一、顾客关系管理中的数据挖掘技术（论文文献综述）
王存[1]（2021）在《优米儿童绘本馆客户关系管理研究》文中指出随着我国经济市场化程度不断提高,社会经济强有劲跨越发展,过去以“卖方市场”为导向的经营模式逐渐被以“买方市场”为导向的经营模式所取代。与此同时,公司在以前是以“产品为中心”的管理模式,随着经济的发展逐渐转变为以“客户为中心”的管理模式,使得公司日益注重与客户关系的培养。教育行业是一个服务型行业,服务型行业的最大特点就是以客户为中心,谁能赢得客户,谁就能获得更大盈利和更多市场份额。优米儿童绘本馆作为一家综合早期教育与阅读于一体的教育公司,成立于2015年6月,作为早教市场的一颗新星,面临宏观经济政治环境较好,市场前景广阔的同时,也处于与其他资质和声誉相比都不占优的困境,面对广阔的市场前景及激烈的市场竞争,如何准确把握客户需求,针对性优化产品服务,吸引新客户,留住老客户是优米儿童绘本馆面临的重要问题。本文以优米儿童绘本馆为研究对象,从客户关系管理角度入手,深入探讨绘本馆在经营管理中存在的问题,通过员工角度和客户角度两个层面的调查问卷分析,发现优米儿童绘本馆由于客户关系管理意识缺乏、客户关系管理机制不健全、客户关系专业管理部门缺失、客户细分及维护不足、财力和技术支持有限等原因,存在产品设计单一、定价策略缺乏弹性、客户忠诚度不高、客户信息收集利用率较低等方面的问题。为改善优米儿童绘本馆客户关系管理存在的缺陷,本文从客户关系管理策略和保障制度两个方面提出了更为全面的优化策略,也即建议优米儿童绘本馆应加强管理层及员工客户关系管理理念的培养,从而设立客户关系管理部门,健全创新客户关系管理体系,规范客户关系管理流程,强化客户分类管理,丰富产品类型及定价,给予客户更多的选择空间,通过调查、回访、趣味活动、投诉处理等多种形式做好客户关系维护,通过适当引入战略投资者,壮大资本实力,引入客户关系管理信息系统及先进的数据挖掘技术,充分整合分析客户信息,形成有效决策,全面优化客户关系管理,促进绘本馆持续健康发展,在竞争中处于不败之地。
顾志远[2]（2020）在《HS超市客户关系管理系统优化研究》文中指出客户关系管理（CRM）是通过对企业与客户间的关系进行科学的管理,是寻求企业盈利水平最大化,同时为客户创造最大价值的一种可靠的途径。客户关系管理在零售企业一直是个难题,传统的管理方式面临的是海量数据和不确定的客户,难以采集详细全面的客户信息及相关数据,使得在能客户关系管理未能形成核心竞争力,无助于企业未来的长远发展。虽然不少零售企业虽然引进了CRM系统,但系统的使用几乎均只处在一个简单的流程系统化、管理系统化的初级阶段,对于海量的数据没有进行深度挖掘,导致了资源的浪费,无法形成竞争力,现有的CRM系统已经不能适应当前多元化要求的市场,亟需根据企业实际运营情况进行调整和优化。HS超市自2001年开业至今,现已拥有连锁的综合超市、便利店70家,物流中心5处,是一家较为成熟的实体连锁零售企业,随着市场竞争的日益激烈,建设客户关系管理系统是HS超市未来发展的基础。本文结合客户关系管理、数据挖掘的相关理论概念,以HS超市应用实施CRM项目为具体案例,对CRM系统在连锁零售企业中的作用进行了分析研究,CRM系统在管理企业客户关系中成效显着,主要表现为:通过海量数据,实现客户的合理划分;以客户为中心,实现精细化营销;与客户之间构建情感联系,增强其忠诚度。通过对企业实际运用CRM系统的情况分析,得出CRM系统在实际运用中存在的不足:客户数据存在问题、系统功能存在问题、智能化水平低,以及和国内外大型超市CRM系统上存在差距,并给出相应的改进模型及优化建议:改进客户关系管理系统模型;创新管理理念;科学地使用数据挖掘、主数据管理与系统融合在内的高新技术对CRM系统做出优化,使其进一步得到完善。
晏开[3]（2020）在《数据挖掘算法在零售行业中的研究与应用》文中认为当今科技发展迅速,电子科技及技术已经遍及人们的生活中,从而产生了庞大的电子数据信息量。在这些数据中,有很多值得发掘的信息和规律,但盲目的寻找只会大海捞针,而数据挖掘就可以从数据中发现价值信息。这些信息有利于商家做出决策和对客户进行进一步分析。本文的主要工作就是将数据挖掘技术应用到零售行业中。数据挖掘技术中的算法众多,在零售行业中也都有所应用,本文主要研究聚类分析,关联规则分析和粗糙集理论。其中包括结合RFM客户价值分析模型,运用聚类分析对客户群进行不同类别的划分;运用关联规则分析发掘商品交易数据中的潜在信息;在海量数据中,运用粗糙集理论简化数据集。本文首先简述了课题研究背景和国内外数据挖掘技术及其在零售行业中应用的现状,然后对数据挖掘技术进行了简单的介绍。文中采用的聚类算法为K-means算法,通过对传统算法的分析和研究,并为了克服算法的缺陷,提出了一种对算法初始参数选取进行改进的方法。该方法的改进主要是针对传统K-means算法中对聚类结果值K和初始聚类中心点的选取问题,通过给定选取依据从而能使得聚类算法能更加稳定而不受随机参数的波动影响。文中研究并分析了常用的关联规则算法,基于频繁模式树,提出了一种改进的FP-growth算法,并根据模拟实验对比了改进算法和传统算法的运算时间,对改进算法进行了性能评估。分析了粗糙集理论思想,并将该思想应用到商品交易数据中,对庞大的数据源进行了决策因素的重要性分析,从而能简化数据集。本文通过聚类算法和RFM客户价值分析模型,对客户群进行了基于价值指标的聚类分析。通过关联规则分析,建立了关联规则挖掘模型,对商品交易数据进行频繁项集的发掘和关联规则的提取,并通过实验数据来得出研究结果。本文提出的思想有着一定的合理性,在应用中也有着实际意义。
