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1、电电 子子 科科 技技 大大 学学 工程硕士学位论文开题报告工程硕士学位论文开题报告学位论文题目学位论文题目：基于数据挖掘技术的用户信息分析系统的研基于数据挖掘技术的用户信息分析系统的研究与实现究与实现工程领域名称：工程领域名称： 软件工程软件工程 学学 号号： 姓姓 名名： 校内导师姓名校内导师姓名: : 企业方导师姓名：企业方导师姓名： 硕硕士士生生所所在在单单位位名名称称： 填填表表日日期期：2 20 01 14 4 年年 3 3 月月 1 1 日日填填 表表 说说 明明1 1、研究生须认真填写本表相关内容。2 2、开题报告内容见电子科技大学在职攻读工程硕士专业学位研究生管 理暂行规定3
2、 3、所列栏目填写不下的，可以另加附页。4 4、本表采取双面印制，且保持原格式不变，纸张限用 A4（页边距为上、 下：2.5cm, 左为 2.6cm,右为 2.1cm；字体为宋体小四，行间距为 18 磅） ， 整齐装订。5 5、开题报告完成，此表经相关人员签字后，须交学院研究生教务秘书保 存。基于数据挖掘技术的用户信息分析系统的研究与实现基于数据挖掘技术的用户信息分析系统的研究与实现一、课题背景与研究意义一、课题背景与研究意义移动行业发展到今天，各种移动企业与客户的交往发生了很大的变化，谁也不能保证客户从一而终，各移动企业要想保留住自己的客户，就必须更多地了解客户的需求，客户关系管理技术就使企
3、业为了保持企业竞争力而采取的面向客户、以客户为驱动和以客户为中心的决策技术。移动企业要想与自己的客户建立一种持久的关系，从每个客户身上获取最大的利润，降低企业运营成本，减少因客户的离去而产生的损失和无效的经营决策而产生的浪费，就要求各企业能够深入了解客户的习惯、喜好，依此正确地估计到客户对移动产品的各种需求，并在最短的时间内满足客户的各种需求要做到这些，就必须对客户在与企业交互过程中的各种客户数据收集、整理和分析，然后根据收集到的数据，挖掘出隐含在这些数据中的有用信息和知识。只有在正确的时间里通过正确的渠道给正确的客户提供恰当的服务才能实现客户关系管理的目标。但是随着数据库技术的广泛应用于发展
4、，企业客户数据量爆炸式的膨胀，很多企业由于缺乏发现隐含在众多数据中有用信息的能力，他们就没有办法将隐含在这些数据中的信息转化为有用的知识。数据挖掘技术就是帮助各移动企业解决同客户在交互过程中遇到的各种问题的最重要的技术之一，客户关系管理系统就是决策科学技术和数据挖掘技术应用中发展最快的领域之一。随着移动业的竞争日益白热化，移动巨头们纷纷引入数据挖掘技术，利用数据挖掘技术来指导和做出市场决策，赢得了市场先机。CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）恰恰切合了这种需要。它面对企业市场和销售部门，核心内容是管理分析客户行为信息，构建客户交流渠道，为客户
5、提供完善周到的售后服务。应用CRM重构移动业的管理模式是移动企业信息化管理发展的必然趋势。目前，一些世界级的移动运营商，如英国移动、AT&T，德国移动、MCI，SPRINT，TELIA等，无不把CRM作为企业竞争的利器。在国内当前的竞争形势下，CRM业务已经最能拨动各移动运营商管理层的心弦。与此同时，数据挖掘、数据仓库等一些先进技术也被企业作为数据分析的工具引入到客户关系管理中，为企业经营决策提供科学、准确的依据。有鉴于此，本文针对移动企业CRM实施中的数据挖掘及其算法实现进行了一些有意义的探讨以其为移动企业决策者决策提供有力的依据。本课题的主要任务是分析数据挖掘技术中关联规则在移动CRM中的
