基于粗糙集數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶價值分析

內(nèi)容概要

本書研究了基于分類模式的數(shù)據(jù)挖掘方法，特別是基于粗糙集理論的分類規(guī)則提取和基于決策樹構(gòu)建及其分類規(guī)則提取策略，給出一種基于粗糙集的決策樹模型的改進算法。在客戶價值管理中應(yīng)用了基于粗糙集的決策樹方法，通過一系列可行的指標體系，建立基于粗糙集的決策樹模型，來度量客戶價值、細分客戶。以數(shù)據(jù)挖掘為基礎(chǔ)，有效地識別客戶、評價客戶價值、進行客戶細分、改進銷售效果、保留客戶、提高客戶滿意度和忠誠度等。為企業(yè)客戶管理提供智能決策支持。     本書從客戶價值基礎(chǔ)理論出發(fā)，使用基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并以基于粗糙集的決策樹方法來構(gòu)造模型，進行客戶價值研究。導(dǎo)論部分主要介紹了研究目的和意義，國內(nèi)外相關(guān)理論的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，研究方法和創(chuàng)新之處。第1章作為本書的基礎(chǔ)部分，介紹了相關(guān)理論。第2章進行客戶價值分析的理論研究，闡述了客戶生命周期。第3章、4、5章分別研究了分類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和基于粗糙集的決策樹方法。第6章是基于粗糙集的決策樹技術(shù)在客戶價值研究中的實證分析。第7章介紹了提升客戶價值、增強企業(yè)競爭優(yōu)勢的方法。

作者簡介

王宏，女，1971年4月生，哈爾濱工程大學(xué)管理學(xué)博士。現(xiàn)為黑龍江大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院尉教授。中國商業(yè)經(jīng)濟學(xué)會理事、黑龍江省消費者協(xié)會理事。研究方向為管理信息系統(tǒng)、決策支持與仿真、電子商務(wù)、客戶關(guān)系管理、數(shù)據(jù)挖掘、消費經(jīng)濟學(xué)。公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文17篇，其中9篇發(fā)表

書籍目錄

導(dǎo)論第1章　相關(guān)理論綜述　1.1　客戶價值研究綜述　1.2　數(shù)據(jù)挖掘理論　1.3　粗糙集理論　1.4　本章小結(jié)第2章　客戶價值分析　2.1　客戶　2.2　客戶價值　2.3　客戶分類　2.4　本章小結(jié)第3章　分類數(shù)據(jù)挖掘　3.1　數(shù)據(jù)挖掘中分類問題的概念　3.2　分類挖掘的機理與特點　3.3　分類方法的評估標準　3.4　決策樹分類　3.5　貝葉斯分類　3.6　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類　3.7　基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類　3.8　其他分類方法　3.9　本章小結(jié)第4章　基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘　4.1　基于粗糙集的知識簡化和知識表達系統(tǒng)　4.2　基于粗糙集數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理　4.3　基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)挖掘模型研究　4.4　增量粗糙集屬性約簡　4.5　本章小結(jié)第5章　基于粗糙集的決策樹的構(gòu)建　5.1　決策樹算法　5.2　ID3算法　5.3　ID3算法的改進——CAAI算法　5.4　本章小結(jié)第6章　基于粗糙集數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶分類　6.1　基于粗糙集的RFM分析　6.2　基于粗糙集數(shù)據(jù)挖掘的客戶價值評價　6.3　客戶關(guān)系戰(zhàn)略選擇　6.4　本章小結(jié)第7章　提升客戶價值、增強企業(yè)競爭優(yōu)勢　7.1　忠誠客戶的價值　7.2　CRM價值鏈　7.3　客戶讓渡價值與企業(yè)競爭優(yōu)勢　7.4　差異化戰(zhàn)略的實施　7.5　本章小結(jié)結(jié)論參考文獻后記

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