發(fā)布時(shí)間：2016-08-02 10:05

  本文關(guān)鍵詞：員工導(dǎo)向與客戶關(guān)系管理的整合機(jī)制研究——基于華泰證券的案例分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京信息工程大學(xué)》 2008年

基于粗糙集的客戶關(guān)系管理

李菊  

【摘要】： 粗糙集理論作為一種處理不完整、不精確數(shù)據(jù)的有效方法,在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域無疑大有用武之地。粗糙集從提出以來在各個(gè)領(lǐng)域取得了成功的應(yīng)用,它在理論上有著深遠(yuǎn)的意義和應(yīng)用,正以巨大的潛力吸引著世界上許多專家學(xué)者的注意,特別是把粗糙集應(yīng)用到客戶關(guān)系管理中,無疑是一種新的挑戰(zhàn)。 本文首先闡述了選題的背景,客戶關(guān)系管理以及粗糙集理論的發(fā)展和現(xiàn)狀;其次對國內(nèi)外最新成果進(jìn)行了調(diào)查研究。目前,許多學(xué)者和機(jī)構(gòu)從不同的視角研究客戶關(guān)系管理,但從粗糙集知識(shí)發(fā)現(xiàn)和知識(shí)管理視角對客戶關(guān)系管理開展的研究非常之少,并就其內(nèi)容而言,大多缺乏系統(tǒng)性、完整性和深入性。本論文研究將進(jìn)一步借鑒、提煉國內(nèi)外相關(guān)研究成果,使本論文研究立足于國內(nèi)領(lǐng)先水平。通過對相關(guān)理論和方法的總結(jié)與對比分析,為本論文深入研究奠定了基礎(chǔ)。 本文研究了粗糙集數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括冗余數(shù)據(jù)的處理、遺漏數(shù)據(jù)的補(bǔ)齊、數(shù)據(jù)的離散化。數(shù)據(jù)的質(zhì)量嚴(yán)重的影響著知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法的運(yùn)行效率和應(yīng)用效果,因此本文對ROUSTIDA算法進(jìn)行改進(jìn)。不一致現(xiàn)象在現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)庫中是普遍存在的,還研究了能夠直接處理不一致決策表的約簡方法。 本文研究了基于粗糙集的客戶分類預(yù)測模型。主要以粗糙集的理論為基礎(chǔ),首先從CRM系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的決策表,再對決策表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策表補(bǔ)齊、離散化,然后進(jìn)行屬性和值的約簡,最后生成決策規(guī)則,建立邏輯推理系統(tǒng)。 本文對客戶分類預(yù)測模型的實(shí)用性進(jìn)行驗(yàn)證和分析,并將客戶知識(shí)挖掘的過程融入到CRM系統(tǒng)中,構(gòu)建CRM系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了企業(yè)和客戶交互的自動(dòng)化。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：O159
【目錄】：

摘要7-8

ABSTRACT8-10

第一章 緒論10-18

1.1 論文研究的目的及意義10-11

1.2 研究背景─客戶關(guān)系管理11-14

1.2.1 客戶關(guān)系管理的發(fā)展11

1.2.2 基于粗糙集的知識(shí)發(fā)現(xiàn)在CRM中的應(yīng)用11-13

1.2.3 客戶關(guān)系管理的核心思想13-14

1.3 粗糙集理論國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-18

1.3.1 粗糙集理論提出的背景14-15

1.3.2 粗糙集理論的國外研究現(xiàn)狀15-16

1.3.3 粗糙集理論的國內(nèi)研究現(xiàn)狀16

1.3.4 論文的主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排16-18

第二章 客戶關(guān)系管理和粗糙集理論18-29

2.1 客戶關(guān)系管理的理念18

2.2 客戶關(guān)系管理的內(nèi)涵和本質(zhì)18-22

2.2.1 客戶關(guān)系管理的內(nèi)涵18-19

2.2.2 客戶關(guān)系管理的本質(zhì)19-20

2.2.3 客戶關(guān)系管理的理解誤區(qū)20-22

2.3 客戶關(guān)系管理的步驟22-23

2.4 粗糙集理論的基本概念23-26

2.4.1 信息系統(tǒng)23-24

2.4.2 近似集24

2.4.3 等價(jià)類24-25

2.4.4 屬性的依賴度25

2.4.5 屬性的重要性25

2.4.6 約簡25-26

2.5 粗糙集理論模型拓展26-27

2.6 粗糙集理論的特點(diǎn)27-28

2.7 本章小結(jié)28-29

第三章 基于粗糙集理論的知識(shí)發(fā)現(xiàn)29-43

3.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理29-34

3.1.1 決策表補(bǔ)齊29-30

3.1.2 基于粗糙集的不完備數(shù)據(jù)分析方法(ROUSTIDA)30-32

3.1.3 連續(xù)屬性值的離散化32

3.1.4 基于布爾邏輯與粗糙集(NS)的離散化方法32-34

3.2 數(shù)據(jù)約簡34-38

3.2.1 條件屬性約簡34-35

3.2.2 Z.Pawlak的約簡算法35-36

3.2.3 基于可辨別矩陣與邏輯運(yùn)算相結(jié)合的約簡算法36-37

3.2.4 對不一致決策系統(tǒng)產(chǎn)生錯(cuò)誤原因分析并對算法進(jìn)行修正37-38

3.3 分類規(guī)則的約簡38-42

3.3.1 分類規(guī)則的表現(xiàn)形式38-39

3.3.2 分類規(guī)則的度量參數(shù)39-40

3.3.3 一般的分類規(guī)則約簡方法40-41

3.3.4 基于啟發(fā)式的規(guī)則獲取方法41

3.3.5 改進(jìn)的一般分類規(guī)則約簡算法41-42

3.4 本章小結(jié)42-43

第四章 基于粗糙集的客戶知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)43-53

4.1 客戶分類預(yù)測模型意義43

4.2 客戶分類預(yù)測模型的基本框架43-44

4.3 客戶分類預(yù)測模型的解決方案44-51

4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理44-46

4.3.2 決策表?xiàng)l件屬性約簡46-49

4.3.3 分類規(guī)則的生成49-51

4.3.4 根據(jù)分類規(guī)則進(jìn)行客戶分類預(yù)測51

4.4 客戶分類預(yù)測模型評估51-52

4.5 系統(tǒng)的功能模塊52

4.6 本章小結(jié)52-53

第五章 總結(jié)和展望53-55

5.1 本文總結(jié)53-54

5.2 進(jìn)一步工作展望54-55

第六章 參考文獻(xiàn)55-60

第七章 致謝60-61

攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61

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