發(fā)布時(shí)間：2018-04-11 14:29

  本文選題：客戶關(guān)系管理 + 數(shù)據(jù)挖掘　； 參考：《制造業(yè)自動(dòng)化》2012年12期

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理(CRM)中的有效運(yùn)用可以從與客戶有關(guān)的大量數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策有價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則。本文根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則的性質(zhì)以及鋼鐵企業(yè)的自身特點(diǎn),在經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則算法APriori算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的算法,并利用該算法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,得到了隱含在數(shù)據(jù)庫(kù)中的有用信息。
[Abstract]:The effective application of data mining technology in CRM (customer relationship Management) can extract valuable knowledge and rules from a large amount of data related to customers.According to the nature of association rules in data mining and the characteristics of iron and steel enterprises, this paper proposes an improved algorithm based on the classical association rules algorithm APriori, and uses this algorithm to mine association rules in database.Useful information hidden in the database is obtained.
【作者單位】： 濟(jì)源職業(yè)技術(shù)學(xué)院;河南濟(jì)源鋼鐵公司信息中心;
【基金】：河南省科技廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(092102210327)
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：1736378