基于数据挖掘的汽车客户关系决策系统开发与应用

本研究论文聚焦于"人工智能-数据挖掘-基于数据挖掘的汽车客户关系分析决策系统"的研发。其核心目标是通过传统的汽车客户关系管理系统收集汽车公司的销售和客户数据，这些数据随后被有效地存储在数据仓库中，以便进行深度分析。主要关注的是对客户购车价格、需求类型、颜色和性能等数据的洞察，从而揭示出客户的信息需求，并将这些洞察应用于汽车行业决策制定中，以优化业务策略。 为了实现这一目标，研究方法的关键环节包括： 1. 对汽车行业特性的深入理解：论文作者首先明确了汽车行业特有的业务流程和消费者行为模式，这为后续系统开发提供了指导。 2. 技术平台的选择与应用：利用Java Web快速开发平台J-HI和Struts2、Spring框架，构建了高效且易用的客户关系管理系统。这些框架使得系统的开发和维护更为便捷，能够支持大规模数据处理和交互。 3. 数据转换与管理：针对Oracle数据库中的原始数据，进行了规范化和标准化处理，确保数据质量，同时构建了一个合理的数据维度体系，便于数据的组织和查询。 4. 数据挖掘算法的应用：论文中提到了决策树算法和学习型数据挖掘聚类算法的结合。这两种方法相结合，可以发现汽车消费市场的规律和潜在趋势，比如哪些车型更受客户青睐，哪些因素影响购车决策等。 5. 定制化数据模型：根据汽车行业特点，设计了针对汽车行业的数据挖掘模型，该模型能够针对特定市场环境和客户需求，提供有针对性的决策支持。 这篇论文不仅探讨了如何运用数据挖掘技术提升汽车行业的客户关系管理，还展示了如何通过整合现有技术平台和数据处理方法，为汽车行业提供定制化的数据分析服务，助力企业做出更精准的商业决策。这是一项具有实际应用价值的研究，对于提升汽车行业竞争力具有重要意义。