数据挖掘在房地产客户关系管理中的应用研究

论文摘要

客户关系管理（CRM）是企业的一种商业策略,它在现代企业中扮演越来越重要的角色,是企业提升竞争力的必经之路。在客户关系管理流程中,如何将大量的客户资料和交易数据转化为能够为企业决策提供支持的各种信息是房产企业面临的一个重要问题。面对快速增长的海量数据收集,企业需要有力的数据分析工具将丰富的数据转换成有价值的知识。数据挖掘是一个从大量数据中提取有用的、有趣的知识的处理过程。数据挖掘发现的知识模式有多种不同的类型,常见的模式有:关联模式、分类模式、聚类模式、决策树等。本文着重介绍了关联模式（关联规则）的基本概念、常用的算法和改进算法,以及研究现状,并指出关联规则挖掘是当前的热门。关联规则挖掘算法中,大部分算法都基于Apriori算法进行计算,其在挖掘过程中会产生大量候选项集,降低了关联规则挖掘的效率;同时关联规则挖掘会得到大量冗余规则,降低了关联规则挖掘的效率;并且关联规则挖掘的用户交互性能也较差。本文在深入研究现有算法的基础上,为了提高用户数据挖掘的人机交互性能,解决关联规则挖掘产生冗余规则的问题,提出了一种关联规则挖掘方法—Apriori+算法。Apriori+算法改进了事务数据库的存放形式,提高关联规则的效率和交互性,采用新数据预处理和用户导向的关联规则数据挖掘,其效率有明显的提高。本文基于某房地产开发企业实施的CRM项目,从房地产客户关系管理的实际需求入手,在分析了关联规则挖掘的基本原理和技术特点后,重点讨论了关联规则挖掘技术进行房地产业客户意向分析的问题,对数据挖掘技术在房地产客户管理系统中应用的方式和方法进行了详细探讨,并给出了一个成功实施的案例。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的提出及研究意义
• 1.2 CRM的应用现状与发展趋势
• 1.2.1 国外现状
• 1.2.2 国内现状
• 1.2.3 CRM应用存在的问题
• 1.2.4 CRM的发展趋势
• 1.2.5 数据挖掘的研究现状和面临困难与挑战
• 1.2.6 数据挖据工具的介绍
• 1.3 论文的内容及思路
• 1.4 论文的创新之处
• 1.5 本章小结
• 第2章 房地产客户关系管理中数据挖掘的相关理论
• 2.1 我国房地产行业现状分析
• 2.1.1 我国房地产业的行业特征
• 2.1.2 我国房地产业CRM的实施必要性
• 2.2 客户关系管理
• 2.2.1 概述
• 2.2.2 CRM系统的功能结构
• 2.3 数据挖掘技术
• 2.3.1 数据挖掘的定义
• 2.3.2 数据挖掘的步骤
• 2.3.3 现有数据挖掘的方法
• 2.4 CRM中数据挖掘的基本应用
• 2.5 本章小结
• 第3章 房地产客户关系管理中挖掘算法研究
• 3.1 房地产CRM中数据挖掘的内容分析
• 3.2 CRM中关联规则挖掘的方法研究
• 3.2.1 关联规则的基本概念
• 3.2.2 关联规则挖掘的步骤
• 3.3 频繁项集挖掘的方法
• 3.3.1 Apriori算法概述
• 3.3.2 Apriori算法性能瓶颈问题
• 3.3.3 Apriori算法性能优化
• 3.3.4 本研究对算法的改进
• 3.4 Apriori+算法的实现
• 3.4.1 优化策略1的实现
• 3.4.2 优化策略2的实现
• 3.4.3 优化策略3的实现
• 3.5 本章小结
• 第4章 房地产客户关系管理中挖掘模型的建立与评价
• 4.1 数据准备
• 4.2 数据预处理
• 4.3 特征数据抽取及客户意向模型的设计
• 4.4 模型的实施及结果分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 结论与展望
• 5.1 本文主要工作总结
• 5.2 今后工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文