易亮[4]（2020）在《基于大数据的SY公司客户关系管理研究》文中研究表明进入21世纪以来,信息科技发展速度突飞猛进,由此带来各行各业的市场竞争环境和市场需求特征都发生了翻天覆地的变革。大多数企业管理者抛弃了传统的以产品为中心的市场营销理念,逐渐转变为以客户为中心的新营销理念。在激烈的市场竞争环境下,客户关系管理受到越来越多企业的重视。在互联网科技高速发展的今天,大数据技术已经成为很多企业应用信息科技实施客户关系管理的高效率工具。SY公司是近年来我国工程机械行业的一家明星企业,也是湖南省内民营经济发展成功的典型代表。SY公司在经营管理中高度重视客户关系管理,并率先引进和运用客户关系管理软件系统,在一定程度上全面降低了公司的客户管理成本,提高了企业管理效率和市场业绩,也在一定程度上带动了企业核心竞争力的提升。深入研究SY公司应用大数据技术改进客户关系管理的个案,对我国国内工程机械行业来说具有极为重要的理论和现实意义。本文基于客户关系管理理论和大数据相关理论,综合运用文献研究法、调查研究法、统计分析法深入研究了SY公司在大数据技术条件下客户关系管理的现状和问题。论文研究指出,目前SY公司在大数据时代下客户关系管理存在的主要问题是:一是客户关系管理缺乏全面共享的大数据信息;二是客户的识别和分类缺乏大数据思维;三是客户关系的维护缺乏大数据运用;四是客户关系管理的绩效考核缺乏大数据支撑。最后,论文结合SY公司的实际情况,提出了应用大数据改进SY公司客户关系管理的措施,具体包括以下几个方面:一是应用大数据构建客户关系管理信息平台;二是应用大数据平台实施客户精准分类;三是应用大数据分析和考评顾客忠诚度;四是应用大数据改进对公司客户关系管理的绩效考核。本文在大数据技术的角度下对SY公司现有的客户关系管理进行优化设计,既可以为丰富一般的客户关系管理理论和实践做出一定的贡献,也可以对改进和完善我国工程机械行业不同企业的客户关系管理有一定的参考价值。
徐小曼[5]（2020）在《中德安联互联网保险营销对策研究》文中进行了进一步梳理对任何公司而言,客户都是尤为重要的战略资源之一,而凭借现代信息技术对此展开集中化管理正是客户关系管理的核心所在。客户关系管理系统是以数据挖掘为基础的,即保险公司运用数据挖掘技术对客户信息展开深入剖析与发掘,以对客户进行更为精准的细分。这一技术能够将客户消费的模式与走势很好地呈现出来,同时能够预估客户可以为保险创造的利润,其有利于提升保险公司决策的准确性。因此,如何将数据挖掘技术更好地运用在客户分类工作中始终都是研究热点。本文基于对相关文献的研究与整合,对客户关系管理的概念与内涵、核心理念以及其对保险公司的作用展开了全面阐述;接着对数据挖掘的概念及其过程加以阐述,明确数据挖掘技术与客户关系管理理念对于保险公司客户关系管理的重要性;在此基础上,将数据挖掘技术引入保险公司的客户关系管理之中,利用RFM模型进行保险公司客户关系管理的客户分级、价值分析,对A保险公司的客户关系管理现状进行分析,发现目前保险公司不同类型的客户之间存在着较为明显的购买需求,对于不同类型的保险产品之间的接受程度、购买欲望不同。而这些问题都会直接影响到客户对于保险购买的满意度。此外,公司的客户管理和服务水平、产品的质量和收益等都会直接影响到不同客户对于保险产品的选择。然而,目前A保险公司的问题就在于没有建立起良好的给予数据挖掘的客户关系管理系统,对于不同客户的类别和价值区分模糊,无法根据其需求精准的设计产品,提供服务,最终导致其竞争优势的降低。基于此,本文从以客户需求为主出发设计具备符合客户需求的、能够区分出高价值客户、包容机构客户等优势的客户关系管理系统。从操作层面出发,提出需要进一步改进和优化核心业务,提升本土产品的研发能力,重视品牌效应和公关效益。从分析层面出发,不断深入市场挖掘客户需求,进行良好的分析与调研。通过上述优化路径和方法来真正建立起一套符合要求,具备优势的客户关系管理系统,最终明确不同类型和价值客户的具体优化管理策略,帮助保险企业在创新客户关系管理系统,提升客户满意度的过程中不断补强短板,创新发展。
吴琼[6]（2019）在《基于流程挖掘的业务流程分析方法研究》文中研究指明企业核心竞争力的巩固及提升离不开业务流程管理工作,信息系统中记录的业务流程数据为业务流程管理提供了新契机,而传统的业务流程管理方法并不能有效利用已有的业务流程数据。近年来蓬勃发展的流程挖掘技术旨在从业务流程数据中提取出用于发现、监控、改进业务流程的有益知识。虽然流程挖掘理论研究不断成熟,但是,在流程挖掘框架、案例信息抽取、流程建模、诊断结果分析等方面仍然存在一定缺陷。鉴于此,本文首先在流程挖掘案例研究文献采集的基础上,提出了基于流程挖掘的流程分析三维框架模型,分别是事件日志维、流程建模维、多视角维。通过与已有的流程挖掘框架模型的对比,验证了本文所提出的框架模型的有效性。具体针对事件日志维、流程建模维、多视角维的研究内容及创新如下:其一,在事件日志维,基于文本分类技术提出了一种面向自然流程文本的案例信息抽取方法。目前的案例信息抽取方法关注的重点是对流程文本中包含的命名实体和关系进行抽取,当流程文本中的命名实体不能直接表征或者抽象为目标活动类型时,已有的案例信息抽取方法就会失效,通过将文本分类算法引入案例信息抽取过程中,有效解决了该问题。本文基于D企业2017年部分投诉处理数据进行了实例研究,验证了所提出方法的有效性。其二,在流程建模维,针对模糊挖掘算法提出了在聚类算法进行业务活动聚合并计算最优簇数的基础上创建流程模型的方法。有效解决了模糊挖掘算法主要基于节点重要性进行聚合而忽视了活动的业务含义以及最优簇数不易选择的问题,提升了结果模型的业务可读性。本文基于2006年下半年到2014年矿山应急救援数据进行了实例研究,验证了所提出方法的有效性。其三,在多视角维,将Acci Map建模分析方法引入流程挖掘诊断结果分析中,提出了通过创建Acci Map业务流程管理模型进行业务流程分析的方法。本方法系统整合了基于流程挖掘的多视角诊断结果,并可以从不同系统层级分析业务流程管理中的问题,解决了当下不同流程挖掘视角下挖掘结果分析集中于操作流程层级而不易于跨系统层级进行分析的困境。本文基于D企业2012-2016年投诉处理数据进行了实例研究,验证了所提出方法的有效性。本研究拓展了基于流程挖掘的业务流程管理方法论,为在企业开展基于流程挖掘的业务流程管理实践提供了具体方向和思路,对流程挖掘在企业实践的可行性进行了探索。
