知识发现及其在CRM中的应用

以机器学习为背景的知识发现技术是一门新兴的信息处理技术,而客户关系管理的经营理念是决定现代企业能否取得成功的关键因素,两者的结合则可以有效地提高企业的核心竞争力.本文较为详细地介绍了知识发现的概念、过程、方法及其在客户关系管理中 的具体应用.     

知识管理在CRM中的应用

随着信息技术的发展,客户关系管理和知识管理成为当前的热点研究领域,客户关系管理离不开知识管理的支持。本文通过对知识管理概念的分析,提出了具有知识管理支撑系统的CRM系统,以支持客户关系在企业中的实际应用。     

如何在CRM中细分客户

一个企业的成功离不开忠诚的客户群支持，基于历史的原因，企业的客户数据库有可能已经发展成了一个巨大的仓库，怎样才能管理好这个“价值连城”的仓库呢?有什么方法才能让这样的仓库升值呢?事实上，在企业的客户关系管理系统(CRM)中对数据进行细分就能够做到提升数据库的价值。     

面向CRM的数据挖掘应用

客户关系管理（CRM）已成为目前企业决策管理的重要部分，而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文简要介绍了常用数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

CRM助阵企业转型

把企业进行信息化改造是张连毅多年的夙愿，在北京处于“非典”的特殊时期，他选择了通过CRM帮企业练“内功”，实现企业转型。     

数据挖掘在CRM中的应用

利用数据挖掘技术,建立符合企业自身特征的商用模型,分析客户的特征,探索企业和所对应市场的运营规律性,不断提高企业的经济效益,这才是企业发展的必由之路     

数据挖掘在CRM中的应用设计

讨论了在客户关系管理 (CRM)中用于客户细分和建立客户轮廓的数据挖掘技术。首先指出 CRM的概念和分类 ,然后分析了几种数据挖掘方法 ,最后提出面向 CRM的数据挖掘应用设计。     

CRM从何处开始

企业的资源是有限的，企业在任何时候都要找准投资点，不必盲目追求ERP、CRM、SCM等等的名词。     

fuzzy规则的知识发现及在CRM中的应用

文章探讨了在目标信息系统中,如何利用fuzzy规则的知识发现来计算条件属性和目标属性之间fuzzy关系的包含程度,并将其应用在一大型乳业集团的CRM系统中来刻画客户等级评定指标和评定结果之间的包含度,采用ASP+XML和MSSQL Server2000数据库实现,为该集团评估客户的信用等级提供了科学的方法。     

客户关系管理系统CRM

１ＣＲＭ的着手点 当人类进入新世纪的信息时代之后,借助电话、网络和无线通讯等先进便利的信息技术,客户能迅速全面地获取各种产品和服务的信息。因此客户的选择范围不断扩大,选择能力不断提高,而且选择欲望也日益增强,同时许多产品的生产已经达到饱和．因此,社会生产的重心已经由提高产量转变为如何满足客户的最终需求。客户作为个体希望被理解和关怀,希望得到个性比服务。那些最了解客户,能够提供客一需要的产品和服务,并以最方便快捷的方式交付给客户的企业,将是现代经济竞争中的赢家。这种社会生产发展的演变,要求当前的企…     

数据挖掘在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是最近流行的一种全新的管理理念,也是数据挖掘技术的重要应用领域。介绍了数据挖掘的基本概念及功能,阐述了CRM的定义及功能,论述了数据挖掘在CRM中的作用及实施。     

知识发现在互联网情报收集与处理中的应用

论文系统地研究了知识发现技术在互联网情报收集与处理中的应用。将知识发现技术应用于情报收集、情报管理、情报分析等各个阶段,在不同层次上促进了情报工作的深入与相应问题的解决。说明了知识发现技术对于情报领域的深入发展具有相当的促进作用,应该进一步研究并扩展知识发现在情报领域的应用,丰富完善情报体系。     

CRM中数据挖掘技术应用概述

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用，具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程，最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

一种近似概念格及其在知识发现中的应用研究*

针对经典概念格基于完备形式背景,在缺值形式背景下不能很好的获取关联规则知识的问题,在偏小近似形式背景的基础上,提出了一种τ-近似概念格来解决信息不完备背景下的知识发现问题,利用它能够获取精度和可信度较高的关联规则知识。文章对τ-近似概念格的构建及其关联规则提取过程进行了详细描述,并将其与偏小近似概念格和偏大近似概念格这两种解决策略进行了案例分析对比,验证了它的可行性和有效性。     

基于知识元语义网格平台的知识发现研究

文章讨论了Internet的增长和普及带来的科学研究对象和方法的巨大变化,科学家在跨领域合作研究过程中对数据的语义和复杂度要求越来越高,寻找关联方式发现知识成为科学家所面临的最严峻的挑战。面对这一挑战,文章提出构建知识元语义网格平台,实现以知识元为知识单位的知识发现服务体系结构。文章对基于网格的知识发现概念、网格的知识服务结构、基于知识元的语义网格知识发现基本模型作了研究。     

关系数据库中知识发现的一种粒计算方法

提出用粒计算方法从关系数据库或信息系统中挖掘具有不同粒度大小的多维多层次关联规则. 首先, 基于粒计算的划分模型给出了从关系数据库或信息系统中进行知识发现的框架; 其次, 提出频繁k-项目集生成的粒计算方法; 最后, 对所提出的粒计算方法通过实际例子进行说明, 并选择两类不同数据集在给定不同支持度下进行测试, 以及与两种经典方法进行了比较. 测试结果表明所提出的粒计算方法有效. 而且借助粒计算使得关联规则的语义变得更加清晰和易于理解.     

生化企业生产数据知识挖掘系统

对于生物化工产品的工业生产而言,更要有合适的生产环境条件,然而由于生产过程的复杂性,确定适宜的生产环境较为困难。就生化企业生产的数据特征,提出了生产数据的指标分割预处理及针对稀有数据的关联规则挖掘方法,对数据指标分割的过程进行了详细的阐述,并针对稀有数据挖掘,提出了关联规则挖掘中相对支持度的概念,在此基础上设计并开发生化企业关联规则挖掘数据分析系统,给出了系统的结构和功能,并对系统应用进行了试验和分析,取得了较好的效果。     

知识发现状态空间统一模型UMKDSS

在分析与研究已有研究成果的基础上,该文提出了知识发现状态空间统一模型UMKDSS,将结构化数据挖掘与复杂类型数据挖掘联系起来,成为知识发现领域的一种统一框架理论,为复杂类型数据挖掘提供理论指导。