基于数据挖掘的煤炭CRM系统的研究与实现

论文摘要

煤炭作为我国基础行业,其有效供给保证了国家经济和社会发展的需求,也为我国总体经济增长做出了巨大贡献。但目前煤炭行业营销面临着营销管理观念落后、营销方法单一、信息交流不畅等问题,由此促使煤炭企业从买“产品”转向买“服务”上来。客户关系管理,尤其是相关软件的应用,使企业可以快速对客户反馈的各种信息进行收集、整理、分析,以掌握和监控一些重点欠款用户的货款回收情况,避免恶性透支和拖欠煤款现象;同时将这些信息运用到从煤炭产品加工到售后服务的各个环节,可以提高产品适应市场的能力,有针对性地满足客户要求,根据市场环境变化,及时采取相应措施,调整营销策略,降低经营风险。本文分析了数据挖掘技术及CRM系统的特征,在研究数据挖掘技术和CRM的基础上,结合数据挖掘技术的特点和CRM系统的特殊需求,重点对数据挖掘技术在CRM中的应用进行了分析研究,并以福建煤电MES项目为研究背景,开发了基于数据挖掘的CRM系统。首先,本文提出了一种新的系统架构一虚拟B/S架构,该架构结合了C/S和B/S的优点,提高了系统运行效率和数据安全性;其次,在操作型CRM中,实现了销售计划、销售合同、客户账款、实时库存等数据一体化和操作自动化,简化了工作、保证了数据的准确性和一致性,实现了数据的共享和实时性;最后,在分析型CRM中,综合运用粗糙集和模糊聚类等数据挖掘技术,对煤炭客户细分进行分析和研究。先采用粗糙集联系度对决策信息表进行简约,再进行聚类,有效减少了聚类算法的计算量,提高了算法的效率和信息的可辨性;另外采用模糊聚类方法进行聚类,通过阈值的调整过程,可以看到数据样本和其他类别之间的联系,能更客观地反映出现实世界。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.1.1 煤炭信息化发展和现状
• 1.1.2 煤炭企业的营销现状
• 1.1.3 煤炭企业实施客户关系管理的必要性
• 1.2 福建煤电股份有限公司信息化现状和需求分析
• 1.2.1 福建煤电股份有限公司信息化现状概述
• 1.2.2 福建煤电股份有限CRM系统的需求分析
• 1.3 论文的结构和主要工作
• 1.3.1 论文的结构
• 1.3.2 论文的主要研究工作和创新
• 第二章 客户关系管理与数据挖掘
• 2.1 CRM概述
• 2.1.1 CRM的定义
• 2.1.2 CRM的分类和结构
• 2.1.3 CRM的工作流程
• 2.2 CRM应用系统
• 2.2.1 操作型CRM应用系统
• 2.2.2 分析型CRM应用系统
• 2.3 数据挖掘概述
• 2.3.1 数据挖掘的定义
• 2.3.2 数据挖掘的功能
• 2.3.3 数据挖掘的过程
• 2.3.4 常用的数据挖掘技术
• 2.4 基于数据挖掘的CRM
• 2.4.1 数据挖掘和CRM的结合
• 2.4.2 CRM中实施数据挖掘的流程
• 2.4.3 数据挖掘在CRM中的应用
• 第三章 基于数据挖掘的煤炭CRM系统架构
• 3.1 C/S和B/S系统架构
• 3.1.1 C/S体系结构
• 3.1.2 B/S体系结构
• 3.2 C/S和B/S的比较
• 3.2.1 C/S和B/S的区别
• 3.2.2 C/S架构软件的优势与劣势
• 3.2.3 B/S架构软件的优势与劣势
• 3.3 基于数据挖掘的煤炭CRM系统架构—虚拟B/S体系
• 第四章 基于数据挖掘的煤炭CRM系统
• 4.1 煤炭CRM系统的分析
• 4.1.1 业务数据流分析
• 4.1.2 功能需求分析
• 4.2 煤炭CRM系统的设计
• 4.2.1 系统的功能结构
• 4.2.2 数据库设计
• 4.2.3 系统开发环境与工具选择
• 4.3 煤炭CRM系统的实现
• 4.3.1 分类销售计划的实现
• 4.3.2 自动客户账款的实现
• 4.3.3 自动销售合同的实现
• 4.3.4 实时存货管理的实现
• 4.3.5 自定义汇总报表的实现
• 4.3.6 权限分配的实现
• 第五章 基于粗糙集的模糊聚类在煤炭客户细分中的应用
• 5.1 客户细分的意义
• 5.2 粗糙集理论知识
• 5.2.1 粗糙集理论的基本知识
• 5.2.2 属性的约简
• 5.2.3 集对分析和粗糙集的联系度
• 5.2.4 模糊集理论
• 5.3 聚类分析
• 5.3.1 聚类分析中的主要算法及其比较
• 5.3.2 基于层次的系统聚类方法
• 5.4 基于粗糙集联系度的系统聚类方法
• 5.5 基于粗糙集联系度的系统聚类在煤炭客户细分中的应用
• 5.5.1 数据准备和预处理
• 5.5.2 主程序流程图
• 5.5.3 算法实现
• 5.5.4 实验结果和分析
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文和从事的科研项目