本與電專業(yè)計算機班級 學(xué)號專密封學(xué)生須將文字寫在此本與電專業(yè)計算機班級 學(xué)號專密封學(xué)生須將文字寫在此 題目：（可指定題目題目：（可指定題目，也可說明題目范圍。數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)要求：（對題目、內(nèi)容、行文、字?jǐn)?shù)等作出判分規(guī)定。1、結(jié)合自己感的實際應(yīng)用領(lǐng)域，自擬題目，并使用本學(xué)數(shù)據(jù)挖掘課程中所學(xué)習(xí)的基本數(shù)據(jù)分析和處理方法，包括數(shù)據(jù)預(yù)探索性分析數(shù)據(jù)倉庫相似度計算決策樹分類最近鄰分類樸 分類、邏輯回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、means聚類層次聚類和密度聚類等知識對所解決的實際問題從本理論數(shù)學(xué)原理算法設(shè)計描述和實驗結(jié)果與分析等角度開描述2、要求結(jié)構(gòu)清晰、語言通順、圖文并茂，字?jǐn)?shù)不少于寫自己動手設(shè)計算法和編寫程序如發(fā)現(xiàn)來自網(wǎng)上或他人，按處理，本門課程考核總成績計0分3、上交時每人提交一個文件夾，里面包含電版和程序文件夾；文件夾和名格式統(tǒng)一為“學(xué)號-姓名-班級-題目”。此外，必須上交的打印稿，并要與電子的內(nèi)容一致，不規(guī)范者將酌情扣分教師評教師簽 日

析電子商務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的必要性和可行性,概述數(shù)據(jù)挖掘的一些挖掘技術(shù),重點介紹了數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的實際應(yīng)用,包括、電子商務(wù)系統(tǒng)規(guī)劃和系統(tǒng)安，務(wù)環(huán)境下具有高度共享性，因此客戶的信息數(shù)據(jù)越來越多，如果不能對這Internet的迅速普及和發(fā)展而引起了越來越多的學(xué)者關(guān)注，研究人員希望充，術(shù)、通訊技術(shù)的發(fā)展推動著電子商務(wù)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)過程產(chǎn)生大量的電子數(shù)據(jù)，通過運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)和提取這些信息中隱含的未知的有價值的信息，形成知識。如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，以充分了解客戶的喜好、模式，甚至是客戶一時的沖動，進(jìn)而設(shè)計出滿足于不同客戶群體需要的個性化，增加自己的競爭力，變得勢在必行。三、數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)的客戶關(guān)系管理中的應(yīng)1挖掘數(shù)據(jù)的過程可以分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)、模式分析3個步驟。（1）數(shù)擇數(shù)據(jù)提取出適合分析的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)過濾剔除一些無關(guān)記錄將文字、圖形、圖像及多等文件轉(zhuǎn)換成便于數(shù)據(jù)挖掘的格式等。（2）模式發(fā)現(xiàn)。模式發(fā)義的結(jié)論。常用的技術(shù)有：關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類分析、聚類分析、序列模式等。2、中常用的數(shù)據(jù)挖掘方 略也就是說顧客在某種商品時有多大的傾向會另外一些商品找出所有類

有針對性的服務(wù)或者主動推薦客戶感的頁面，以滿足者的要求。息的歷史數(shù)據(jù)，總結(jié)出一個預(yù)測模型，預(yù)測哪些人可能會對郵寄、產(chǎn)品 （4）.之間的距離盡可能小，而不同類別上的間的距離盡可能大。似性分為若干細(xì)分市場，以進(jìn)行有針對性的市場，提供更適合、更滿意的服務(wù)。站點等。通過對聚類的客戶特征的提取，電子商務(wù)還可以3然客戶等然后確定對分類有影響的各方面因素將擁有相關(guān)屬性的提取出、額等。店主必須將這些眾多的信息資源綜合起來，一邊在數(shù)據(jù)庫里建立一個完整的客戶背景資料以及其在客戶背景資料中大批客戶可能存在相似的消、可針對不為模式的客戶提供不同的產(chǎn)品針對不同消費心理的客戶提供不同的促銷。在分類后的數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘更有針對性，可得到更有意義的結(jié)果。4、數(shù)據(jù)挖掘在個性化中的應(yīng)個性化是在客戶分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行的針對不同類型的客戶企業(yè)可采用不同的政策和銷售方式如交叉銷售是個性化的一種形式是根據(jù)客戶已經(jīng)的5掌握的并不多，所以企業(yè)應(yīng)采取一些必要（如問卷）來獲取潛在。立數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測模型找到對產(chǎn)品最感的客戶群根據(jù)挖掘結(jié)果分析出哪種類型在客戶保留過程中首先要對已經(jīng)流失的進(jìn)行分析找到流失客戶的行6

定客戶忠誠度，再有針對性地采取策略。實踐證明，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)