数据挖掘在客户服务支持中的应用

"这篇计算机英语论文探讨了在制造业环境中如何运用数据挖掘技术来提升客户服务支持的质量。文章讨论了两种客户服务活动：决策支持和机器故障诊断，并介绍了如何利用数据挖掘工具Database Miner提供结构化的管理数据。此外，论文提出了一种结合神经网络、案例推理和规则推理的综合数据挖掘技术，用于在非结构化的客户服务报告中搜索机器故障诊断信息，实现了基于Web的智能故障诊断支持系统。" 在传统制造业的客户服务支持中，客户服务中心数据库通常存储两种类型的服务信息：非结构化的客户服务报告记录了设备问题及解决措施，而结构化的数据则涉及销售、员工和客户日常管理操作。这篇论文的核心在于探索如何运用数据挖掘技术从这些数据库中提取知识，以支持决策支持和机器故障诊断两大客户服务活动。 首先，论文研究了一种基于数据挖掘工具Database Miner的过程，其目标是为决策支持提供结构化的管理数据。决策支持是通过对大量数据进行分析，帮助企业做出更明智的策略选择，优化客户服务流程。 其次，论文提出了一种创新的数据挖掘技术，该技术整合了神经网络、案例推理和规则推理。神经网络擅长处理复杂模式识别和预测任务；案例推理通过比较历史案例来解决新问题；规则推理则是根据预定义的规则进行决策。这种综合技术能够深入到非结构化的客户服务报告中，寻找机器故障的线索，从而实现更准确的故障诊断。 在实际应用中，这项技术已被实施以支持通过互联网进行的智能故障诊断。这意味着客户可以远程获取诊断服务，减少了服务响应时间，提高了客户满意度，同时也降低了企业的运营成本。 此外，论文还可能涵盖了数据预处理、特征选择、模型评估等数据挖掘过程的关键步骤，以及如何将这些技术应用于实际业务场景，以提升整体客户服务效率和质量。对于计算机科学，尤其是数据分析和人工智能领域的专业人士，这篇论文提供了宝贵的理论与实践相结合的研究成果。