李勇[7]（2019）在《基于数据挖掘的综合医院排队分析系统》文中认为随着我国人民群众的健康意识日益增强,医院门诊量逐年攀升。如何有效利用医院有限的诊疗资源,合理安排病员的就诊次序提升就医体验,更好地为病员服务成为医院管理者重点关注的问题。过去医院的排队叫号系统都是站在每个部门窗口的角度独立排队,未能充分考虑医院多个信息系统间的相互协调,病员需要凭借医嘱单和票据人工到每一个登记窗口排队等候,导致病员就诊流程复杂,窗口排队秩序混乱,病员负面情绪增加。鉴于此,本项目依照排队论的理论,以现有医院各科排队系统为基础,通过整合各窗口排队系统,通盘考虑病员就医全过程。将医院多个排队系统整合起来实现总体的最优化配置。并且创造性地运用数据挖掘技术为医院排队系统提供决策依据。本文从医院现有排队系统存在的问题入手,运用相关理论和技术,经过深入调研和分析,得出医院排队方面的具体需求功能。再根据需求分析,从硬件、软件和数据库三方面进行系统设计。运用Java EE和SQL Server 2008等技术手段按照B/S三层体系结构完成系统实现。在实际应用中,这套综合分析系统将有助于合理安排就诊次序,缩短病员总排队时间,维护良好的就医环境。对于贯彻“以病人为中心”,提升病员及家属满意度,提高医院竞争力有着极为重要的意义。可以实现医疗信息化、排队自动化、导医人性化、调配科学化。
王俊淞[8]（2019）在《东风汽车悬架弹簧有限公司客户关系管理研究》文中进行了进一步梳理汽车零部件作为整车的基础,在整车产业的发展中起着不可或缺的作用。中国已经处于世界大市场的环境中,世界多个国家纷纷在中国投资建设零部件厂。他们带来了先进技术、管理以及营销经验,激励着我国本土汽车零部件产业的变革,同时给汽车零部件厂商带来了更多的机遇和挑战。然而我国企业忽视了汽车零部件产业对客户特征、市场动向和营销现状的重要意义,致使公司的目标市场定位出现偏差。本文通过对东风汽车悬架弹簧有限公司的客户关系管理进行研究分析,明确了公司目标市场,为我国企业维护客户忠诚关系,增加产品销售量以及提高市场占有率提供指导与借鉴。本文首先提出了研究背景和意义,以及国内外研究动态,研究方法和思路。其次对客户关系管理的相关理论进行了阐述,包括客户关系的本质和内涵以及客户关系的基本类型和生命周期,影响客户关系管理的因素。通过分析东风汽车悬架弹簧有限公司客户关系管理的现状,提出了公司在客户关系管理上存在着客户分类不科学,客户关系分类以及客户关系生命周期四个阶段,采用的客户关系管理策略存在问题。通过案例分析法,针对行业标杆企业天合汽车零部件公司在客户关系管理方面的成熟经验,提出了东风汽车悬架弹簧有限公司在客户关系管理方面的改善策略,主要为加强客户信息管理,建立客户档案信息库,对客户信息进行挖掘,同时引入ERP系统以及进行科学合理的客户分类,并且针对不同类型的客户采取差异化的客户关系管理。最后提出了通过调整企业组织结构,优化激励政策以及客户化人力资源管理等策略建议。综上所述,面对激烈的市场竞争态势,东风汽车悬架弹簧有限公司需要改善客户关系管理,提升客户满意度,维护客户忠诚关系。只有这样,东风汽车悬架弹簧有限公司才能在瞬息万变的市场竞争中取得优势地位而立于不败之地。
琚会婧[9]（2019）在《数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用研究》文中提出数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用研究,主要研究数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。从数据挖掘和客户关系管理两个方面,分析了数据挖掘的重要性和在实际的客户关系管理中的应用。首先对数据挖掘技术和客户关系管理进行了介绍,然后从数据挖掘和客户关系管理两个方面,分析了数据挖掘的重要性和在实际的客户关系管理中的应用。重点分析了数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用。包括客户关系管理系统的架构模式、模块设计和功能分析,和数据挖掘技术的应用流程、分析方法、算法、模式以及数据挖掘技术在客户关系管理系统中的具体应用。并以商场客户关系管理系统（CRM）为例,分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,研究了客户分类、交叉销售、客户获得和客户保持四个方面的数据挖掘模式。在数据挖掘模块中实现了客户分类、交叉销售、客户获得和客户保持。客户分类时采用了SPRINT分类算法,提高了客户分类的准确性,从而可以让商场的相关决策更有可信性。同时在交叉销售中应用了不需要候选集的关联规则算法FP-growth,让系统有更强的实用性。客户保持中采用最佳客户保持策略的算法,从而帮助商场进行决策,从而更好的保持客户,让商场获得最大利润。通过数据挖掘技术在商场客户关系管理系统中的应用,商场可以对客户跟踪分析,更深层次的了解客户。这样商场就可以制定相应的决策,从而可以为客户提供一对一的个性化的服务。有了优质的服务,就能够更多的吸引新客户,并且维持老客户。把数据挖掘技术和客户关系管理系统更好的结合在一起,弥补了传统的客户关系管理系统的不足。从而更好的为商场降低成本并且提高利润,让商场的运营发展越来越好。图6幅;表3个;参40篇。
鞠欣悦[10]（2019）在《瓦轴集团产品售后质量反馈及数据分析系统研究》文中提出瓦轴集团现有产品售后质量反馈过程存在诸多不足,比如客户反馈数据纸质登记,人工统计产品质量问题造成大量售后数据保存不合理,且数据多是非格式化数据且量大,在这一过程中耗费很大的人力物力。当前信息化社会中瓦轴集团原有产品售后质量反馈机制已无法适应客户对企业的新要求,因此借助先进的信息化手段及产品售后管理思维,提出产品售后质量反馈及数据分析系统的研究。本文首先对信息系统开发技术进行了研究,采用B/S架构、J2EE平台、Mybatis框架、Spring MVC框架等技术实现了售后质量管理、改进管理、可视化管理等功能模块。实现售后故障单、索赔管理、抱怨处理的信息化处理。对文本特征提取技术、数据挖掘技术进行了研究,将采集的数据进行筛选,采用文本特征提取技术提取质量反馈、抱怨投诉等非格式化文本数据中的特征信息,将所有数据采用数据挖掘算法进行特征选择、降维处理,获取各阶段故障率分析、PPM推移图分析等信息,实现了售后质量统计分析、管理KPI月度考评、过程能力考评、质量监控、计划监控等功能。系统的应用可以实现对数据仓库内收集的产品售后质量资料、反馈及数据分析内容的统一分析、归类及处理,从中获得有利于瓦轴集团业务发展的有利数据,借助真实的客户关系管理检测已有的研究成果。通过应用数据挖掘技术与文本特征提取技术能够有效的反馈产品售后质量并提供数据分析功能,有利于瓦轴集团更好的解决当前问题。该论文有图43幅,表17个,参考文献43篇。
