南都电源公司信息化系统中数据挖掘的研究和应用

论文摘要

近年来,国内电源行业的快速发展使得电源企业规模不断扩大,企业之间的市场竞争也日趋激烈,如何提高企业的竞争力已成为企业管理者必须要考虑的一个问题。越来越多的企业认识到,客户是他们的重要战略资源、是企业的生命线,如何保留现有客户和发展新客户,提高企业的竞争力,是企业需要考虑的重要问题。数据挖掘作为一种先进的数据分析方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。本文通过分析电源行业特点,总结了电源制造企业的信息化建设现状及存在的问题。本文以浙江一家大型的电源企业为研究对象,详细分析该企业客户关系管理的内容,提出符合该企业客户关系管理数据特点的数据挖掘解决方案。主要研究内容如下：(1)研究了数据挖掘的主要算法,详细分析了电源的业务特点和客户关系管理系统,在对比分析了数据挖掘主要方法的基础上,选择了适合该电源企业数据特点的数据挖掘算法,用聚类分析方法进行客户细分,用时间序列进行销售预测；(2)提出了适合企业需求的数据仓库构建方案,从应用的角度对数据仓库、数据预处理过程和数据挖掘模型设计与实现作了详细介绍,构建了基于聚类分析的客户细分挖掘模型和基于时序分析的销售预测挖掘模型。本文把数据挖掘技术应用到电源生产企业,为企业提供决策支持,为企业的营销策略提供技术保障,也有益于提高企业的服务质量,这对提升企业竞争力具有一定的意义。对数据挖掘在生产企业的应用也有一定的参考价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 客户关系管理的研究现状
• 1.2.2 数据挖掘的研究现状
• 1.3 研究目的与意义
• 1.4 论文研究思路与主要内容
• 第2章 数据挖掘方法及相关技术研究
• 2.1 数据挖掘定义与功能
• 2.1.1 数据挖掘的定义
• 2.1.2 数据挖掘的功能
• 2.2 数据挖掘中的主要方法
• 2.2.1 决策树方法
• 2.2.2 关联规则方法
• 2.2.3 聚类分析方法
• 2.2.4 时间序列方法
• 2.2.5 其他分析方法
• 2.3 数据挖掘过程
• 2.4 数据挖掘与联机分析处理、数据仓库
• 2.4.1 联机分析处理与数据仓库
• 2.4.2 数据挖掘、联机分析处理和数据仓库之间的联系
• 2.5 小结
• 第3章 数据仓库设计
• 3.1 需求分析
• 3.1.1 电源生产企业的业务特点
• 3.1.2 现阶段电源信息化系统问题分析
• 3.1.3 需求分析
• 3.2 数据仓库设计分析
• 3.2.1 数据仓库设计相关理论
• 3.2.2 数据仓库设计分析
• 3.3 南都电源信息化系统中数据仓库的设计
• 3.3.1 系统事实表和维表的设计
• 3.3.2 构建的主题数据仓库
• 3.4 小结
• 第4章 数据预处理和数据仓库的建立
• 4.1 数据的安全和访问权限
• 4.2 数据的整合转换
• 4.2.1 数据的整合转换
• 4.2.2 所用工具介绍
• 4.2.3 预处理步骤实施和数据仓库的建立
• 4.3 建立数据立方体
• 4.3.1 定义数据源和数据源视图
• 4.3.2 创建多维数据集
• 4.4 小结
• 第5章 数据挖掘模型的实现
• 5.1 系统开发环境
• 5.2 数据挖掘算法的选择
• 5.3 聚类分析和客户细分挖掘模型实现
• 5.3.1 聚类分析
• 5.3.2 聚类分析的DMX查询
• 5.3.3 南都电源客户细分挖掘模型实现
• 5.4 时序分析和销售预测挖掘模型实现
• 5.4.1 时序分析
• 5.4.2 时序算法的DMX查询
• 5.4.3 南都电源销售预测挖掘模型实现
• 5.5 小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录