基于商業(yè)智能的制造業(yè)分析型客戶關(guān)系管理系統(tǒng)研究與應用.pdf

1、進入21世紀以來，隨著全球經(jīng)濟一體化趨勢的進一步加強，制造業(yè)的競爭也隨之加劇。產(chǎn)品的同質(zhì)化及市場需求的多樣化，使得制造企業(yè)僅憑內(nèi)部管理以提高生產(chǎn)效率及改善產(chǎn)品質(zhì)量來贏得市場的機會越來越小。因而，許多制造企業(yè)為了滿足多樣化的客戶需求，紛紛由生產(chǎn)型向服務(wù)型和知識型發(fā)展，建立以客戶為中心的業(yè)務(wù)模式，保持和推進價值客戶的持續(xù)貢獻度，從而全面提升企業(yè)競爭力。但在當今數(shù)據(jù)量激增的情況下，不借助于商業(yè)智能技術(shù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后所隱藏的信息是很難建立良好的

2、客戶關(guān)系的。研究商業(yè)智能技術(shù)在CRM中的應用是本文的立足點，通過對這些技術(shù)及其應用的研究，對提高企業(yè)的決策水平及決策效率有著很現(xiàn)實的意義。 首先介紹了CRM和商業(yè)智能的基本內(nèi)容，給出了一個基于商業(yè)智能的制造企業(yè)CRM系統(tǒng)的需求分析。然后，研究了數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計、創(chuàng)建與維護，重點是DTS包設(shè)計與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。根據(jù)系統(tǒng)的需求，構(gòu)建面向客戶和供應商的數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)了從操作型數(shù)據(jù)到分析型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。其中包括對數(shù)據(jù)的綜合，數(shù)據(jù)整理(統(tǒng)一表現(xiàn)形式

3、、命名習慣等)，并實現(xiàn)自動的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和定期自動備份等維護操作。根據(jù)分析的需要，嘗試采用了聚類的方法來將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散型數(shù)據(jù)來滿足分類應用的數(shù)據(jù)初始化的要求等。 接下來，結(jié)合企業(yè)的實際情況，在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，進行OLAP多維分析結(jié)果的展示。OLAP分析服務(wù)提供了豐富的應用程序編程接口，方便用戶的應用程序利用分析服務(wù)的資源。分析服務(wù)有一個模塊數(shù)據(jù)透視表服務(wù)(PivotTablesService)，與分析服務(wù)服務(wù)器(Analy

4、sisservice)通訊，客戶端應用程序通過這樣的進程與Analysis服務(wù)器交換數(shù)據(jù)。同時數(shù)據(jù)透視表服務(wù)可以在脫機的方式完成大部分分析服務(wù)的功能，實現(xiàn)客戶脫機完成數(shù)據(jù)分析服務(wù)。 最后，給出了一個基于數(shù)據(jù)挖掘的制造企業(yè)CRM系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)，實現(xiàn)分類(基于決策樹)和聚類(K-means)挖掘算法，并討論了其復雜度、可信性和優(yōu)化方法。其中分類挖掘?qū)崿F(xiàn)了將客戶和供應商進行分類，并分析出各類客戶的特征；聚類實現(xiàn)了客戶、供應商和銷售員

5、工按選定的屬性分成幾類。系統(tǒng)在聚類算法中實現(xiàn)了嵌套，可以進行子類的進一步細分：分類算法的實現(xiàn)中進行了決策樹的預先剪枝，解決了噪聲數(shù)據(jù)的問題；系統(tǒng)還實現(xiàn)了聚類與分類的結(jié)合，將聚類算法有效地運用到了離散化連續(xù)數(shù)據(jù)的工作中；另外，聚類的分析結(jié)果可以在分類分析中作為被預測的列和用于預測的列。 本文圍繞客戶的發(fā)展過程：潛在客戶、響應客戶、關(guān)系客戶到流失客戶，對不同階段的客戶采取有針對性的管理，并結(jié)合客戶動態(tài)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法和技術(shù)，對公