本文關(guān)鍵詞：聚類分析在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

客戶關(guān)系管理和數(shù)據(jù)挖掘都是近幾年發(fā)展起來的新興學(xué)科.對(duì)現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展有著舉足輕重的作用。聚類是數(shù)據(jù)挖掘中的典型算法,其中的K-均值算法是最基本的算法,由該算法產(chǎn)生了許多經(jīng)典而高效的算法。文章對(duì)數(shù)據(jù)挖掘成果進(jìn)行了歸納,深入研究了K-均值算法,并將其運(yùn)用在客戶關(guān)系管理的客戶分類中,這對(duì)研究數(shù)據(jù)挖掘中的其他算法是很有利的。

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第2 7卷第 l期 Vo _7 No 1 l2 .

企業(yè)技術(shù)開發(fā) TECHNOL OGI CAL DEVEL OPMENT OF ENTERPRI E S

20 0 8年 1月 Jn2 0 a .0 8

聚類分析在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究 徐鴿 1。陳江瑞 2 (. 1中南大學(xué)附屬實(shí)驗(yàn)中學(xué)，湖南長(zhǎng)沙 4 0 8;. 10 3 2湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科技學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 4 0 2 ) 1 18 摘要：戶關(guān)系管理和數(shù)據(jù)挖掘都是近幾年發(fā)展起來的新興學(xué)科 .現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展有著舉足輕重的作用。聚客對(duì)類是數(shù)據(jù)挖掘中的典型算法，中的 K均值算法是最基本的算法，其一由該算法產(chǎn)生了許多經(jīng)典而高效的算法。章文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘成果進(jìn)行了歸納，深入研究了 K均值算法，將其運(yùn)用在客戶關(guān)系管理的客戶分類中，對(duì)研究數(shù)據(jù)一并這 挖掘中的其他算法是很有利的。

關(guān)鍵詞：戶關(guān)系管理；類算法；據(jù)挖掘；一客聚數(shù) K均值算法中圖分類號(hào)： 2 07 F 7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 0 6 8 3 (0 8 0— 0 9 0 10— 97 2 0) 1 00— 3

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ca s s a d h g l f c ie a g r h .T e a t l u l s i n i h y ef t lo t ms h r ce s mma z s t e a h e e n s o a a mi i g t d e h c e v i i i r e h c i v me t f d t n n,su i s t e K— a ag rt m h r u hy a d a p i s t n h c so r r l to h p - me ns l o h t o o g l n p le i t e u t me ea ins i ma a e n o h c so r l s— i i n g me t f t e u tme ca sfc to,wh c s a s e e c a o sud i g oh r a g rt i ai n i i h i lo b n f il t t y n t e lo hms i i . Ke wo ds: u tme ea ins i ma a e n; l trng l o t m; a a y r c so r r lt o hp n g me t cuse i ag r h d t mi i g; i n n K—me n as

隨著信息化時(shí)代的到來，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)越來越 激烈，業(yè)要想站穩(wěn)腳跟，須學(xué)會(huì)抓住對(duì)自己有企必

的工作：

①歸納了客戶關(guān)系管理的總體研究情況，括包客戶關(guān)系管理產(chǎn)生的背景、值及發(fā)展，的具體價(jià)它 定義、念基石、心思想 .點(diǎn)探討了客戶關(guān)系管理核重

利的客戶，即忠實(shí)客戶，這就要求企業(yè)從過去的E P R過渡到客戶關(guān)系管理 ( R,客戶的資料進(jìn)行分 C M)對(duì)客戶，引新客戶�？蛻糍Y料分析，將面對(duì)大量吸對(duì)必的數(shù)據(jù)，從大量的數(shù)據(jù)資料中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息要 或知識(shí)，到為決策服務(wù)的

目的，為非常艱巨的達(dá)成

析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的個(gè)性化的服務(wù)，才能留住老理在各個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用以及它和數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系。 ②聚類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，今為止人們提出了許多用于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的迄聚類算法。本文針對(duì)某一公司的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分，以便幫助企業(yè)識(shí)別客戶性質(zhì)，而有針對(duì)性從 地向不同客戶提供服務(wù)。

任務(wù)。我們需要從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識(shí)，些知識(shí)是隱含的、先未知的這事潛在有用信息。數(shù)據(jù)挖掘方法的提出，，讓人們有能力最終認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)的真正價(jià)值，即蘊(yùn)藏在數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)，據(jù)挖掘是目前國際上數(shù)據(jù)庫和信息決數(shù)策領(lǐng)域的最前沿研究方向之一。

1 K均值聚類方法 一 11算法介紹 .

數(shù)據(jù)挖掘的根本在于統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)方法中多元統(tǒng)

數(shù)據(jù)挖掘具有廣泛的研究領(lǐng)域，其中聚類算法數(shù)據(jù)分析的三大方法之一的聚類分析則是數(shù)據(jù)挖成挖掘的研究開展得比較積極，本文主要圍繞聚類算掘采用的核心技術(shù)，為該研究領(lǐng)域中一個(gè)非�；� 法對(duì)客戶關(guān)系管理理論和方法進(jìn)行了以下幾方面 收稿日期：0 7 0— 0 20— 7 3

躍的研究課題。類分析基于“以類聚”聚物的樸素思想，根據(jù)事物的特征對(duì)其進(jìn)行聚類或分類。聚類 ( ls r g就是將數(shù)據(jù)分組成為多個(gè)類 ( ls r。 Cuti ) en Cut ) e

作者簡(jiǎn)介：徐鴿 ( 9 9 )女，南長(zhǎng)沙人， 17一，湖大學(xué)本科，中教二級(jí)

主要從事信息技術(shù)教學(xué)工作。

在同一個(gè)類內(nèi)對(duì)象之間具有較高的相似度，不同類

  本文關(guān)鍵詞：聚類分析在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。