体检中心CRM构建及数据挖掘的应用研究

论文摘要

随着人们物质文化生活水平的不断提高,健康已成为全社会关注的热点。专业的健康体检机构为适应社会需求而迅速发展起来。但是,在体检技术水平和硬件条件趋向同质化的今天,体检中心只有主动了解体检客户的期望,并以满足其需求为导向的营销方式来开拓和维系体检客源,建立体检中心客户关系管理系统,才能在激烈的体检市场竞争中求得生存和发展。本文的主要工作和成果如下：分析了数据挖掘及CRM系统的特征,在研究数据挖掘和CRM的基础上,结合数据挖掘的特点和体检中心的需求,重点对数据挖掘在CRM中的应用进行了分析研究,分析设计了基于数据挖掘的CRM系统。运用聚类分析和决策树算法,对体检中心客户细分进行了分析和研究。先用K均值聚类算法对数据进行简约,确定重要客户。在此基础上,使用C5.0算法构造二次客户细分决策树,并由此归纳重要客户判断规则。运用关联分析方法对体检中心数据进行挖掘。通过选用关联规则中Apriori算法对处理后的数据进行分析,得到生理指标与各个症状之间的关联,以及疾病的预测。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 客户关系管理系统
• 1.2.2 数据挖掘在CRM中的使用情况
• 1.3 论文的研究内容
• 1.4 论文的结构
• 第2章 客户关系管理及数据挖掘基本理论
• 2.1 客户关系管理
• 2.1.1 CRM简介
• 2.1.2 CRM的定义
• 2.1.3 CRM的基本特征
• 2.1.4 CRM的主要功能结构
• 2.1.5 数据分析处理流程
• 2.2 体检中心CRM的研究
• 2.2.1 体检中心应用CRM的几个主要方面
• 2.2.2 提高体检中心CRM质量的重要意义
• 2.3 数据挖掘技术
• 2.3.1 数据挖掘的概念
• 2.3.2 数据挖掘的流程
• 2.3.3 数据挖掘的分类
• 2.5 本章小结
• 第3章 体检中心CRM系统的分析和设计
• 3.1 系统的需求分析
• 3.2 系统的总体设计
• 3.2.1 总体设计思想
• 3.2.2 体检中心CRM系统的开发原则
• 3.2.3 开发平台
• 3.2.4 采用面向对象的组件技术
• 3.2.5 数据库选择
• 3.2.6 数据加密
• 3.3 CRM系统的详细设计
• 3.3.1 客户信息管理
• 3.3.2 营销活动管理
• 3.3.3 绩效评估管理
• 3.3.4 客户行为管理
• 3.3.5 分析统计管理
• 3.3.6 通讯平台
• 3.4 本章小结
• 第4章 数据挖掘技术在体检中心CRM中的应用
• 4.1 数据挖掘在CRM中的实施
• 4.2 数据挖掘在CRM中的应用
• 4.2.1 客户群体分类
• 4.2.2 客户盈利能力分析
• 4.2.3 客户获取和客户保持
• 4.2.4 客户满意度分析
• 4.3 客户细分模型和挖掘算法选择
• 4.3.1 人口细分
• 4.3.2 行为细分
• 4.3.3 体检中心客户群的现状
• 4.3.4 体检中心的客户细分方法与步骤
• 4.3.5 基于K-means的客户细分
• 4.3.6 基于C5.0算法的二次客户细分
• 4.4 健康评估模型
• 4.4.1 基于关联分析的数据挖掘
• 4.4.2 Apriori算法在体检CRM中的应用
• 4.5 本章小结
• 第5章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