潍坊网通CRM数据仓库系统的设计与实现

论文摘要

本文结合目前潍坊网通的实际情况，设计了潍坊网通的客户关系管理系统，该系统包含统一客户接入管理、渠道管理、销售管理、订单处理、客户信息管理、俱乐部管理、帐单与收费管理、系统管理、经营分析管理、总部接口等子系统。本文就经营分析管理子系统，根据决策者的决策思维方式，利用数据仓库、联机分析处理、应用决策理论等多种技术，从系统分析角度为决策者或决策分析人员创建一种决策分析环境，以支持决策者解决半结构化和非结构化决策问题。而数据挖掘恰恰是经营分析管理中一个全面的智能化解决方案，通过数据挖掘从大量的数据中抽取出潜在的，有价值的知识、模型或规则，经过分析，使企业能够从中发现其业务发展的趋势，并为决策提供支持，提供深层次的客户智能服务，为企业赢得更高的收入。本文主要利用数据仓库、联机分析处理技术和数据挖掘等多种技术构建潍坊网通的分析CRM系统，即经营分析管理子系统。文中详细介绍了客户关系管理系统、数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术。接着重点讨论了数据仓库的构建模型和构建过程，从操作型环境抽取数据并导入数据仓库方法，对数据进行综合处理的实现技术，以及后期数据如何追加到数据仓库的机制，并详细介绍了关系规则挖掘模型，Apriori算法，和FP-growth算法的实现技术。在确定了系统的关键技术后，结合潍坊网通的实际情况，完成了其分析型CRM系统的设计和实现。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 客户关系管理系统的发展现状
• 1.2 “潍坊网通 CRM 数据仓库系统的设计与实现”项目的立题背景
• 1.3 本文主要研究内容
• 第二章 数据仓库的理论基础
• 2.1 数据仓库的概念
• 2.2 数据仓库的数据组织
• 2.2.1 数据仓库的数据组织结构
• 2.2.2 数据仓库中的粒度与分割
• 2.2.3 数据仓库中的数据存储
• 2.3 数据仓库的三级数据模型
• 2.4 数据仓库工具
• 2.5 联机分析（OLAP）的基本概念
• 2.5.1 OLAP 的概念
• 2.5.2 多维数据结构
• 2.6 多维 OLAP 与关系 OLAP
• 2.6.1 基于多维数据库的 OLAP 实现（即 MOLAP）
• 2.6.2 基于关系数据库的 OLAP 实现即（ROLAP）
• 2.7 OLTP 与 OLAP 的关系及比较
• 2.8 数据挖掘（DM）
• 2.9 关联规则的挖掘模型
• 2.9.1 Apriori 算法
• 2.9.2 关联规则的产生
• 2.10 本章小结
• 第三章 潍坊网通 CRM 数据仓库的设计
• 3.1 数据仓库的设计步骤
• 3.2 概念模型设计
• 3.2.1 确定系统边界
• 3.2.2 确定主要的主题域
• 3.2.3 主题的描述
• 3.2.4 技术准备工作
• 3.3 逻辑模型设计
• 3.3.1 分析主题域
• 3.3.2 粒度划分
• 3.3.3 星型模型和雪花模型
• 3.4 物理模型设计
• 3.5 数据仓库的系统结构
• 3.6 数据的抽取
• 3.7 数据的处理和综合
• 3.8 数据仓库的数据追加
• 3.9 本章小结
• 第四章 潍坊网通 CRM系统的实现
• 4.1 数据挖掘算法的设计及实现
• 4.2 系统的分析与实现
• 4.2.1 系统的总体结构
• 4.2.2 系统的功能设计
• 4.3 本章小结
• 第五章 数据挖掘在潍坊网通 CRM 系统中的应用
• 5.1 问题的定义
• 5.2 数据的选择
• 5.3 模型的选择与评估
• 5.4 分析结果与应用
• 5.5 本章小结
• 结论
• 致谢