6、应用情况，随时了解移动企业客户的需求变化，改进对客户的服务水平，从而提高客户的忠诚度，进而提升移动运营企业在市场中的竞争力。二、二、国内外相关领域研究现状国内外相关领域研究现状1、移动 CRM 中的数据挖掘应用现状评述数据挖掘的任务就是从数据中发现模式。计算机中能够存储已知了结果的大量不同数据，然后由数据挖掘工具从大量的信息里面将能够产生模型的信息提取出来，一旦模型建立好了以后，就可以应用在那些情形相似但结果尚未可知的决策中。在移动企业管理客户生命周期的各个阶段都会用到数据挖掘技术。数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的服务。通过数据挖掘，可以发现使用某一业务的客户的
7、特征，从而可以向那些也同样具有这些特征却没有使用该业务的客户进行有目的的推销；还可以找到流失客户的特征，在那些具有相似特征的客户还未流失之前，采取针对性的措施。目前数据挖掘技术在移动 CRM 系统中的应用可总结为以下几方面：1）客户获得对于移动运营公司来说，企业的增长需要不断地获得新的客户。新的客户包括以前没有听说过企业的人、以前不需要服务的人和竞争对手的客户。数据挖掘能够辨别潜在的客户群，并提高市场活动的响应率。2）客户保持由于移动市场竞争越来越激烈，使企业获得新客户的成本正不断地上升，因此保持原有客户就显得越来越重要。数据挖掘可以发现易流失的客户，企业就可以针对客户的需求，采取相应的措施。
8、出色的客户保持程序先对流失的客户建模，识别导致转移的模式，然后就可以用这些模式找出当前客户中潜在的“背叛者”，以便采取预防措施。3）交叉销售在目前竞争激烈的移动市场中，企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦成为企业的客户，企业就要尽力保持这种客户关系。客户关系的最佳境界体现在3 个方面：最长时间地保持这种关系；最多次数地和客户交易；保证每次交易的利润最大化。因此，企业需要对已有的客户进行交叉销售。交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。交叉销售是建立在双赢的基础之上的，客户因得到更多更好符合其需要的服务而获益，企业也因销售增长而获益。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息
9、中，可能正包含有这个客户决定下一次购买行为的关键因素。数据挖掘可以帮助企业寻找影响客户购买行为的因素。4）客户细分与一对一营销CRM 系统可以把大量的客户分成不同的类，在每个类里的客户拥有相似的属性，而不同类里的客户属性也不同。企业可以做到给不同类客户提供完全不同的服务来提高客户的满意度。数据挖掘可以帮助企业针对不同类别的客户，提供个性化的服务。通过收集、加工和处理涉及消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以次为基础，对所识别出的消费群体进行特定内容的定向营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销
10、手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果。5）盗用和异常行为分析盗用行为每年可以消耗移动企业数以亿万的资产，确定潜在的盗用者和异常使用模式，检测想侵入用户账户的企图，以及发现需要引起注意的异常模式，这都是非常重要的。通过数据挖掘中的多维分析、聚类分析和孤立点分析可以发现潜在盗用者和非典型的使用模式。从以上的总结可以看出，数据挖掘在移动 CRM中的应用几乎涉及到方方面面，而且就现在的研究情况看，大部分研究和别的行业有类似之处，其研究也相对成熟，但仍有一些领域带有很鲜明的移动企业特征。2、国内外研究现状数据挖掘在客户关系管理中的应用研究是从二十世纪九十年代后期才开始的，主要集中在零售、银行、移
