【摘要】：解決分析型CRM系統(tǒng)中客戶類別劃分問題,聚類分析是必不可少的算法,根據(jù)分析對象所涉及的數(shù)據(jù)類型、聚類目的以及具體應(yīng)用要求選擇恰當(dāng)?shù)木垲愃惴ㄊ墙鉀Q問題的關(guān)鍵.針對客戶關(guān)系管理中依據(jù)客戶購買力劃分客戶類別的問題,結(jié)合相關(guān)營銷理論、數(shù)據(jù)類型及屬性表示方法,提出使用二值屬性描述對象、采用最短距離法進(jìn)行聚類的算法,并通過該方法進(jìn)行了實例計算.計算結(jié)果表明,用二值屬性表示對象的方法不僅簡潔、方便、易懂,而且對聚類結(jié)果具有直觀的檢驗性.
[Abstract]:To solve the problem of customer classification in analytical CRM system, clustering analysis is an essential algorithm. According to the data types involved in the analysis object, the key to solve the problem is to select the appropriate clustering algorithm according to the data types involved in the analysis object and the specific application requirements. Aiming at the problem of classifying customers according to customer purchasing power in customer relationship management (CRM), combined with relevant marketing theory, data type and attribute representation method, this paper puts forward an algorithm which uses binary attributes to describe objects and uses the shortest distance method to cluster. An example is given by this method. The calculation results show that the method of representing objects with binary attributes is not only simple, convenient and easy to understand, but also has an intuitionistic test to the clustering results.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院
【基金】：黑龍江省重點科技攻關(guān)基金資助項目(200201016T7).
【分類號】：TP301.6

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2302082