目前，全球正處于一個數(shù)據(jù)激增的時代，數(shù)據(jù)規(guī)模呈幾何級數(shù)增長。海量的數(shù)據(jù)給管理和維護帶來困難的同時也為企業(yè)提供了巨大的潛在價值。數(shù)據(jù)就像一個神奇的鉆石礦，當它的首要價值被發(fā)掘后仍然能不斷給予。它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。超大規(guī)�？蛻魰r代，企業(yè)擁有的海量客戶數(shù)據(jù)一方面為企業(yè)更全面深入的了解客戶需求提供了豐富的原材料；另一方面，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷激增，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法在對海量數(shù)據(jù)的處理上力不從心，一些客戶關系管理思想也不再能有效的指導企業(yè)及時的制定有針對性的，科學的客戶關系管理策略。本文在分析超大規(guī)�？蛻舡h(huán)境特點的基礎上，對傳統(tǒng)的客戶關系管理理論進行梳理，探究超大規(guī)�？蛻舡h(huán)境給企業(yè)客戶關系管理帶來的影響，通過對比分析發(fā)現(xiàn)超大規(guī)�？蛻舡h(huán)境下企業(yè)客戶關系管理的發(fā)展趨勢。超大規(guī)�？蛻魯�(shù)據(jù)有助于企業(yè)將客戶的各種相關數(shù)據(jù)進行整合，構建客戶信息全景圖，動態(tài)管理企業(yè)客戶，提高企業(yè)的客戶關系管理能力。同時，超大規(guī)�？蛻舡h(huán)境下，不僅僅是數(shù)據(jù)規(guī)模在增長，數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)處理對象和數(shù)據(jù)處理分析工具都在變化，數(shù)據(jù)的價值密度非常低，需要對數(shù)據(jù)進行整合，反復... 

【文章來源】：武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景、目的及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的及意義
    1.2 國內(nèi)外相關研究現(xiàn)狀
        1.2.1 客戶關系管理策略
        1.2.2 大數(shù)據(jù)管理
        1.2.3 知識發(fā)現(xiàn)相關研究綜述
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 研究方法及技術路線
第2章 相關理論基礎
    2.1 超大規(guī)�？蛻舡h(huán)境的特點
        2.1.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)的區(qū)別
        2.1.2 大數(shù)據(jù)的含義與特征
    2.2 傳統(tǒng)客戶關系管理理論框架
        2.2.1 客戶關系管理理論發(fā)展過程
        2.2.2 客戶關系管理理論的內(nèi)涵闡釋
        2.2.3 傳統(tǒng)客戶關系管理的相關理論
    2.3 超大規(guī)�？蛻舡h(huán)境對企業(yè)進行客戶關系管理的影響
        2.3.1 企業(yè)提高客戶管理能力需要超大規(guī)�？蛻魯�(shù)據(jù)的支持
        2.3.2 超大規(guī)�？蛻艚o企業(yè)進行數(shù)據(jù)處理帶來的問題
        2.3.3 數(shù)據(jù)分析方法亟待創(chuàng)新
    2.4 知識發(fā)現(xiàn)
        2.4.1 知識發(fā)現(xiàn)的定義
        2.4.2 知識發(fā)現(xiàn)的相關概念
        2.4.3 基于關聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)
第3章 加權大規(guī)模數(shù)據(jù)子空間聚類算法
    3.1 問題的提出
    3.2 K 均值算法
    3.3 優(yōu)化初始聚類中心選擇策略
        3.3.1 K 均值算法與遺傳算法的映射
        3.3.2 改進算法中的相關定義
        3.3.3 選擇計算過程
        3.3.4 變異操作過程
    3.4 數(shù)據(jù)稀疏問題
        3.4.1 變量加權分析
        3.4.2 子空間聚類算法
    3.5 高維大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類算法
        3.5.1 確定流數(shù)據(jù)聚類中心權重
        3.5.2 加權大規(guī)模數(shù)據(jù)子空間聚類算法
第4章 實證分析
    4.1 知識發(fā)現(xiàn)運用于銀行業(yè)的特征分析
        4.1.1 知識發(fā)現(xiàn)的研究內(nèi)容
        4.1.2 銀行數(shù)據(jù)組織與應用
    4.2 算法準確性測試
    4.3 算法聚類有效性測試
    4.4 改進算法的實證分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)準備
        4.4.2 數(shù)據(jù)初步分析
        4.4.3 通過改進的 K 聚類算法對數(shù)據(jù)進行聚類
        4.4.4 結論分析
    4.5 本章小結
第5章 全文總結和研究展望
    5.1 全文總結
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]對客戶關系管理在中國移動中的地位的探究[J]. 江智源,郭東強.  科技風. 2013(03)
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[6]金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)管理探討[J]. 劉啟濱.  金融科技時代. 2012(11)
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本文編號：2908295