發(fā)布時(shí)間：2017-05-15 11:11

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大型超市CRM中的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的巨大發(fā)展,零售行業(yè)銷售模式也發(fā)生著改變。客戶關(guān)系管理理論的成熟和實(shí)施的成功案例促使大型超市實(shí)施CRM。大型超市實(shí)施CRM為決策者提供有針對(duì)性的營銷策略,最終提高大型超市的營業(yè)額。大型超市提出了對(duì)歷史銷售數(shù)據(jù)分析的需求。而數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為從海量的數(shù)據(jù)中分析出相關(guān)數(shù)據(jù)提供了可能,成為了解決需求的有效方案。本文首先論述了大型超市實(shí)施CRM的研究背景和意義,分析了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。然后闡述了數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和CRM等相關(guān)知識(shí),依據(jù)大型超市的實(shí)際需求,設(shè)計(jì)了購物籃關(guān)聯(lián)分析模型、客戶價(jià)值模型和客戶流失模型,其中,在本文中主要介紹的是購物籃關(guān)聯(lián)分析算法,同時(shí)在Apriori算法的基礎(chǔ)上,提出了一種新型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,這種算法和關(guān)系數(shù)據(jù)庫有密切的聯(lián)系,并且這種算法也有更好的穩(wěn)定性和效率,較好地解決了大型超市購物籃中商品之間、商品類別和商品之間、商品類別之間的關(guān)聯(lián)分析需求。在數(shù)據(jù)倉庫中,應(yīng)用報(bào)表技術(shù)建立大型超市CRM各項(xiàng)報(bào)表模型,并以圖表等多種形式展現(xiàn)結(jié)果,以Web方式將分析結(jié)果展現(xiàn)給用戶。系統(tǒng)的成功設(shè)計(jì)為管理者提供了決策支持。
【關(guān)鍵詞】：客戶關(guān)系管理CRM 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫 業(yè)務(wù)模型
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 Data Warehouse(數(shù)據(jù)倉庫)方面10-12
• 1.2.2 客戶關(guān)系管理(CRM)理論研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排13-14
• 第2章 相關(guān)技術(shù)綜述14-22
• 2.1 數(shù)據(jù)倉庫與OLAP14-17
• 2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念14-16
• 2.1.2 OLAP技術(shù)16-17
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘17-19
• 2.3 客戶關(guān)系管理CRM系統(tǒng)功能19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第3章 關(guān)鍵性算法研究22-35
• 3.1 大型超市實(shí)施CRM的研究22
• 3.2 數(shù)據(jù)算法的研究22-27
• 3.2.1 頻繁模式算法22-25
• 3.2.2 購物籃分析算法的選取25-26
• 3.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法26-27
• 3.3 客戶和商品的分類27-34
• 3.3.1 屬性選擇度量28-29
• 3.3.2 商品和客戶分類算法的選取29-30
• 3.3.3 迭代反饋式ID3和C4.5 算法的實(shí)現(xiàn)30-31
• 3.3.4 客戶細(xì)分算法的選取31
• 3.3.5 大型超市會(huì)員細(xì)分的實(shí)現(xiàn)31-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 CRM的數(shù)據(jù)分析及模型設(shè)計(jì)35-47
• 4.1 大型超市實(shí)施CRM數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)35
• 4.2 構(gòu)建業(yè)務(wù)模型35-36
• 4.3 數(shù)據(jù)分析36
• 4.4 模型設(shè)計(jì)36-45
• 4.4.1 購物籃關(guān)聯(lián)分析模型37-40
• 4.4.2 客戶價(jià)值模型40-42
• 4.4.3 客戶流失模型42-45
• 4.5 本章小結(jié)45-47
• 總結(jié)及展望47-48
• 致謝48-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 作者簡介53-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果54-55
• 1 發(fā)表論文54
• 2 科研成果54-55

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 林文斌;;中國零售業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢探析[J];互聯(lián)網(wǎng)天地;2014年11期

2 鄭茵;;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中應(yīng)用的研究與探索[J];黑龍江科技信息;2014年07期

3 韓煜明;;客戶價(jià)值模型在電信市場中的應(yīng)用[J];中國管理信息化;2012年21期

4 佟淑嬌;張培紅;鐘茂華;陳寶智;;基于AHP的企業(yè)應(yīng)急管理能力評(píng)價(jià)研究[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年06期

5 劉朝華;梅強(qiáng);蔡淑琴;;基于RFM的客戶分類及價(jià)值評(píng)價(jià)模型[J];技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究;2012年05期

6 袁華強(qiáng);項(xiàng)放;;淺談客戶細(xì)分與關(guān)系維系[J];化工管理;2012年05期

7 周愛武;于亞飛;;K-Means聚類算法的研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2011年02期

8 周趙宏;陳娟;;零售行業(yè)客戶關(guān)系管理中的客戶價(jià)值評(píng)價(jià)研究[J];商業(yè)時(shí)代;2010年24期

9 安萌;;基于AHP的客戶價(jià)值評(píng)價(jià)體系及市場細(xì)分方法研究[J];價(jià)值工程;2009年11期

10 聶曉珂;;客戶價(jià)值模型分析及算法[J];中國公共安全(學(xué)術(shù)版);2009年03期

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大型超市CRM中的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：367597