"基于数据挖掘的EDP-CRM系统设计与实现"

基于数据挖掘的EDP-CRM系统设计及实现毕业论文.doc是一篇关于客户关系管理系统和数据挖掘技术结合的论文。CRM系统的目的在于建立一个整合客户服务、市场竞争、销售以及技术支持的系统，为企业带来长久的竞争优势。而随着企业对CRM系统的长期使用，会积累大量的数据，因此对CRM系统进行数据挖掘的需求已经必不可少。 本文以某高校EDP-CRM项目为背景，介绍了CRM系统中客户管理模块和数据挖掘模块的设计与实现。通过该EDP-CRM系统，既可以方便地对客户开展基本的客户管理、产品管理、售后管理等客户管理功能，又可以在此基础上对现有数据进行聚类、分类、关联、时间序列分析等数据挖掘操作。本文主要研究在数据挖掘的基础上构建CRM系统的技术，围绕某高校EDP-CRM系统的客户关系管理和数据挖掘。 CRM系统在企业管理中占据着重要的地位，它不仅是管理客户关系的一系列信息技术、方法和措施，也是运用信息技术将企业涉及的销售、客户服务、内部管理等业务流程自动化的软件及硬件系统。通过CRM系统，企业可以更好地理解和满足客户的需求，提高客户满意度，从而获得竞争优势。与此同时，随着企业不断与客户互动， CRM系统中也会积累大量的数据，包括客户信息、交易记录、市场活动等，而这些数据中蕴藏着大量的潜在知识，通过数据挖掘技术可以帮助企业发现这些知识，并加以应用。 数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式和规律，并利用这些知识来支持决策的技术。在CRM系统中，数据挖掘技术可以帮助企业进行客户细分、预测客户流失、发现潜在的销售机会等，从而帮助企业更好地管理客户关系，提高销售效率。因此，将数据挖掘技术与CRM系统相结合，可以为企业带来更多的价值。 在某高校EDP-CRM系统中，本文围绕客户管理和数据挖掘两个主要模块展开设计与实现。在客户管理模块中，本文介绍了基本的客户管理、产品管理、售后管理等功能的实现，并且提出了一种基于数据挖掘的个性化推荐系统，通过对客户的行为数据进行分析，为客户推荐个性化的产品和服务，从而提高客户满意度。在数据挖掘模块中，本文介绍了对现有数据进行聚类、分类、关联、时间序列分析等操作。通过对客户数据的聚类和分类，可以更好地理解客户的不同需求和特点，从而更好地制定营销策略。同时，关联分析和时间序列分析也可以帮助企业发现客户之间的关联关系和趋势，为企业的决策提供更多的参考。 总的来说，本文在某高校EDP-CRM系统的背景下，对CRM系统中客户管理和数据挖掘两个方面进行了设计与实现。通过本文的研究，可以为企业设计和实现更加智能化和个性化的CRM系统，为企业带来更多的竞争优势。同时，本文对数据挖掘技术在CRM系统中的应用也具有一定的参考价值，可以为相关领域的研究提供一定的借鉴。