11、动、保险等行业。国内外对基于数据挖掘的客户关系管理的应用研究主要集中在以下几个方面：1）新挖掘技术的应用研究。数据挖掘技术随着其它的相关学科，如计算机技术、统计学等学科的发展而不断发展，新挖掘技术有效性、可伸缩性和应用效益性的研究已经成为当前研究的热点。2）数据的处理研究。CRM 中存在海量数据，其中包括很多不完善、有噪声、待处理的数据，寻找合适的数据挖掘技术对这些不完美数据进行处理使其显露潜在有用知识也成了近年来研究方向之一。3）此外还有对挖掘结果的研究。数据挖掘必须有明确的目的，其构造的模型必须简洁，其挖掘出来的知识必须易于用户理解，可视化技术和模型简化的研究也吸引了很多学者的关注。除此以
12、外，目前的研究还包括数据仓库技术和联机分析处理（OLAP）在 CRM的应用等等。1999 年初，我国的 CRM 市场几乎为零。从 1999 年下半年开始，CRM 就开始在中国 IT 业内迅速地发展起来，不管是投资商、用户还是国内外软件厂商都开始关注它。我国的 CRM 市场具有如下特点：3、国内 CRM 市场处于萌芽时期国内市场无论是从产品结构、区域结构、行业结构，还是从销售渠道来看，整个市场体态都还不健全。市场区域主要集中在北京、上海等经济发达地区。CRM的应用行业以邮电、金融等经济实力较强、信息化程度较高的行业为主。1）提供 CRM 产品的厂商较少CRM 进入国内时间不长，无论用户还是厂商都
13、非常关注这个产品，很多软件厂商纷纷推出自己的 CRM 产品，但是能够提供功能比较全面的 CRM 产品的国内厂商很少，有些只能提供实现客户管理中的几个应用模块，有的只是在 ERP 的某些模块上稍作修改，并没有真正实现客户关系管理系统的“客户为中心”的理念。2）市场需求量大在竞争激烈的信息化时代，客户关系管理系统提出的“帮助提高本产品用户营业额、扩大市场占有率以及提高客户忠诚度”等功能，使得很多企事业用户对此产品情有独钟，市场需求相应加大。三、三、研究内容及技术路线研究内容及技术路线针对如上提到的课题研究目的与意义，本课题的主要任务是采用数据挖掘技术对移动 CRM 中的用户信息进行分析，以随时了解
14、移动企业客户的需求变化，改进客户服务水平，从而提高客户的忠诚度，分析移动业务关联情况，促进交叉销售，并因此为企业带来更多的利润，减少不必要的损失，提升企业运作的效率。研究内容：研究内容：本文通过数据挖掘技术中的关联规则，实现实现基于徐州移动公司 CRM 系统的用户信息分析系统，在系统中，运用关联规则对客户信息进行了分析，力图挖掘出客户特性和消费倾向之间的关联，并根据分析结果对移动公司做出经营策略上的建议、指导功能。该系统基于数据挖掘的关联规则，利用 FP-Growth 算法，通过 vb 语言开发徐州移动分公司 CRM 系统中的分析系统。实现对某高校典型消费的分析和决策。该系统由如下几个功能模块
15、组成：1、数据分析模块数据分析模块利用 FP-Growth 算法，通过 VB 语言设计，对海量数据进行分析，针对用户各个特点进行逐一筛选，（1）职业上的区别，例如学生和老师之间的消费差异，(2)年龄上的区别，不同年龄层次人的消费差异（3）用户消费结构，推荐潜在增值业务，（4）手机型号的区别，针对手机的增值业务推送，该分析模块首先对客户数据进行预处理，然后应用算法生成频繁项集，进而得到关联规则。2、业务推送模块根据数据分析模块的结果，我们可以对用户的消费情况可以得到一些结论，从而掌握不同消费群体消费有着不同的特点和倾向性。然后本系统自动向移动公司相关人员发送经营策略的建议，协助移动公司针对这些特点有目的的推广自己的业务。、数据导出模块该模块利用 vb 语言设计，将分析结果连接到建议推广的业务上，供使用者进行选择。这样不仅增加企业效益，同时还能提高消费者的消费体验，而且可以通过类似挖掘去发现更多的集团内部特点来指导企业下一步的营销策略。技术路线：技术路线：1、从基本理论出发，分别介绍数据挖掘和 CRM 相关概念和基本理论，介绍关联规则在 CRM 中使用的重要性和必要性。 2、使用关联规则的 Apriori 算法找出数据库中的频繁项目集，并用这些频繁项目集生成的关联规则来分析各业务类型之间的关联程度及相互之
