数据挖掘（决策树）在旅游CRM中的应用研究

发布时间：2021-09-13 19:35

　　实施客户关系管理是提高企业核心竞争力的必经之路。客户关系管理是利用信息技术对客户资源进行集中式的管理，达到辅助企业经营者的实际决策的目的。而数据挖掘和数据仓库技术又是提高客户关系管理科学性和精准性的有力工具，决策树作为一种简单有效的分类技术是数据挖掘家族中的成员。 本文借鉴现在的客户管理管理的先进理念和CRM的系统理论研究，结合旅游行业的现状，建立基于数据仓库及数据挖掘技术的旅游CRM系统，结合应用方案分析了客户关系管理的系统结构和功能模块，介绍了在系统中的数据存储集成和信息处理分析的特性。在典型的决策树学习系统ID3之上，利用“加权和”的思想，在对决策树技术（使用加权熵来获得预测属性和分裂值）在旅游CRM中应用上作了探索性研究。 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

数据仓库的结构

VisualBasie、AetiveServerPages和MierosoftInternetExplorerVISualBasiC脚本等语言中。3.OLAP:联机分析处理(onlineanalyticalproeeSSing):使用多维结构为分析提供对数据的快速访问的技术。OLAP的源数据通常存储在关系数据库的数据仓库中。4.ETL工具:(原始数据的)抽取，转换，装载(生成可处理的数据源)工具5.Pivotlist:主要列表4.3.2基于数据仓库的旅游CRM1.基于数据仓库旅游CRM必须对客户进行细分。通过使用数据仓库与数据挖掘工具对客户信息进行细分，分析客户对服务的反应，分析客户满意度、忠诚度和利润贡献度，以便更为有效地赢得客户和保留客户。这才是CRM真正能够发挥作用的阶段。

哈尔滨工程大学硕士学位论文2.多类数据源.可扩展网络日志文件格式.交易/广告/促销/用户信息/产品各类数据3.可扩展、可编程.创建新数据源(导入与扩展模式).通过标准的OLEDB接口进行数据获取.开放的ASP应用程序事件4.可收缩性与性能:支持大容量站点5.反馈给在线系统.用户信息(用于通过表达式确定目标).直邮，实时推荐


本文编号：3395218