二、顾客关系管理中的数据挖掘技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、顾客关系管理中的数据挖掘技术（论文提纲范文）
（1）优米儿童绘本馆客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外研究综述 |
| 二、国内研究综述 |
| 三、文献评述 |
| 第三节 研究方法和技术路线 |
| 一、研究方法 |
| 二、技术路线 |
| 第四节 研究内容和创新点 |
| 一、研究内容 |
| 二、创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 第一节 客户价值理论 |
| 第二节 客户满意理论 |
| 第三节 客户细分理论 |
| 第四节 数据挖掘理论 |
| 第三章 优米儿童绘本馆客户关系管理现状及问题分析 |
| 第一节 优米儿童绘本馆基本情况 |
| 一、优米儿童绘本馆简介 |
| 二、优米儿童绘本馆组织架构 |
| 三、优米儿童绘本馆市场定位及发展愿景 |
| 第二节 优米儿童绘本馆客户关系管理现状问卷调查 |
| 一、基于员工视角下的调查分析 |
| 二、基于客户视角下的调查分析 |
| 第三节 优米儿童绘本馆客户关系管理存在的问题 |
| 一、产品较为单一 |
| 二、定价缺乏弹性 |
| 三、客户忠诚度较低 |
| 四、客户信息收集利用率较低 |
| 第四节 优米儿童绘本馆客户关系管理存在问题的原因分析 |
| 一、客户关系管理意识缺乏 |
| 二、客户关系管理部门缺失,机制不健全 |
| 三、客户细分及维护不足 |
| 四、财力、技术支持有限 |
| 第四章 优米儿童绘本馆客户关系管理优化策略 |
| 第一节 强化客户关系管理理念 |
| 一、强化管理层客户关系管理理念 |
| 二、强化员工客户关系管理理念 |
| 第二节 优化组织架构,健全管理机制 |
| 一、优化公司组织架构 |
| 二、健全客户关系管理机制 |
| 第三节 细分客户类别,优化服务质量 |
| 一、优化产品设计,丰富产品类型 |
| 二、优化定价策略,灵活吸引客户 |
| 第四节 丰富客户维护手段,提高客户忠诚度 |
| 一、积极开展客户回访 |
| 二、妥善应对客户投诉 |
| 第五节 引入战略投资者及数据挖掘技术 |
| 一、引入战略投资者 |
| 二、引入客户关系管理信息系统 |
| 三、引入数据挖掘技术 |
| 第五章 研究结论和展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1:绘本馆客户管理情况的调查问卷 |
| 附录2:绘本馆客户服务需求情况的调查问卷 |
| 致谢 |
（2）HS超市客户关系管理系统优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究意义 |
| 第三节 国内外研究现状 |
| 第四节 研究方法、内容及框架 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 第一节 客户关系管理理论 |
| 一、客户细分 |
| 二、客户满意度 |
| 三、客户价值 |
| 四、客户生命周期 |
| 第二节 新时代客户关系管理数据信息利用及价值挖掘 |
| 一、数据挖掘理论 |
| 二、客户关系中的数据挖掘 |
| 三、客户数据挖掘在行业中的利用状况 |
| 第三章 HS超市客户关系管理现状分析 |
| 第一节 企业概况 |
| 一、HS超市基本情况 |
| 二、HS超市竞争环境分析 |
| 第二节 HS超市客户分析 |
| 一、客户价值细分 |
| 二、购买渠道细分 |
| 三、按地域细分 |
| 第三节 HS超市CRM系统建设 |
| 一、HS超市CRM系统建设的必要性 |
| 二、HS超市CRM系统建设内容 |
| 第四节 HS超市使用CRM系统对客户关系管理影响 |
| 一、利用海量数据,对客户科学细分 |
| 二、以客户为中心,实现精细化营销 |
| 三、和客户建立情感联系,提高客户忠诚度 |
| 第四章 HS超市CRM系统存在的问题 |
| 第一节 HS超市客户关系管理理念存在的问题 |
| 第二节 HS超市CRM系统本身存在的不足 |
| 一、客户数据存在的问题 |
| 二、系统功能存在的问题 |
| 三、智能化水平较低 |
| 第三节 HS超市CRM系统与国内外大型超市之间存在的差距 |
| 第五章 HS超市客户关系管理改进模型及其优化建议 |
| 第一节 HS超市客户关系管理的改进模型 |
| 第二节 进一步更新客户关系管理的目标 |
| 一、明确客户关系管理上升到战略高度 |
| 二、强化以客户为中心的经营理念 |
| 第三节 进一步优化和完善CRM系统建设 |
| 一、深度挖掘客户数据 |
| 二、运用主数据管理 |
| 三、CRM系统与其他系统整合 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 主要结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）数据挖掘算法在零售行业中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 数据挖掘概述 |
| 2.1 数据挖掘概念 |
| 2.2 数据挖掘过程 |
| 2.3 数据挖掘应用领域 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据挖掘主要算法 |
| 3.1 聚类算法 |
| 3.1.1 聚类算法的概念 |
| 3.1.2 聚类算法的种类 |
| 3.1.3 聚类算法的应用 |
| 3.2 关联分析 |
| 3.2.1 关联分析的概念 |
