本文關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)客戶關系管理系統(tǒng)中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

由于企業(yè)越來越重視客戶關系管理(CRM),利用數(shù)據(jù)挖掘技術實施與優(yōu)化CRM系統(tǒng)正逐漸成為計算機應用領域的一個研究熱門。本文對數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)CRM系統(tǒng)中應用的方式和方法進行了詳細探討,并給出了一個成功實施的案例。

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20年 6 第 6 06月期 J n 2 0 u e.0 6 No 6 .

數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)客戶關系管理系統(tǒng)中的應用 張蓉

(東商學院信息學院，廣州 502)廣 130 [摘要]由于企業(yè)越來越重視客戶關系管理 ( R,利用數(shù)據(jù)挖掘技術實施與優(yōu)化 C M系統(tǒng)正逐漸成為計 C M) R

算機應用領域的一個研究熱門。本文對數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn) C M系統(tǒng)中應用的方式和方法進行了詳細探討，并給 R 出了一個成功實施的案例。

[關鍵詞]數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘；客戶關系管理 ( R C M)

[ bt c] Raz gadot i gC M s m i a in hi ei b o i a cv s rh A s at r eli pmz R s t s t dt mn gt nq e m￣ n ater e c in n i i n ye wh a i e c u sc i ea i do c p t p ct n b cueC s m r l i si M ng m t( I ) e ) e r ad m r i o a to f l m u r p l a o, ea s ut e e t nh a ae n C I b( i oe n o p r n e fo ea i i o R ao p e xn m em t t e tr r e I i p p r he m to sa d i n est a h w t p l d t i i c nq ei s t R sse . nep i . n t s a e,t h d a n r h t o a pya a m nn t h i u e t e C M t ms 8e s h e n n o g e n a y r ds n s d i eal, a d a s e esu ae i gv n i s e d ti c n s n u e sf/e s ie . s

[ yw rs Ke od]

D tWa hue a ii;C M ( ut r e tnh ngm m) a r os;D t M n g R C o l os pMaae a e a n s m Ra i e i e [中圖分類號]T31[ P1 文獻標識碼]A[ 文章編號]1 8 02 2 6 0— 1— 3 0— 81(0 ) 6 08 0 0 0 5

1引言 隨著信息時代的來臨，企業(yè)的競爭環(huán)境發(fā)生了翻天覆 地的變化，逐漸由過去的“以產(chǎn)品為中心”轉變?yōu)椤耙钥蛻魹橹行摹�。客戶關系管理 ( ut rR li s p M ng. C s m e tnh

aae o e ao i e t R m n,C M)逐漸成為人們關注的焦點，企業(yè)也認識到良 好客戶關系的提升是電子商務時代企業(yè)致勝的關鍵。 客戶關系管理 (I CL的指導思想是對客戶進行系統(tǒng) M)

分類樹，根據(jù)數(shù)據(jù)的值從樹根開始搜索，，沿著數(shù)據(jù)滿足的分支往下走，走到樹葉就能確定類別。分類器的構造方法 主要有統(tǒng)汁方法、機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、粗糙集方法等。

22聚類技術 . 聚類是把一組個體按照相似性歸成若干類，即“以物類聚”。是在空間 x中給定一個有限的取樣點集 (或從數(shù)據(jù)庫中取得有限冽子的集合),將其中的數(shù)據(jù)聚集成類，使得類間的相似性盡量小，類內(nèi)的相似性盡量大。聚類技術可以用于數(shù)據(jù)分類 (無監(jiān)督的)、數(shù)據(jù)聚合與分割、數(shù)據(jù)剖析、縮減和預測等。

化研究，改進對客戶的服務水平，提高客戶的忠誠度，并因此為企業(yè)帶來更多的利潤。這就要求 C M系統(tǒng)能夠有效 R

地獲取客戶的各種信息，了解客戶與商家之間進行的所有 交互操作，同時，對客戶的行為方式進行深入分析，尋找其中的規(guī)律，為客戶提供更好、更個性化的服務，一方面提高企業(yè)的服務質量，另一方面為企業(yè)決策提供支持。

2 3關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)技術 .

然而如何管理和分析大量、龐雜的客戶信息，從中找 出對企業(yè)管理決策有價值的知識則需要有更先進技術和工具的支持，數(shù)據(jù)挖掘等新興技術的出現(xiàn)，正好為 C m系統(tǒng) a l的實施與優(yōu)化提供了良好的技術保障。

關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的目的是挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關工系。它經(jīng)常被用來描述不同種類的物品經(jīng)常被一起購買的作 關系。例如，買電腦的顧客同時會買某種軟件，這就是一條關聯(lián)規(guī)則。通過對收集存儲的大量歷史事務數(shù)據(jù)進行分

企業(yè)情報

析，就可以得到有關顧客購買行為的極有價值的信息。

2數(shù)據(jù)挖掘技術 數(shù)據(jù)挖掘技術是從海量的數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識的技術，是從大數(shù)據(jù)集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的模式的技術。下面簡要介紹本文中所涉及到的幾種數(shù)據(jù)挖掘技術：

3數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)客戶關系管理系統(tǒng)中的 應用 隨著市場競爭的進一步加劇，房地產(chǎn)企業(yè)對客戶關系管理的關注比以往更高，能否對客戶數(shù)據(jù)進行合理、有效地利用

,決定著一個企業(yè)的成敗。面對這些海量數(shù)據(jù)，使

2 1分類技術 . 分類技術是數(shù)據(jù)挖掘技術中應用最廣泛的技術之一， 目前在商業(yè)上應用最多。分類的目的是構造一個分類函數(shù)或分類模型 (也稱作分類器),該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定的某一個類別中。分類模式往往表現(xiàn)為一棵 收稿日期：2o o— O 5基金項目：廣東省自然科學基金項目 (目編號 00 94 )資助項 409 7

用傳統(tǒng)的查詢分析工具往往不能識別其中有價值的信息， 進而不能為企業(yè)制定營銷策略、開展營銷活動提供決策支持，而數(shù)據(jù)挖掘技術正是在這種市場需求中逐漸發(fā)展，并 且越來越成熟地應用于房地產(chǎn) C M系統(tǒng)中。 R

作者簡介：張蓉 ( 6一 ) 1 6,女， 9華南理工大學碩士，廣東商學院信息學院副教授，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘技術。 一

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  本文關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)客戶關系管理系統(tǒng)中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。