數(shù)據(jù)挖掘在房地產(chǎn)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究.pdf

1、客戶關(guān)系管理(CRM)是企業(yè)的一種商業(yè)策略，它在現(xiàn)代企業(yè)中扮演越來(lái)越重要的角色，是企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的必經(jīng)之路。在客戶關(guān)系管理流程中，如何將大量的客戶資料和交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠?yàn)槠髽I(yè)決策提供支持的各種信息是房產(chǎn)企業(yè)面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。 面對(duì)快速增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)收集，企業(yè)需要有力的數(shù)據(jù)分析工具將豐富的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)從大量數(shù)據(jù)中提取有用的、有趣的知識(shí)的處理過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)模式有多種不同的類型，常見(jiàn)的模式有：關(guān)

2、聯(lián)模式、分類模式、聚類模式、決策樹(shù)等。本文著重介紹了關(guān)聯(lián)模式(關(guān)聯(lián)規(guī)則)的基本概念、常用的算法和改進(jìn)算法，以及研究現(xiàn)狀，并指出關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是當(dāng)前的熱門。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，大部分算法都基于Apriori算法進(jìn)行計(jì)算，其在挖掘過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量候選項(xiàng)集，降低了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率：同時(shí)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘會(huì)得到大量冗余規(guī)則，降低了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率：并且關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的用戶交互性能也較差。本文在深入研究現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，為了提高用戶數(shù)據(jù)挖掘的人機(jī)交互性

3、能，解決關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘產(chǎn)生冗余規(guī)則的問(wèn)題，提出了一種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法--Apriori+算法。Apriori+算法改進(jìn)了事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的存放形式，提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的效率和交互性，采用新數(shù)據(jù)預(yù)處理和用戶導(dǎo)向的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘，其效率有明顯的提高。 本文基于某房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)實(shí)施的CRM項(xiàng)目，從房地產(chǎn)客戶關(guān)系管理的實(shí)際需求入手，在分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本原理和技術(shù)特點(diǎn)后，重點(diǎn)討論了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)進(jìn)行房地產(chǎn)業(yè)客戶意向分析的問(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在