基于数据挖掘的供电企业客户关系评估及系统开发

发布时间：2017-06-21 23:10

  本文关键词：基于数据挖掘的供电企业客户关系评估及系统开发，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：客户关系管理指：企业应用信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互,以提升企业的管理方式,向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户。数据挖掘(Data mining),又译为资料探勘或数据采矿。它是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases, KDD)中的一个步骤。数据挖掘过程一般指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。随着信息技术快速发展,许多行业都积累了大量的、不同形式存储的数据资料。对这些数据资料进行挖掘和分析,以获取有价值的信息已成为很多企业的重要课题。本文结合供电企业的客户关系管理实际,运用数据挖掘技术,通过指标选取、模型选取和模型训练,对供电企业历史数据进行了挖掘,从客户满意度、客户价值、客户信用、客户风险和客户安全五个方面进行了评估和细分,为供电企业决策提供了支持。在知识发现的过程中,运用了TOPSIS、AHP、灰色灾变预测和K-MEANS聚类分析等模型。开发出了供电企业的客户关系管理系统,集成了供电企业目前销售系统现有的数据和业务。本文分别从客户满意度、客户价值、客户信用、客户风险和客户安全着手,进行了指标体系的选择,模型的选取和训练。在实现了客户评估结果查询的同时,添加了客户管理模块,其中的客户群管理和日产管理模块,便于客户经理根据评估结果和现实情况实施个性化管理。系统添加了统计分析环节,便于供电企业从整体上了解客户情况,对数据进行分析。为地市级供电公司的销售等决策提供了支持。
【关键词】：数据挖掘 供电企业 客户关系管理 客户评估
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景9-10
• 1.2 国内外研究动态10-12
• 1.2.1 CRM国外研究情况10-11
• 1.2.2 CRM在国内电力系统的应用研究情况11-12
• 1.3 课题研究目的及内容12-14
• 第2章 基于数据挖掘的供电企业客户关系评估模型14-32
• 2.1 客户满意度评估模型14-20
• 2.1.1 客户满意度评估指标体系14-15
• 2.1.2 层次分析法(AHP)15-18
• 2.1.3 供电公司重要客户满意度指数计算实例18-20
• 2.2 客户价值评估模型20-24
• 2.2.1 客户价值评估指标体系20-21
• 2.2.2 加权k-means算法客户价值评价模型21-22
• 2.2.3 客户价值评估模型算例22-24
• 2.3 客户信用评估模型24-26
• 2.3.1 客户信用评估指标24
• 2.3.2 理想点法(TOPSIS)模型24-26
• 2.3.3 基于TOPSIS的客户信用评价算例26
• 2.4 客户风险评估模型26-29
• 2.4.1 客户风险评估的数据采集26-27
• 2.4.2 客户风险评估的灰色灾变预测算法27-28
• 2.4.3 客户风险评估的灰色灾变预测算例28-29
• 2.5 客户安全评估模型29-31
• 2.5.1 客户安全评估指标体系29-31
• 2.5.2 客户安全评估的层次分析法31
• 2.6 本章小结31-32
• 第3章 基于数据挖掘的供电企业客户关系管理系统分析32-36
• 3.1 系统可行性分析32
• 3.1.1 技术可行性分析32
• 3.1.2 经济可行性分析32
• 3.1.3 操作可行性分析32
• 3.2 系统需求分析32-33
• 3.3 系统业务流程分析33-34
• 3.4 系统数据流程分析34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第4章 基于数据挖掘的供电企业客户关系管理系统设计36-47
• 4.1 系统体系结构设计36-37
• 4.2 系统模块功能设计37-38
• 4.3 系统数据库模型设计38-46
• 4.3.1 数据库建模38-40
• 4.3.2 表设计40-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 基于数据挖掘的供电企业客户关系管理系统实现47-56
• 5.1 系统开发平台介绍47
• 5.2 界面实现47-55
• 5.2.1 登录实现47-48
• 5.2.2 用户信息48-49
• 5.2.3 客户管理49-50
• 5.2.4 客户评估50-53
• 5.2.5 统计分析53-55
• 5.3 本章小结55-56
• 第6章 结论与展望56-58
• 6.1 结论56
• 6.2 展望56-58
• 参考文献58-61
• 致谢61-62
• 作者简介62

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本文编号：470150