發(fā)布時(shí)間：2018-10-31 11:54

【摘要】：解決分析型CRM系統(tǒng)中客戶(hù)類(lèi)別劃分問(wèn)題,聚類(lèi)分析是必不可少的算法,根據(jù)分析對(duì)象所涉及的數(shù)據(jù)類(lèi)型、聚類(lèi)目的以及具體應(yīng)用要求選擇恰當(dāng)?shù)木垲?lèi)算法是解決問(wèn)題的關(guān)鍵.針對(duì)客戶(hù)關(guān)系管理中依據(jù)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)力劃分客戶(hù)類(lèi)別的問(wèn)題,結(jié)合相關(guān)營(yíng)銷(xiāo)理論、數(shù)據(jù)類(lèi)型及屬性表示方法,提出使用二值屬性描述對(duì)象、采用最短距離法進(jìn)行聚類(lèi)的算法,并通過(guò)該方法進(jìn)行了實(shí)例計(jì)算.計(jì)算結(jié)果表明,用二值屬性表示對(duì)象的方法不僅簡(jiǎn)潔、方便、易懂,而且對(duì)聚類(lèi)結(jié)果具有直觀的檢驗(yàn)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(diǎn)科技攻關(guān)基金資助項(xiàng)目(200201016T7).
【分類(lèi)號(hào)】：TP301.6

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2302082