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该论文探讨了数据挖掘在客户关系管理领域的应用。

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简介:
目录摘要 2 目录 4 第一章 绪论 4 1.1 论文研究的背景和意义 4 1.2 论文的主要研究内容和基本框架 7 1.3 论文研究思路与创新点 7 第二章 国内外研究现状 9 2.1 国外研究现状 9 2.1.1 客户关系管理理论研究现状 9 2.1.2 CRM及数据挖掘应用研究现状 12 2.2 国内研究现状 13 2.2.1 客户关系管理理论研究现状 13 2.2.2 CRM及数据挖掘应用研究现状 16 2.3 存在问题分析 17 2.4 CRM的流行模式及发展趋势 18 第三章 分析型CI洲在零售业的应用 20 3.1 客户关系管理介绍 20 3.1.1 客户关系管理的核心思想 20 3.1.2 CRM系统 21 3.2 数据挖掘综述 24 3.3 分析型CRM在零售业的应用 29 3.3.1 零售业发展现状与经营特点 29 3.3.2 零售业分析型CRM的实现框架 30 3.4 本章小结 36 第四章 关联挖掘Apriori算法 37 5•1 Apriori算法基本原理 37 结论 38 致谢 39

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  • 技术研究
    优质
    本研究探讨了数据挖掘技术如何应用于客户关系管理(CRM),通过分析大量客户数据来提升企业营销策略和客户服务效率。 目 录 摘要 2 目录 4 第一章 绪论 4 1.1 论文研究的背景和意义 4 1.2 论文主要研究内容和基本框架 7 1.3 论文研究思路与创新点 7 第二章 国内外研究现状 9 2.1 国外研究现状 9 2.1.1 客户关系管理理论研究现状 9 2.1.2 CRM及数据挖掘应用研究现状 12 2.2 国内研究现状 13 2.2.1 客户关系管理理论研究现状 13 2.2.2 CRM及数据挖掘应用研究现状 16 2.3 存在问题分析 17 2.4 CRM的流行模式及发展趋势 18 第三章 分析型CRM在零售业的应用 20 3.1 客户关系管理介绍 20 3.1.1 客户关系管理的核心思想 20 3.1.2 CRM系统 21 3.2 数据挖掘综述 24 3.3 分析型CRM在零售业的应用 29 3.3.1 零售业发展现状与经营特点 29 3.3.2 零售业分析型CRM的实现框架 30 3.4 本章小结 36 第四章 关联挖掘Apriori算法 37 4.1 Apriori算法基本原理 37 结论 38 致 谢 39
  • 统研究.pdf
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    本文档探讨了数据挖掘技术如何应用于客户关系管理系统中,通过分析客户行为和偏好来提升营销策略和服务质量。 《基于数据挖掘的客户关系管理系统研究》这篇论文探讨了如何利用数据挖掘技术改进客户关系管理系统的功能与效率。通过分析大量客户数据,该系统能够帮助企业更好地理解客户需求、预测行为模式,并据此优化营销策略和服务体验,从而提高客户的满意度和忠诚度。
  • 商业银行研究(2014年)
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    本研究探讨了数据挖掘技术如何提升商业银行客户关系管理水平,分析其在精准营销、风险控制及个性化服务等方面的应用效果与价值。 当前阶段,数据挖掘技术对于各类企业的发展都具有重要的应用价值。尤其是在信息时代背景下,如何充分利用海量信息以及可靠高效地维护企业的关键信息已成为企业发展的重要任务之一。基于此背景,本段落从客户关系管理的基本理念出发,并结合商业银行的特性,探讨了构建基于数据挖掘技术的商业银行客户关系管理系统体系结构的方法与思路。
  • 医疗研究
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    本研究聚焦于探索数据挖掘技术在医疗领域的应用与价值,涵盖疾病预测、个性化治疗及医疗资源优化等方面,旨在推动精准医学的发展。 数据挖掘在医疗领域的应用研究探讨了如何通过分析大量医疗数据来提高诊断准确性、优化治疗方案以及改善患者护理质量。这项技术能够帮助医生识别疾病模式,并为个性化医疗服务提供支持,从而推动医学研究的进步和发展。相关研究成果通常会以PDF格式发表,供学术界和专业人士参考学习。
  • 仓库与技术研究及.pdf
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    本论文集深入探讨了数据仓库和数据挖掘领域的理论和技术,涵盖最新研究成果及其在实际场景中的应用案例,为相关领域研究人员提供了宝贵的参考。 本段落探讨了数据仓库的构建方法以及数据挖掘技术的应用,并介绍了使用分析服务器来建立数据仓库及进行联机分析的方法。此外,还提供了一个实例,展示了如何利用决策树算法创建模型以对顾客信誉度进行分类。
  • 基于仓库与技术
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    本系统采用数据仓库和数据挖掘技术,深入分析客户需求及行为模式,优化客户关系管理策略,提升企业营销效率和服务质量。 本段落研究的CRM系统基于数据仓库技术和数据挖掘技术,通过分析各种数据之间的关联性,来衡量客户的需求、忠诚度、满意度、赢利能力、潜在价值、信用度和风险等指标,为银行管理层提供准确的决策支持,以提升其竞争力和盈利能力。
  • 基于技术构建.pdf
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    本文探讨了利用数据挖掘技术来优化客户关系管理系统(CRM)的方法与实践,旨在通过深入分析客户需求和行为模式,为企业提供更加精准有效的客户服务策略。 基于数据挖掘技术的客户关系管理系统.pdf探讨了如何利用先进的数据分析方法来优化企业与客户的互动方式,通过深入分析大量客户数据,帮助企业更好地理解客户需求、预测行为趋势,并据此制定更加精准有效的营销策略和服务方案。该系统旨在提升企业的客户服务效率和质量,增强客户满意度及忠诚度,从而助力企业在竞争激烈的市场环境中取得优势地位。
  • 于Apriori
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    本论文深入探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用,分析其原理、优缺点及优化策略,并提出改进方案以提升算法效率和准确性。 数据挖掘Apriori算法参考论文几十篇,主要涉及以下几方面内容:Apriori算法的并行处理、增量更新以及最小支持度与置信度阈值设置调优。具体研究包括基于Spark的并行频繁模式挖掘算法改进、利用布尔矩阵约简来优化Apriori算法的研究成果。此外还有通过改进权重增量Apriori算法进行产品推荐的方法,一种自适应关联规则挖掘技术,该技术结合了支持度与置信度阈值优化以实现更高效的分类效果。还有一种适合在线式增量更新的关联规则挖掘算法以及多种最小支持度加权关联规则挖掘方法的研究成果。此外还有关于改进的数据挖掘算法、并行关联规则增量更新和调优最小支持度的算法研究,以及一种采用区间值权重Apriori算法的方法来提高数据处理效率。