| 3.2.2 支持度和置信度 |
| 3.2.3 Apriori算法 |
| 3.2.4 FP-growth算法 |
| 3.3 粗糙集算法 |
| 3.3.1 粗糙集概念 |
| 3.3.2 粗糙集的近似集 |
| 3.3.3 粗糙集的应用 |
| 3.3.4 粗糙集在关联分析中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向零售行业的数据挖掘算法应用 |
| 4.1 零售行业 |
| 4.1.1 零售行业的特点 |
| 4.1.2 零售行业的商品数据特点 |
| 4.2 零售行业中的客户细分 |
| 4.3 一种改进的K-means聚类算法 |
| 4.3.1 传统K-means聚类算法 |
| 4.3.2 K-means聚类算法改进思想 |
| 4.3.3 实验及性能评估 |
| 4.4 零售行业中的关联规则模型 |
| 4.4.1 关联规则在零售行业中的应用 |
| 4.4.2 关联规则挖掘模型 |
| 4.5 一种基于FP-growth改进的关联规则算法 |
| 4.5.1 FP-growth算法缺陷 |
| 4.5.2 算法改进思想 |
| 4.5.3 改进算法步骤 |
| 4.5.4 实验及性能评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验设计及结果分析 |
| 5.1 基于RFM模型的聚类客户细分 |
| 5.1.1 数据处理 |
| 5.1.2 聚类分析 |
| 5.1.3 RFM模型分析 |
| 5.2 关联规则分析 |
| 5.2.1 实验数据 |
| 5.2.2 基于FP树的关联规则挖掘分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于大数据的SY公司客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 国外研究动态 |
| 1.2.2 国内研究动态 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 论文结构与研究方法 |
| 1.3.1 论文的基本结构 |
| 1.3.2 论文的研究方法 |
| 第2章 相关概念与相关理论概述 |
| 2.1 相关概念的界定 |
| 2.1.1 大数据 |
| 2.1.2 客户关系管理 |
| 2.2 相关理论概述 |
| 2.2.1 客户关系管理理论 |
| 2.2.2 大数据相关理论 |
| 第3章 大数据时代SY公司客户关系管理现状及问题 |
| 3.1 SY公司的基本概况 |
| 3.2 大数据时代SY公司客户关系管理的现状 |
| 3.2.1 SY公司客户关系管理组织 |
| 3.2.2 SY公司客户关系管理系统 |
| 3.2.3 SY公司客户关系管理的特点 |
| 3.3 大数据时代SY公司客户关系管理存在的问题 |
| 3.3.1 客户关系管理缺乏全面共享的大数据信息 |
| 3.3.2 客户的识别和分类缺乏大数据思维 |
| 3.3.3 客户关系的维护缺乏大数据运用 |
| 3.3.4 客户关系管理的绩效考核缺乏大数据支撑 |
| 第4章 应用大数据改进SY公司客户关系管理的措施 |
| 4.1 应用大数据构建客户关系管理信息平台 |
| 4.1.1 精确采集并更新客户数据 |
| 4.1.2 构建高价值客户流失预警制度 |
| 4.1.3 实施客户精准营销策略 |
| 4.2 应用大数据技术实施客户分群 |
| 4.2.1 基于大数据的客户分群模型 |
| 4.2.2 大数据挖掘的聚类分析法 |
| 4.2.3 基于聚类分析法的SY公司客户分群结果 |
| 4.3 应用大数据实现客户分析和考评顾客忠诚度 |
| 4.3.1 应用大数据技术实现客户分析 |
| 4.3.2 应用大数据构建顾客忠诚度考评量化机制 |
| 4.4 应用大数据改进对公司客户关系管理的绩效考核 |
| 4.4.1 对业务部门与员工客户关系管理的绩效考核 |
| 4.4.2 对支撑部门与员工客户关系管理的绩效考核 |
| 第5章 研究结论及展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）中德安联互联网保险营销对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法和路径 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究路径图 |
| 1.3 本文研究内容及创新之处 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外文献综述 |
| 2.1.1 客户关系管理研究及应用现状 |
| 2.1.2 客户满意度 |
| 2.1.3 数据挖掘技术研究现状 |
| 2.2 客户关系管理的基本概念 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义 |
| 2.2.2 客户关系管理的理念 |
| 2.2.3 客户关系管理的流程 |
| 2.3 保险公司客户关系管理的发展历程 |
| 2.3.1 保险公司客户关系管理的兴起 |
| 2.3.2 保险公司应用客户关系管理的必要性 |
| 2.4 数据挖掘的相关理论 |
| 2.4.1 数据挖掘的定义 |
| 2.4.2 数据挖掘的任务 |
| 2.4.3 数据挖掘的流程 |
| 第3章 数据挖掘技术在保险公司CRM中的作用 |
| 3.1 客户分类 |
| 3.2 客户利润回报分析和预测 |
| 3.3 客户信用分析 |
| 3.4 客户偏好分析 |
| 第4章 基于数据挖掘的A企业保险业务的客户分析 |
| 4.1 A公司保险业务客户信息的识别 |
| 4.1.1 客户学历识别 |
| 4.1.2 基于客户职业构成的客户价值识别 |
| 4.1.3 基于成本贡献率的客户识别 |
| 4.2 A保险公司保险业务客户分级 |
| 4.2.1 基于RFM的保险业务客户分级 |
| 4.2.2 客户价值分析 |
| 4.2.3 基于聚类的保险业务客户分级 |
