本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路客運客戶關系管理研究

  更多相關文章： 數(shù)據(jù)挖據(jù) 鐵路客運客戶關系管理 客戶分類 決策樹 旅客滿意度

【摘要】：隨著現(xiàn)代化建設的飛速發(fā)展，各種交通方式之間的替代性明顯，旅客已成為各種運輸方式之間競爭的最重要資源，良好的客戶關系是增強自身發(fā)展與競爭的支柱，同樣鐵路客運客戶關系管理是吸引旅客、培養(yǎng)忠誠旅客以及建立旅客和鐵路之間情感消費的橋梁。 鐵路的信息化發(fā)展和實名制售票使得客運系統(tǒng)積累了大量的數(shù)據(jù)，如何提取這些數(shù)據(jù)中隱含的潛在有用的信息，發(fā)現(xiàn)旅客的特征和規(guī)律，已成為眾多學者研究的一個熱點，本文采用數(shù)據(jù)挖掘技術對旅客數(shù)據(jù)進行建模分析研究。 本文首先通過對比國內(nèi)外鐵路客運發(fā)展現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)我國鐵路客運客戶關系管理處于起步階段，對旅客數(shù)據(jù)信息的管理應用尚不完善，進而對我國鐵路客運客戶關系管理系統(tǒng)展開深入研究。研究過程大致分為以下幾部分： （1）建立我國鐵路客運客戶關系管理體系結構，并對每部分的功能模塊進行具體設計。給出數(shù)據(jù)挖掘在整個RPCRM中應用的流程圖，并探討了數(shù)據(jù)挖掘在其中應用的幾個主要方面。 （2）運用決策樹分類法對旅客進行分類，采用J48算法對旅客數(shù)據(jù)進行建模，通過對模型的分析預測，得出不同類別旅客的特征和哪些是客運部門的主力客戶，，為客運工作合理制定營銷策略提供參考。 （3）通過應用K-Means聚類算法對旅客滿意度進行分析，得出旅客認為的非常重要因素、一般重要因素和次重要因素，以及有哪些因素旅客的滿意度較低，指導客運服務的改進和發(fā)展。
【關鍵詞】：數(shù)據(jù)挖據(jù) 鐵路客運客戶關系管理 客戶分類 決策樹 旅客滿意度
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F532.3;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外 PRCRM 研究現(xiàn)狀及分析9-12
• 1.2.1 國內(nèi)鐵路客運客戶關系管理發(fā)展現(xiàn)狀9
• 1.2.2 國內(nèi)鐵路客運客戶關系管理的研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.3 國外鐵路客運客戶關系管理發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和技術路線12-14
• 2 數(shù)據(jù)挖掘和客戶關系管理相關理論14-21
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘理論綜述14-19
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念14
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能14-15
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過程15-17
• 2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇17-19
• 2.1.5 本文選取的數(shù)據(jù)挖掘工具19
• 2.2 客戶關系管理相關理論綜述19-20
• 2.2.1 客戶關系管理概念19-20
• 2.3 鐵路客運客戶關系管理的概念20
• 2.3.1 鐵路客戶關系管理的作用20
• 2.4 本章小結20-21
• 3 鐵路客運客戶關系管理體系的構建21-30
• 3.1 鐵路客運客戶關系管理系統(tǒng)21-25
• 3.1.1 鐵路客運客戶關系管理系統(tǒng)的體系結構21-22
• 3.1.2 鐵路客運客戶關系管理系統(tǒng)的功能22-25
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘在鐵路客運客戶關系管理中的應用25-28
• 3.3 數(shù)據(jù)挖掘在 RPCRM 中應用的流程圖28-29
• 3.4 本章小結29-30
• 4 決策樹算法在客戶分類中的應用30-47
• 4.1 旅客信息數(shù)據(jù)準備30-35
• 4.1.1 數(shù)據(jù)采集30-31
• 4.1.2 數(shù)據(jù)處理31-33
• 4.1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換33-35
• 4.2 決策樹方法35-41
• 4.2.1 特征選擇35-39
• 4.2.2 決策樹的生成39-41
• 4.2.3 決策樹的剪枝41
• 4.3 建模41-42
• 4.4 決策樹結果分析42-46
• 4.4.1 分類模型規(guī)則及模型對鐵路客運客戶關系管理的意義42-45
• 4.4.2 預測結果45
• 4.4.3 分類結果評估45-46
• 4.5 本章小結46-47
• 5 K-Means 聚類方法在旅客服務調(diào)整中的應用47-55
• 5.1 顧客滿意度概念47-48
• 5.1.1 顧客滿意度分類47-48
• 5.1.2 滿意級度的劃分48
• 5.2 旅客滿意度調(diào)查48-49
• 5.3 K-Means 聚類方法在旅客滿意度的應用49-54
• 5.3.1 K-Means 聚類介紹49-50
• 5.3.2 數(shù)據(jù)整理50
• 5.3.3 建模及結果分析50-54
• 5.4 本章小結54-55
• 6 總結與展望55-57
• 6.1 總結55
• 6.2 研究展望55-57
• 致謝57-58
• 參考文獻58-60
• 附錄A 鐵路客運客戶關系管理調(diào)查表60-62
• 攻讀學位期間的研究成果62

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 周素萍;時輝;洪佳;李森;;實名制下鐵路客運CRM方案探討[J];交通企業(yè)管理;2012年09期

2 田宏鐘;數(shù)據(jù)倉庫技術在鐵路客房關系管理中的應用[J];上海鐵道科技;2004年05期

3 張韜,陳學東,李學偉,李雪梅;鐵路客運客戶價值分析模型的構建[J];鐵道運輸與經(jīng)濟;2004年09期

4 崔艷萍;強麗霞;;鐵路客運客戶關系管理構建模式探討[J];鐵道運輸與經(jīng)濟;2011年11期

5 劉偉益,陳e

本文編號：634752