客戶行為變化中關聯規(guī)則挖掘的研究與應用.pdf

1、現階段，我國商品市場己從賣方市場向買方市場轉變，從產品稀缺向客戶稀缺轉變，各個企業(yè)間的競爭日益激烈，特別表現在客戶資源的爭奪。因為它們開始認識到，客戶資源是企業(yè)未來發(fā)展最重要的資源。同時，隨著計算機技術、通訊技術，特別是數據庫技術的發(fā)展和成熟，越來越多的企業(yè)開始利用信息技術提高管理水平，因此，諸如財務信息系統(tǒng)、進銷存系統(tǒng)等局部范圍內的MIS，以及企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)、客戶關系管理(CRM)等整體規(guī)劃型系統(tǒng)相繼出現。 隨著系統(tǒng)長

2、期使用，決策者開始考慮是否可以從龐大的歷史數據中提取出有用的信息，來幫助它們總結甚至預測客戶的需求和購買行為的變化。數據挖掘技術的出現和發(fā)展使這種設想成為可能。作為數據挖掘領域近十幾年來最活躍的分支，關聯規(guī)則越來越多地被應用到客戶行為分析。 本文的核心思想在于，利用某真實企業(yè)MIS的歷史數據，嘗試利用關聯規(guī)則技術從動態(tài)角度分析客戶購買行為的變化趨勢，并利用特定的度量理論對變化趨勢的強度進行度量，最終通過筆者開發(fā)的系統(tǒng)用可視化技術

3、將其展現給決策者來幫助決策。本文首先系統(tǒng)地分析和闡述了客戶關系管理和數據挖掘技術，對于關聯規(guī)則挖掘理論和算法給予了重點的介紹，之后介紹了一種基于縮減數據集的Apriori算法，并通過真實數據下的測試證明該算法相對于經典Apriori算法在效率方面的優(yōu)勢。然后，本文系統(tǒng)介紹了度量客戶行為變化的度量方法，用數學方法定義了各種變化模式并且給出具體劃分方法和步驟。在之后的核心章節(jié)中，文章闡述了整個實現過程，即由創(chuàng)建數據倉庫、數據ETL、挖掘兩個