CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘在兒童培訓(xùn)機(jī)構(gòu)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘在兒童培訓(xùn)機(jī)構(gòu)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
趙艷芹,孫昌立
(黑龍江科技學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,哈爾濱150027)
(zyq_jean@sina. com)
摘 要:針對(duì)Ap riori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法需要多次掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)及產(chǎn)生的候選集龐大的瓶頸問(wèn)題,提出一種不產(chǎn)生
候選項(xiàng)目集,即可產(chǎn)生項(xiàng)目集的新算法,對(duì)數(shù)據(jù)的處理次數(shù)大大減少,提高了挖掘效率。并結(jié)合在兒童培訓(xùn)機(jī)構(gòu)客戶
關(guān)系管理(CRM)中客戶選擇的培訓(xùn)內(nèi)容的具體應(yīng)用分析,闡明了基于Ap riori改進(jìn)算法的CRM數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ趦和?
訓(xùn)機(jī)構(gòu)增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要意義。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;兒童培訓(xùn)機(jī)構(gòu);客戶關(guān)系管理;Ap riori算法;頻繁集
中圖分類號(hào): TP301. 6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
Applica tion of da ta m in ing in CRM of children tra in ing institute
ZHAO Yan2qin, SUN Chang2li
(College of Com puter and Inform ation Engineering, Heilongjiang Institute of Science and Technology, Harbin Heilongjiang 150027, China)
Abstract: Concerning the bottleneck of classicalAp riori algorithm which need scan the transaction database multip le times
and might p roduce large candidate item sets, a new Ap riori algorithm was p roposed. The new algorithm could p roduce the item
sets without p roducing candidate item sets, thus greatly decreased the dealing timeswith data and imp roved the efficiency of data
mining. The new algorithm was app lied to analyze the chosen training items in the children training institute, expounding the
importantmeaning for increasing the competition of the imp roved Ap riori algorithm in CRM of children training institutes.
Key words: data mining; children training institute; Customer Relationship Management (CRM) ; Ap riori algorithm;
frequent itemset
0 引言
隨著我國(guó)對(duì)教育投資力度的增大,各大城市的規(guī)模不一
的兒童培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也應(yīng)運(yùn)而生。面臨殘酷的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)(兒童資
源有限) ,所有的兒童培訓(xùn)機(jī)構(gòu)都在不遺余力地爭(zhēng)取盡可能
多的客戶(兒童) ,與客戶保持長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。客戶關(guān)系管
理(Customer RelationshipManagement, CRM)作為一種旨在改
善企業(yè)與客戶之間關(guān)系的新型管理理念,其核心是“了解客
戶,傾聽(tīng)客戶”,目標(biāo)可以概括為“提高現(xiàn)有客戶滿意度和忠
誠(chéng)度,降低客戶流失,吸引潛在客戶進(jìn)入”,最終目的當(dāng)然是
提高收益與競(jìng)爭(zhēng)力。各大城市的兒童培訓(xùn)機(jī)構(gòu)要想從市場(chǎng)中
勝出,實(shí)施CRM的重要性不言而喻。數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則
算法通過(guò)對(duì)客戶需求進(jìn)行深入的分析可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛
在聯(lián)系,為我們提供自動(dòng)決策支持。
1 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘
1. 1 數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)挖掘(DataMining, DM) ,就是從大量的、不完全的、
有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)庫(kù)中,提取隱含在其中的、人們
事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程[ 1 ] 。關(guān)
聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法是頻繁集Ap riori算法[ 2 ] ,主要應(yīng)用于