| 4.3 A保险公司保险业务的需求分析 |
| 4.3.1 根据客户特征的总体需求分析 |
| 4.3.2 不同学历客户的需求 |
| 4.3.3 不同职业客户的需求 |
| 4.3.4 不同年龄客户的需求 |
| 4.3.5 RFM核心价值数据提取重要特征进行购买偏好分析 |
| 第5章 A公司客户关系管理优化 |
| 5.1 客户需求层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.1.1 以客户需求为中心 |
| 5.1.2 区分高价值客户 |
| 5.1.3 重视机构客户服务 |
| 5.1.4 加强售后服务管理 |
| 5.2 操作层面的客户关系管理方案 |
| 5.2.1 进一步改进和优化核心业务 |
| 5.2.2 提高本土产品研发能力日常服务 |
| 5.2.3 实施客户公关管理策略 |
| 5.2.4 推行品牌推广宣传策略 |
| 5.3 分析层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.3.1 需要深入到市场内部明确客户需求 |
| 5.3.2 不断创新市场调研方式 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的不足之处 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于流程挖掘的业务流程分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 业务流程管理与流程挖掘 |
| 2.2 流程建模算法 |
| 2.3 基于流程挖掘的流程分析框架 |
| 2.4 案例信息抽取 |
| 2.5 业务流程分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于流程挖掘的流程分析三维框架 |
| 3.1 框架模型元素提取 |
| 3.2 流程分析三维框架模型创建 |
| 3.3 事件日志维 |
| 3.3.1 业务理解 |
| 3.3.2 数据准备 |
| 3.3.3 数据预处理 |
| 3.4 流程建模维 |
| 3.4.1 流程建模算法选择 |
| 3.4.2 流程模型创建及评估 |
| 3.5 多视角维 |
| 3.5.1 多视角流程诊断 |
| 3.5.2 诊断结果分析及改进支持 |
| 3.6 流程分析三维框架有效性验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于文本分类的案例信息抽取方法 |
| 4.1 案例信息抽取定义 |
| 4.2 引入文本分类的案例信息抽取方法 |
| 4.2.1 时间戳抽取 |
| 4.2.2 活动抽取 |
| 4.2.3 试验评估 |
| 4.3 顾客投诉实例研究 |
| 4.3.1 实例背景 |
| 4.3.2 业务理解 |
| 4.3.3 数据准备 |
| 4.3.4 时间戳抽取 |
| 4.3.5 活动抽取 |
| 4.3.6 试验评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于模糊挖掘的流程建模方法 |
| 5.1 模糊挖掘算法原理 |
| 5.2 引入文本聚类的流程建模方法 |
| 5.3 应急救援实例研究 |
| 5.3.1 实例背景 |
| 5.3.2 业务理解 |
| 5.3.3 数据准备 |
| 5.3.4 案例信息抽取 |
| 5.3.5 流程建模 |
| 5.3.6 模型有效性验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于流程挖掘的多视角诊断方法 |
| 6.1 多视角流程诊断原理 |
| 6.1.1 控制流视角 |
| 6.1.2 资源视角 |
| 6.1.3 案例视角 |
| 6.1.4 流程比较视角 |
| 6.1.5 诊断视角整合及选择 |
| 6.2 顾客投诉实例研究 |
| 6.2.1 案例内容诊断 |
| 6.2.2 案例属性差异诊断 |
| 6.2.3 流程性能诊断 |
| 6.2.4 业务流程比较 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 基于AcciMap建模的业务流程分析方法 |
| 7.1 引入AcciMap建模的业务流程分析方法 |
| 7.2 顾客投诉实例研究 |
| 7.2.1 业务流程管理系统层级界定 |
| 7.2.2 业务流程管理问题识别 |
| 7.2.3 业务流程管理因素识别 |
| 7.2.4 业务流程管理AcciMap建模 |
| 7.2.5 AcciMap流程管理模型测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 本文结论 |
| 8.2 研究不足与研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）基于数据挖掘的综合医院排队分析系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状及发展 |
| 1.3 现有医院排队系统存在的问题 |
| 1.4 本文的研究工作和章节安排 |
| 第二章 相关理论及技术 |
| 2.1 排队论与排队系统 |
| 2.1.1 排队系统的基本组成 |
| 2.1.2 排队系统的衡量指标 |
| 2.1.3 排队系统的符号表示方法及常见类型 |
| 2.2 数据挖掘技术 |
| 2.2.1 数据仓库 |
| 2.2.2 数据挖掘 |
| 2.2.3 数据挖掘过程和方法 |
| 2.3 决策树及其算法 |
| 2.3.1 分类决策树 |
| 2.3.2 决策树的构造 |
| 2.3.3 决策树算法 |
| 2.4 系统开发结构 |
| 2.4.1 C/S体系结构 |
| 2.4.2 B/S体系结构 |
| 2.4.3 C/S结构与B/S结构的比较 |
| 2.5 Java EE及相关技术 |
| 2.5.1 Java |
| 2.5.2 JDK |
