本文選題：客戶關(guān)系管理　切入點(diǎn)：索引結(jié)構(gòu)　出處：《哈爾濱商業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：從我國(guó)加入WTO以來(lái),我國(guó)的經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了與國(guó)際接軌,市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈,企業(yè)要想生存乃至取得長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展就需要先進(jìn)的管理方法為其保駕護(hù)航。特別是外貿(mào)企業(yè),其客戶都是國(guó)外的企業(yè),距離比較遠(yuǎn),與客戶聯(lián)系大多不是面對(duì)面的交流,并且商品需要長(zhǎng)距離運(yùn)輸,有繁瑣的手續(xù)和成本支出。因此,確切的掌握客戶的動(dòng)向、了解客戶的需求,不僅可以在一定程度上降低經(jīng)濟(jì)成本支出減少交易風(fēng)險(xiǎn),還可以維系老客戶、發(fā)展新客戶。數(shù)據(jù)挖掘能夠從海量的數(shù)據(jù)中提取出來(lái)人們感興趣的信息,把企業(yè)的商品交易數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象就可以挖掘出以客戶為導(dǎo)向的商品交易趨勢(shì),從而可以準(zhǔn)確的把握客戶的需求,使得企業(yè)的客戶關(guān)系管理能夠更加完善。 在數(shù)據(jù)挖掘原有研究背景的基礎(chǔ)上,深入分析關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法-Apriori算法,研究算法的基本思想,算法的性質(zhì),并對(duì)算法進(jìn)行詳細(xì)的性能分析。針對(duì)Apriori算法需要多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)及需要儲(chǔ)存大量候選項(xiàng)集等弊端,提出基于索引結(jié)構(gòu)的Apriori改進(jìn)算法。改進(jìn)算法采用的存儲(chǔ)方式與原有的Apriori算法不同,不是存儲(chǔ)各個(gè)事務(wù)記錄包含的候選項(xiàng)目,而是存儲(chǔ)候選項(xiàng)目所對(duì)應(yīng)的事務(wù)標(biāo)識(shí)列表。通過(guò)對(duì)候選項(xiàng)目所對(duì)應(yīng)的事務(wù)標(biāo)識(shí)列表中的事務(wù)計(jì)數(shù)得到該候選項(xiàng)目的支持度。地址索引結(jié)構(gòu)使得頻繁項(xiàng)集的連接和事務(wù)標(biāo)識(shí)列表之間的連接更加高效快速,從而提升了剪枝速度。論文詳盡描述改進(jìn)后的算法并進(jìn)行實(shí)例分析,將原有算法和改進(jìn)算法進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)在Eclipse平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)算法確實(shí)具有更高的時(shí)間效率。 最后,將此改進(jìn)算法應(yīng)用于外貿(mào)企業(yè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中,以java語(yǔ)言為基礎(chǔ),在Eclipse平臺(tái)上仿真實(shí)現(xiàn)了外貿(mào)企業(yè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)。通過(guò)加入數(shù)據(jù)挖掘模塊完善了普通外貿(mào)企業(yè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的功能,提高了此系統(tǒng)的智能性,使企業(yè)的管理決策水平與世界接軌。
[Abstract]:Since China's entry into WTO, the economy of our country has been in line with international standards, and the competition in the market economy has become more and more intense. If enterprises want to survive or even achieve long-term development, they need advanced management methods to protect them, especially foreign trade enterprises. Its customers are foreign enterprises, far away, contact with customers is not mostly face-to-face communication, and the goods need long distance transportation, there are cumbersome procedures and costs. Understanding the needs of customers can not only reduce economic costs, reduce transaction risks, but also maintain old customers and develop new customers. Data mining can extract information of interest from vast amounts of data. Taking the commodity trading data of the enterprise as the object of data mining, we can mine out the trend of the commodity trading oriented by customers, thus we can accurately grasp the needs of the customers, and make the customer relationship management of enterprises more perfect. On the basis of the original research background of data mining, this paper deeply analyzes the classical algorithm of association rules-Apriori algorithm, studies the basic idea of the algorithm and the nature of the algorithm. The Apriori algorithm needs to scan the database many times and store a large number of candidate items. This paper proposes an improved Apriori algorithm based on index structure, which uses a different storage method than the original Apriori algorithm, and is not a candidate for storing each transaction record. Instead, the list of transaction identifiers corresponding to the candidate items is stored. By counting the transactions in the list of transaction identifiers corresponding to the candidate items, the support degree of the candidate items is obtained. The address index structure enables the join of frequent itemsets and. Connections between transaction identification lists are more efficient and faster, In this paper, the improved algorithm is described in detail and an example is analyzed, and the original algorithm is compared with the improved algorithm. The experiment on Eclipse platform shows that the improved algorithm does have higher time efficiency. Finally, the improved algorithm is applied to the customer relationship management system of foreign trade enterprises, based on the java language. The customer relationship management system of foreign trade enterprise is simulated on Eclipse platform, and the function of customer relationship management system of common foreign trade enterprise is improved by adding data mining module, and the intelligence of this system is improved. Make the management decision level of the enterprise and the world in line with the world.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱商業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP311.13

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