本文關(guān)鍵詞：模糊聚類在客戶關(guān)系管理中的應用　出處：《軟件導刊》2013年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 客戶關(guān)系管理 數(shù)據(jù)挖掘 模糊聚類 最小生成樹

【摘要】：企業(yè)積累了大量的客戶消費數(shù)據(jù),如何從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用戶的消費模式,對企業(yè)的營銷策略具有重要的指導意義,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是可以從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出對企業(yè)決策有價值的信息。針對客戶數(shù)據(jù)的特點,提出一種基于Kruskal算法的最小生成樹模糊聚類算法KTFC,并將其應用在客戶關(guān)系管理中。實驗證明,該模糊聚類算法可以有效地對企業(yè)客戶群進行分類,并分析出每類客戶的特點,動態(tài)地選取不同的λ值可以獲得不同的聚類結(jié)果,大大地提高了聚類的靈活性。
[Abstract]:Based on the characteristics of customer data , this paper proposes a minimum spanning tree fuzzy clustering algorithm based on Kruskal ( Kruskal ) algorithm and its application in customer relationship management . Experiments show that the fuzzy clustering algorithm can effectively classify the enterprise customer base and analyze the characteristics of each customer .

【作者單位】： 石家莊經(jīng)濟學院信息工程學院;河北師范大學職業(yè)技術(shù)學院;
【基金】：河北省科技支撐項目(11213584)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 0引言CRM[1-2]是客戶關(guān)系管理(Customer RelationshipManagement)的簡稱,CRM作為一種先進的管理模式,其內(nèi)容無論在廣度和深度上都在不斷擴展。目前的CRM產(chǎn)品還遠未達到人們對數(shù)據(jù)訪問、分析處理的期望,主要問題在于目前的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計等功

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