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《南京信息工程大学》2008年硕士论文

发布时间:2016-08-02 10:05

  本文关键词:员工导向与客户关系管理的整合机制研究——基于华泰证券的案例分析,由笔耕文化传播整理发布。


《南京信息工程大学》 2008年

基于粗糙集的客户关系管理

李菊  

【摘要】: 粗糙集理论作为一种处理不完整、不精确数据的有效方法,在数据挖掘领域无疑大有用武之地。粗糙集从提出以来在各个领域取得了成功的应用,它在理论上有着深远的意义和应用,正以巨大的潜力吸引着世界上许多专家学者的注意,特别是把粗糙集应用到客户关系管理中,无疑是一种新的挑战。 本文首先阐述了选题的背景,客户关系管理以及粗糙集理论的发展和现状;其次对国内外最新成果进行了调查研究。目前,许多学者和机构从不同的视角研究客户关系管理,但从粗糙集知识发现和知识管理视角对客户关系管理开展的研究非常之少,并就其内容而言,大多缺乏系统性、完整性和深入性。本论文研究将进一步借鉴、提炼国内外相关研究成果,使本论文研究立足于国内领先水平。通过对相关理论和方法的总结与对比分析,为本论文深入研究奠定了基础。 本文研究了粗糙集数据预处理,包括冗余数据的处理、遗漏数据的补齐、数据的离散化。数据的质量严重的影响着知识发现算法的运行效率和应用效果,因此本文对ROUSTIDA算法进行改进。不一致现象在现实的数据库中是普遍存在的,还研究了能够直接处理不一致决策表的约简方法。 本文研究了基于粗糙集的客户分类预测模型。主要以粗糙集的理论为基础,首先从CRM系统中获取数据,转化为相应的决策表,再对决策表中的数据进行决策表补齐、离散化,然后进行属性和值的约简,最后生成决策规则,建立逻辑推理系统。 本文对客户分类预测模型的实用性进行验证和分析,并将客户知识挖掘的过程融入到CRM系统中,构建CRM系统,实现了企业和客户交互的自动化。

【关键词】:
【学位授予单位】:南京信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:O159
【目录】:

  • 摘要7-8
  • ABSTRACT8-10
  • 第一章 绪论10-18
  • 1.1 论文研究的目的及意义10-11
  • 1.2 研究背景─客户关系管理11-14
  • 1.2.1 客户关系管理的发展11
  • 1.2.2 基于粗糙集的知识发现在CRM中的应用11-13
  • 1.2.3 客户关系管理的核心思想13-14
  • 1.3 粗糙集理论国内外研究现状14-18
  • 1.3.1 粗糙集理论提出的背景14-15
  • 1.3.2 粗糙集理论的国外研究现状15-16
  • 1.3.3 粗糙集理论的国内研究现状16
  • 1.3.4 论文的主要研究内容和结构安排16-18
  • 第二章 客户关系管理和粗糙集理论18-29
  • 2.1 客户关系管理的理念18
  • 2.2 客户关系管理的内涵和本质18-22
  • 2.2.1 客户关系管理的内涵18-19
  • 2.2.2 客户关系管理的本质19-20
  • 2.2.3 客户关系管理的理解误区20-22
  • 2.3 客户关系管理的步骤22-23
  • 2.4 粗糙集理论的基本概念23-26
  • 2.4.1 信息系统23-24
  • 2.4.2 近似集24
  • 2.4.3 等价类24-25
  • 2.4.4 属性的依赖度25
  • 2.4.5 属性的重要性25
  • 2.4.6 约简25-26
  • 2.5 粗糙集理论模型拓展26-27
  • 2.6 粗糙集理论的特点27-28
  • 2.7 本章小结28-29
  • 第三章 基于粗糙集理论的知识发现29-43
  • 3.1 数据的预处理29-34
  • 3.1.1 决策表补齐29-30
  • 3.1.2 基于粗糙集的不完备数据分析方法(ROUSTIDA)30-32
  • 3.1.3 连续属性值的离散化32
  • 3.1.4 基于布尔逻辑与粗糙集(NS)的离散化方法32-34
  • 3.2 数据约简34-38
  • 3.2.1 条件属性约简34-35
  • 3.2.2 Z.Pawlak的约简算法35-36
  • 3.2.3 基于可辨别矩阵与逻辑运算相结合的约简算法36-37
  • 3.2.4 对不一致决策系统产生错误原因分析并对算法进行修正37-38
  • 3.3 分类规则的约简38-42
  • 3.3.1 分类规则的表现形式38-39
  • 3.3.2 分类规则的度量参数39-40
  • 3.3.3 一般的分类规则约简方法40-41
  • 3.3.4 基于启发式的规则获取方法41
  • 3.3.5 改进的一般分类规则约简算法41-42
  • 3.4 本章小结42-43
  • 第四章 基于粗糙集的客户知识发现模型的设计与实现43-53
  • 4.1 客户分类预测模型意义43
  • 4.2 客户分类预测模型的基本框架43-44
  • 4.3 客户分类预测模型的解决方案44-51
  • 4.3.1 数据预处理44-46
  • 4.3.2 决策表条件属性约简46-49
  • 4.3.3 分类规则的生成49-51
  • 4.3.4 根据分类规则进行客户分类预测51
  • 4.4 客户分类预测模型评估51-52
  • 4.5 系统的功能模块52
  • 4.6 本章小结52-53
  • 第五章 总结和展望53-55
  • 5.1 本文总结53-54
  • 5.2 进一步工作展望54-55
  • 第六章 参考文献55-60
  • 第七章 致谢60-61
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文61
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      本文关键词:员工导向与客户关系管理的整合机制研究——基于华泰证券的案例分析,,由笔耕文化传播整理发布。



    本文编号:81216

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