| 2.5.3 Tomcat |
| 2.6 Microsoft SQL SERVER2008 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 X医院信息系统基本情况及分析 |
| 3.1.1 X医院HIS基本情况 |
| 3.1.2 X医院各信息系统中基础数据 |
| 3.1.3 X医院信息系统数据特点 |
| 3.2 X医院门诊流程及模型分析 |
| 3.2.1 X医院门诊流程描述 |
| 3.2.2 X医院门诊排队模型分析 |
| 3.3 系统用户需求及目标分析 |
| 3.3.1 系统用户需求 |
| 3.3.2 系统目标分析 |
| 3.4 系统需求 |
| 3.4.1 系统的功能需求 |
| 3.4.2 系统的非功能需求 |
| 3.5 系统用例图 |
| 3.6 系统硬件需求 |
| 3.7 系统可行性研究 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 数据挖掘的设计 |
| 4.1.1 设计概述 |
| 4.1.2 数据仓库设计 |
| 4.1.3 数据预处理 |
| 4.2 软件系统设计 |
| 4.2.1 系统的模块结构 |
| 4.2.2 系统逻辑框架结构 |
| 4.2.3 系统的工作流程 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库概念结构设计 |
| 4.3.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.4 硬件概要设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现及测试 |
| 5.1 数据挖掘的实现 |
| 5.1.1 数据准备 |
| 5.1.2 创建多维数据集 |
| 5.1.3 创建数据挖掘结构 |
| 5.1.4 就诊行为模型挖掘结果 |
| 5.2 系统软件实现 |
| 5.2.1 数据库实现 |
| 5.2.2 接口管理的实现 |
| 5.2.3 系统管理的实现 |
| 5.2.4 队列管理的实现 |
| 5.2.5 呼叫管理的实现 |
| 5.3 系统硬件实现 |
| 5.3.1 服务器端的硬件实现 |
| 5.3.2 候诊区的硬件实现 |
| 5.3.3 叫号终端的硬件实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 系统测试设备 |
| 5.4.2 功能测试 |
| 5.4.3 性能测试 |
| 5.4.4 测试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）东风汽车悬架弹簧有限公司客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、选题背景 |
| 二、研究目的和意义 |
| 三、国内外研究动态 |
| 四、研究思路和框架 |
| 五、研究内容和方法 |
| 六、创新之处 |
| 第一章 客户关系管理相关理论基础 |
| 第一节 客户关系管理核心概念 |
| 一、客户关系管理的本质 |
| 二、客户关系管理的内涵 |
| 三、客户满意与客户忠诚 |
| 第二节 客户关系的基本类型与生命周期 |
| 一、客户分类 |
| 二、客户关系的基本类型 |
| 三、客户关系的生命周期 |
| 第二章 影响客户关系管理的因素分析 |
| 第一节 企业战略目标的影响 |
| 一、战略目标制定的影响 |
| 二、战略目标内容的影响 |
| 第二节 企业价值观念及能力的影响 |
| 一、领导者价值观的影响 |
| 二、员工执行力与价值观的影响 |
| 第三节 企业决策力和执行力的影响 |
| 一、企业决策力的影响 |
| 二、企业执行力的影响 |
| 第三章 东风汽车悬架弹簧有限公司客户关系管理现状和问题 |
| 第一节 东风汽车悬架弹簧有限公司基本介绍 |
| 一、公司概述 |
| 二、东风悬架公司营销环境分析 |
| 第二节 东风汽车悬架弹簧有限公司客户关系管理现状分析 |
| 一、客户分类 |
| 二、客户关系分类 |
| 三、客户关系管理生命周期分析 |
| 第三节 东风汽车悬架弹簧有限公司客户关系管理问题分析 |
| 一、客户分类存在问题 |
| 二、客户关系分类存在问题 |
| 三、客户关系管理生命周期问题 |
| 第四章 标杆企业客户关系管理的经验与启示 |
| 第一节 标杆企业客户关系管理的经验 |
| 一、公司概况 |
| 二、用发展战略引领客户关系管理 |
| 三、客户关系管理细分策略 |
| 四、采用ERP信息管理技术 |
| 第二节 标杆企业客户关系管理的启示 |
| 一、深化组织结构变革 |
| 二、加强企业文化建设 |
| 三、树立市场营销观念 |
| 四、建立考核激励机制 |
| 第五章 东风汽车悬架弹簧有限公司客户关系管理改进策略 |
| 第一节 加强客户信息管理 |
| 一、客户信息搜集 |
| 二、数据信息库的建立 |
| 三、数据挖掘 |
| 第二节 引入ERP销售系统 |
| 一、客户信息建立与维护 |
| 二、销售订单管理 |
| 三、销售统计和分析 |
| 第三节 客户分类管理改善与优化 |
| 一、客户分类方法改善 |
| 二、差异化客户关系管理优化 |
| 第四节 客户关系管理的策略保障 |
| 一、调整企业组织架构 |
| 二、优化激励机制 |
| 三、强化客户化人力资源管理 |
| 结论 |
| 一、研究结论与启示 |
| 二、研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 课题意义和国内外研究现状 |
| 1.1 课题的内容和意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 客户关系管理的发展历史 |
| 1.2.2 数据挖掘的发展历史 |
| 1.2.3 国内外的应用现状 |
| 第2章 客户关系管理(CRM)分析 |
| 2.1 客户关系管理的概念 |
| 2.2 客户关系管理的必要性 |
