数据仓库和数据挖掘技术在大型超市CRM中的研究与应用

发布时间：2017-05-15 11:11

  本文关键词：数据仓库和数据挖掘技术在大型超市CRM中的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济的巨大发展,零售行业销售模式也发生着改变。客户关系管理理论的成熟和实施的成功案例促使大型超市实施CRM。大型超市实施CRM为决策者提供有针对性的营销策略,最终提高大型超市的营业额。大型超市提出了对历史销售数据分析的需求。而数据仓库和数据挖掘技术的出现为从海量的数据中分析出相关数据提供了可能,成为了解决需求的有效方案。本文首先论述了大型超市实施CRM的研究背景和意义,分析了国内外的研究现状。然后阐述了数据仓库、OLAP、数据挖掘技术和CRM等相关知识,依据大型超市的实际需求,设计了购物篮关联分析模型、客户价值模型和客户流失模型,其中,在本文中主要介绍的是购物篮关联分析算法,同时在Apriori算法的基础上,提出了一种新型的关联规则挖掘算法,这种算法和关系数据库有密切的联系,并且这种算法也有更好的稳定性和效率,较好地解决了大型超市购物篮中商品之间、商品类别和商品之间、商品类别之间的关联分析需求。在数据仓库中,应用报表技术建立大型超市CRM各项报表模型,并以图表等多种形式展现结果,以Web方式将分析结果展现给用户。系统的成功设计为管理者提供了决策支持。
【关键词】：客户关系管理CRM 数据挖掘 数据仓库 业务模型
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 Data Warehouse(数据仓库)方面10-12
• 1.2.2 客户关系管理(CRM)理论研究现状12-13
• 1.3 主要研究内容和结构安排13-14
• 第2章 相关技术综述14-22
• 2.1 数据仓库与OLAP14-17
• 2.1.1 数据仓库的概念14-16
• 2.1.2 OLAP技术16-17
• 2.2 数据挖掘17-19
• 2.3 客户关系管理CRM系统功能19-20
• 2.4 本章小结20-22
• 第3章 关键性算法研究22-35
• 3.1 大型超市实施CRM的研究22
• 3.2 数据算法的研究22-27
• 3.2.1 频繁模式算法22-25
• 3.2.2 购物篮分析算法的选取25-26
• 3.2.3 关联规则挖掘算法26-27
• 3.3 客户和商品的分类27-34
• 3.3.1 属性选择度量28-29
• 3.3.2 商品和客户分类算法的选取29-30
• 3.3.3 迭代反馈式ID3和C4.5 算法的实现30-31
• 3.3.4 客户细分算法的选取31
• 3.3.5 大型超市会员细分的实现31-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第4章 CRM的数据分析及模型设计35-47
• 4.1 大型超市实施CRM数据仓库体系结构35
• 4.2 构建业务模型35-36
• 4.3 数据分析36
• 4.4 模型设计36-45
• 4.4.1 购物篮关联分析模型37-40
• 4.4.2 客户价值模型40-42
• 4.4.3 客户流失模型42-45
• 4.5 本章小结45-47
• 总结及展望47-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-53
• 作者简介53-54
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果54-55
• 1 发表论文54
• 2 科研成果54-55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：367597