大規(guī)模商業(yè)數(shù)據(jù)中的規(guī)則提取,目前很多關(guān)聯(lián)規(guī)則算法均是
基于Ap riori算法改進(jìn)的。
挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則就是發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)性或
相關(guān)性,例如關(guān)聯(lián)規(guī)則“95%客戶在購(gòu)買醬油的同時(shí)也會(huì)購(gòu)
買醋”,其直觀意義為顧客在購(gòu)買某些商品的時(shí)候有多大傾
向會(huì)購(gòu)買另外一些商品。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問(wèn)題是采用形式化描述來(lái)說(shuō)明的,具有通
用意義,具體為:
設(shè)I = { i1, i2, ⋯, im } 是m個(gè)不同的項(xiàng)組成的集合。給定
一個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D,其中的每一個(gè)事務(wù)T是I中一組項(xiàng)的集
合,即T A I,每個(gè)T有唯一的標(biāo)識(shí)符T ID。若項(xiàng)集X A I且X A
T,則稱事務(wù)T包含項(xiàng)集X。關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X] Y的蘊(yùn)涵式,
其中X A I, Y A I,且X ∩ Y = Á 。若關(guān)聯(lián)規(guī)則X] Y成立還應(yīng)
具有以下兩個(gè)標(biāo)志參數(shù):支持度S,即事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D中至少有
S% 的事務(wù)同時(shí)包含X和Y中的所有項(xiàng);置信度C,即在事務(wù)
數(shù)據(jù)庫(kù)D中包含X的事務(wù)至少有C% 同時(shí)也包含Y。在X] Y
中, X被稱為規(guī)則前件, Y被稱為規(guī)則后件,其中的X和Y均可
以由合取表達(dá)式構(gòu)成。
1. 2 關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典頻繁集算法Ap riori
Ap riori算法是一種使用逐層搜索的迭代方法。Ap riori算
法利用Ap riori性質(zhì):“頻繁項(xiàng)目集的任何子集也一定是頻繁
的。”將滿足給定支持度的所有12頻繁項(xiàng)的每種組合作為產(chǎn)
生頻繁項(xiàng)的候選項(xiàng),再對(duì)它們進(jìn)行修剪,判斷其支持度是否大
于給定值,這樣遞推得到最后的頻繁集。由于Ap riori算法可
以產(chǎn)生相對(duì)較小的候選項(xiàng)目集,掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)由最大頻
繁項(xiàng)目集的項(xiàng)目數(shù)決定,適合最大頻繁項(xiàng)目集相對(duì)較小的數(shù)
據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問(wèn)題。
1. 3 Ap riori算法的性能瓶頸
Ap riori算法作為一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,卻有兩
個(gè)致命的性能瓶頸[ 3 ]。
1)多次掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)每次k循環(huán),候選集Ck 中的
每個(gè)元素都必須通過(guò)掃描數(shù)據(jù)庫(kù)一次來(lái)驗(yàn)證其是否加入頻繁
項(xiàng)集Lk ,假如有一個(gè)頻繁大項(xiàng)集包含10個(gè)項(xiàng)的話, 那么就至
少需要掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)10遍。
2) 可能產(chǎn)生龐大的候選集。由Lk - 1產(chǎn)生k2候選集Ck是指
數(shù)增長(zhǎng)的,如此大的候選集對(duì)時(shí)間和主存空間都是一種挑戰(zhàn)。
由于Ap riori算法的不足,本文提出了一種新的高效的關(guān)
聯(lián)規(guī)則挖掘算法,經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證,其效率大大優(yōu)于Ap riori算法。
強(qiáng)力推薦：
天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng)
天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）是一款集專業(yè)性、實(shí)用性、易用性為一體的純B/S架構(gòu)的CRM系統(tǒng)，它基于以客戶為中心的協(xié)同管理思想和營(yíng)銷理念，圍繞客戶生命周期的整個(gè)過(guò)程，針對(duì)不同價(jià)值的客戶實(shí)施以客戶滿意為目標(biāo)的營(yíng)銷策略，通過(guò)企業(yè)級(jí)協(xié)同，有效的“發(fā)現(xiàn)、保持和留住客戶”，從而達(dá)到留住客戶、提高銷售，實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤(rùn)最大化的目的。通過(guò)對(duì)客戶進(jìn)行7P的深入分析，即客戶概況分析(Profiling)、客戶忠誠(chéng)度分析(Persistency)、客戶利潤(rùn)分析(Profitability)、客戶性能分析(Performance)、客戶未來(lái)分析(Prospecting)、客戶產(chǎn)品分析(Product)、客戶促銷分析(Promotion)以及改善與管理企業(yè)銷售、營(yíng)銷、客戶服務(wù)和支持等與客戶關(guān)系有關(guān)的業(yè)務(wù)流程并提高各個(gè)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化程度，從而幫助企業(yè)達(dá)到縮短銷售周期、降低銷售成本、擴(kuò)大銷售量、增加收入與盈利、搶占更多市場(chǎng)份額、尋求新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)和銷售渠道，最終從根本上提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，使得企業(yè)在當(dāng)前激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中立于不敗之地。