| 2.3 客户关系管理的主要内容 |
| 2.4 客户关系管理系统的架构模式 |
| 2.5 客户关系管理的重要意义 |
| 第3章 数据挖掘技术(DM)分析 |
| 3.1 数据挖掘的概念 |
| 3.2 数据挖掘的主要内容 |
| 3.3 数据挖掘的分析方法和实际应用 |
| 3.3.1 分类分析 |
| 3.3.2 回归分析 |
| 3.3.3 聚类分析 |
| 3.3.4 关联规则分析 |
| 3.3.5 特征分析 |
| 3.3.6 偏差分析 |
| 3.3.7 网络挖掘 |
| 3.4 数据挖掘的常用算法和实际应用 |
| 3.4.1 决策树算法分析(decision tree) |
| 3.4.2 聚类算法(K-Means) |
| 3.4.3 SVM分类算法(Support Vector Machine) |
| 3.4.4 Apriori算法(The Apriori algorithm) |
| 3.4.5 最大期望(EM)算法(Expectation Maximization) |
| 3.4.6 PR值算法(PageRank) |
| 3.4.7 集成学习算法(ensemble learning) |
| 3.4.8 KNN邻近算法(k-nearest neighbor classification) |
| 3.4.9 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes) |
| 3.4.10 分类与回归树算法(CART) |
| 3.5 数据挖掘成功应用的经典案例分析 |
| 3.5.1 沃尔玛“啤酒加尿布”营销 |
| 3.5.2 戴尔公司客户分类的成功 |
| 3.6 数据挖掘的重要意义 |
| 第4章 基于数据挖掘技术的商场CRM的设计 |
| 4.1 基于数据挖掘技术的商场CRM的必要性 |
| 4.2 基于数据挖掘技术的商场CRM的模块设计 |
| 4.2.1 业务操作子系统 |
| 4.2.2 客户合作子系统 |
| 4.2.3 数据分析子系统 |
| 4.3 基于数据挖掘技术的商场CRM的功能设计 |
| 4.3.1 获取新客户 |
| 4.3.2 客户细分 |
| 4.3.3 交叉销售 |
| 4.3.4 个性化营销服务 |
| 4.3.5 客户保持与客户流失分析 |
| 4.3.6 客户盈利能力分析与预测 |
| 4.3.7 客户满意度分析 |
| 4.4 基于数据挖掘技术的商场CRM的重要意义 |
| 第5章 基于数据挖掘技术的商场CRM的实现 |
| 5.1 基于数据挖掘技术的商场CRM的整体架构 |
| 5.2 商场CRM中数据挖掘的应用流程 |
| 5.2.1 确定分析和预测目标 |
| 5.2.2 数据预处理 |
| 5.2.3 数据转换 |
| 5.2.4 数据挖掘模型构造 |
| 5.2.5 数据挖掘的模式评估 |
| 5.2.6 数据挖掘结果(知识表示) |
| 5.3 商场CRM中数据挖掘的算法设计 |
| 5.3.1 针对客户分类的数据挖掘算法 |
| 5.3.2 针对交叉销售的数据挖掘算法 |
| 5.3.3 针对客户获取数据挖掘算法 |
| 5.3.4 针对客户保持的数据挖掘算法 |
| 5.4 基于数据挖掘技术的商场CRM与传统企业管理对比 |
| 5.4.1 能够智能化的得进行信息的处理。 |
| 5.4.2 一对一的个性化服务 |
| 5.4.3 数据集中共享 |
| 5.4.4 高度集成的交流渠道 |
| 5.4.5 系统可扩展性 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师介绍 |
| 作者介绍 |
| 学位论文数据集 |
（10）瓦轴集团产品售后质量反馈及数据分析系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关技术及理论研究 |
| 2.1 文本特征提取技术 |
| 2.2 数据挖掘技术 |
| 2.3 信息系统开发技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 业务需求分析 |
| 3.1 业务需求概述 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 系统功能架构设计 |
| 4.3 系统详细设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统关键技术实现及测试 |
| 5.1 文本特征提取技术 |
| 5.2 CS-LSSVM算法 |
| 5.3 信息系统实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、顾客关系管理中的数据挖掘技术（论文参考文献）
- [1]优米儿童绘本馆客户关系管理研究[D]. 王存. 云南师范大学, 2021(08)
- [2]HS超市客户关系管理系统优化研究[D]. 顾志远. 安徽财经大学, 2020(05)
- [3]数据挖掘算法在零售行业中的研究与应用[D]. 晏开. 广东工业大学, 2020(02)
- [4]基于大数据的SY公司客户关系管理研究[D]. 易亮. 新疆大学, 2020(07)
- [5]中德安联互联网保险营销对策研究[D]. 徐小曼. 山东师范大学, 2020(09)
- [6]基于流程挖掘的业务流程分析方法研究[D]. 吴琼. 天津大学, 2019(01)
- [7]基于数据挖掘的综合医院排队分析系统[D]. 李勇. 电子科技大学, 2019(04)
- [8]东风汽车悬架弹簧有限公司客户关系管理研究[D]. 王俊淞. 中南财经政法大学, 2019(02)
- [9]数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用研究[D]. 琚会婧. 华北理工大学, 2019(01)
- [10]瓦轴集团产品售后质量反馈及数据分析系统研究[D]. 鞠欣悦. 辽宁工程技术大学, 2019(07)
标签：数据挖掘论文; 市场营销论文; crm客户管理系统论文; 数据挖掘算法论文; 客户信息论文;