在数据挖掘中的探讨

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的有效运用可以从与客户有关的大量数据中挖掘出对企业经营决策有价值的知识和规则。本文根据数据挖掘中关联规则的性质以及钢铁企业的自身特点,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,并利用该算法对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。     

数据挖掘技术在六西格玛管理中的应用

随着六西格玛管理的深入应用，面对企业积累的大量数据，六西格玛管理面临着如何有效处理大量复杂数据的问题。本文提出将数据挖掘技术应用于六西格玛管理，运用数据挖掘模式，发现数据中存在的关系和规则，为六西格玛管理流程改进提供更加有效的信息和模型。     

基于知识的制造业客户关系管理系统研究与实现

随着以客户为中心的竞争趋势的形成 ,客户关系管理系统的应用成为企业信息化建设的焦点。本文应用认知科学、数据仓库、智能决策分析等技术 ,并结合知识管理的先进思想 ,将知识转移和客户忠诚度智能分析等功能融入传统客户关系管理系统中 ,进而构建出适合制造业的基于知识的客户关系管理原型系统。     

客户关系管理研究与实现

新经济环境中，企业在关注提高企业内部效率的同时必须更重视外部客户。对企业与客户的交易过程中的客户关系管理（CRM）理念进行了分析，提出CRM的基本模型，对CRM的的作用进行了评估，分析了CRM的用户对象、系统组成和关键技术。结合企业实际开发了混合模式CRM系统。     

数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用

数据仓库和数据挖掘技术近几年迅速的发展,主要用于构建企业的决策支持系统。根据数据仓库和数据挖掘技术的特点,并针对传统ERP系统在决策方面的不足,提出把数据仓库和数据挖掘技术应用到ERP中去,以数据仓库作为企业底层的数据源,再配合以各种数据挖掘技术,以提高ERP中的决策支持功能。     

基于数据挖掘的需求分析研究

客户关系管理软件的兴起，使数据挖掘等技术在市场、客户分析预测方面得到了广泛使用。可以利用企业产品历年的销售数据及调查结果，形成一个关于产品的数据仓库，挖掘出客户需求的规则和模式，并进行模糊推理，指导产品开发，在这个思路下开发出一个基于数据挖掘及模糊推理的需求分析模型。     

基于ID3算法的煤矿技术创新能力研究

煤矿的技术创新能力是评价绿色矿山的关键指标之一,对于完善矿产资源管理共同责任机制、全面规范矿产资源开发秩序、促进科学发展新机制具有重要意义.论文综合绿色矿山建设与评价的煤矿企业数据,使用数据挖掘技术给出一个比较合理的评价规则,通过评价规则构建煤矿技术创新能力评价模型.其主要方法及流程是计算技术创新能力评价指标的信息熵,以其数值大小作为分类节点排序依据,通过合理剪枝形成决策树,完整的决策树便对应完整的评价规则.将原始数据带入决策规则,得出准确评价,并验证了评价规则的正确性.     

数据挖掘技术在汽车保险业中的应用

数据挖掘技术是先进的信息处理技术．汽车保险是随着汽车工业的加速发展和人民生活水平的提高而发展起来的一种保险业务。随着汽车工业的加速发展和人们购买力的增加．保险公司如何有效地利用已有的数据来改革和推动自己的保险业务．已经成为各保险公司共同关注的问题。本文阐述了汽车保险业的现状．数据挖掘技术的分类．方法．应用流程图；并探讨了数据挖掘技术在汽车保险业务决策中的应用以及未来的发展。     

论企业客户关系管理

客户关系管理系统CRM是把有关市场和客户的信息进行统一管理、共享,并能进行有效分析、处理的新型应用系统,它为企业内部的销售、营销、客户服务等提供全面的支持。帮助企业缩减销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新市场和新渠道,在提高客户的价值方面CRM具有很广阔的应用空间。     

基于Web Service的分布式销售仓库系统

以一个具有多个子公司的集团型企业为例,分析了销售仓库系统与原有ERP、CRM系统集成的某些关键问题,描述了基于Web Service技术的分布式销售仓库系统的设计与实现.