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1、This text mainly discusses the application of data mining in the system of customer relationship management, which applies the related techniques of data mining （such as rough set, association rule, decision tree, genetic algorithms, etc.）, and combines the market management analysis and the CRM sys

2、tems development of sale business, and builds up the system of customer relationship management based on data miningcustomer service, and makes part of functions come true.The techniques of data mining can be mainly applied in the field of customer relationship management:（1） Judge customers value t

3、hrough data mining, customer classification.（2）Find potential clients through data mining, and then carry out cross selling to improve the value of clients. （3）Analyze the drain of clients through data mining, to prevent the drain of potential clients. （4）Reserve the faithful clients through data mi

4、ning, to optimize the relationship between clients.My task is mainly to design and integrate the interface of the software, to do data preprocessing, and to set up the system of customer relationship management based on data mining.In todays environment of competitive market, CRM is such a necessary

5、 support for enterprises that it can increase the survival ability, and widen competition edge. Only by meeting the demands of clients and making good use of clients information can the enterprise gain more profit. And data mining is that tool which can guide companies to understand the clients and

6、meet their demands, and finally, provide reference for the decision of customer relationship management. The discussion of this paper has certain theory meaning and actual application value, and also provides a kind of thinking and analyzing method.Keywords: data mining；customer relationship managem

7、ent；design of interface； database design；data processing 前 言随着Internet 时代的到来，电子商务、企业信息化得到飞速发展，全球市场竞争的加剧和客户需求多元化的要求，给传统的商业经济模式带来了巨大的冲击。传统企业基于4P （product 产品，place 渠道，price 价格，promotion 促销） 的竞争模式已逐渐被基于客户关系的经营理念所取代，未来市场的竞争已演变成为服务手段的竞争，建立和发展长期的客户关系是企业成功的关键，因此在客户关系管理中运用数据挖掘与其相关的技术已成为企业赢得核心竞争优势的重要手段。它是强调以“

8、客户关系一对一理论”为基础，旨在改善企业与客户之间的新型管理机制，同时也是包括一个组织机构判断、选择、争取、发展和保持客户所要实施的全部商业过程。1面对当今社会信息化数据的迅速增长，“数据的爆长性增长与知识的相对贫乏”已成为现在人类最大的问题，人类分析数据和从中提取有用信息的能力已远远不能满足实际需要，所以我们要用数据挖掘技术来解决这些问题。数据挖掘就是从数据中发现趋势或模式的过程，其目的就是通过对大量数据的分析从中发现人们先前不知道的、但又非常有用的新的信息。数据挖掘的应用领域非常广泛，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等，在CRM系统中也发挥着十分重要的作用。数据挖掘从大

9、量的客户数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有极大价值的知识和规则，并能够根据已有的信息对未发生行为做出结果预测，为企业经营决策、市场策划提供依据。因为在现实中存在了多种因素（如缩短的交易周期、增加的交易成本、新增的商品和物流方式、贪婪的竞争对手等）共同作用增加了客户关系的复杂性，所以成功企业必须对每一个因素做出及时反映。此外，大家都知道市场不等人，今天的客户到了明天也许就不再是你的，与客户的交互也不想过去那样简单，客户和潜在客户希望用他们习惯的方式进行交互，因此这就要求人们在做决策时注意以下规则：（1）提供恰当的服务。（2）给合适的人。（3）在正确的时间。（4）通过正确的渠道。提供恰当的服

10、务要求商家同客户进行多种交互，了解客户需求，投其所好，并把不相关的商品的数目降到最少。给合适的人意味着客户的需求各不相同。交互活动要在一个高度细化的市场上进行，以满足不同的需要。要在正确的时间是因为同客户的交互是一个连续的过程。最后，通过正确的渠道是因为商家可以通过各种途径（如邮寄、Email、电话购物等）与客户交互。对于不同的客户，商家必须保持选择最有效的方式，这样才有助于客户交互。我们所要做的就是，使用数据挖掘工具运用在客户关系管理 （CRM） 中，利用数据挖掘技术来帮助商家解决同客户交互遇到的各种问题，通过对客户的深入了解，可以确切地估算出利润和投资回报率，可以避免一些不必要的损失，给商

11、家带来了赢利。第一章 可行性研究报告1.1项目开发背景 本系统主要实现数据挖掘技术（如粗糙集、关联规则、决策树、遗传算法）在客户关系管理中的具体应用，其中粗糙集、关联规则算法由我们组的陈彩琴负责完成实现，决策树、遗传算法由吴海海负责完成实现，而我主要负责实现是界面的设计、数据库设计、数据预处理，把他们几个算法集成起来，建立一个基于数据挖掘的客户关系管理系统。1.2系统设计相关原理 该客户关系管理系统使用VC+ 6.0作为前台开发工具，SQL Sever 2000 作为后台数据库，开发客户机/服务器（Client/ Sever ，缩写为 C/ S ）的应用程序，此外还运用了Photoshop 7

12、.0进行了图片处理。整体设计工程遵循软件工程的原理、技术和方法，经过需求分析、总体设计、文档和代码的编制、模块测试和系统实现几个阶段。下面就对这几中技术和方法做一个概述。1.2.1 VC +6.0编程语言的介绍2 Visual C + 是一个功能强大的可视化软件开发工具。它不仅是一个C+编译器，而且是一个基于Windows操作系统的可视化集成开发环境（integrated development environment, IDE）。Visual C + 6.0由许多组件组成，包括编辑器、编译器、调试器、以及程序向导AppWizard、类向导Class Wizard 等开发工具。这些组件通过一个

13、名为Developer Studio 的组件集成为和谐的开发环境。 Visual C + 的特点： Visual C +的源程序要求用C +语言编写，它支持面向对象设计方法，并可以使用功能强大的软件基础类库MFC（Microsoft foundation class），充分体现了Microsoft公司的技术精华。用Visual C +开发出来的软件稳定性好，可移植性强、而且软件与硬件相互独立。 利用Visual C +可以编制各种类型的Windows 应用程序，从最简单的单文档和对话框程序到复杂的多文档和组合界面程序。并且Visual C +作为Visual Studio 可视化组件家族中最重

14、要的一个成员，它可以与其他可视化开发工具如Visual Basic、Visual J +及Visual C#紧密地集成在一起，可进行不同类型的程序开发工作，适用于特殊、复杂和综合软件项目的开发以及系统软件的设计。Visual C + 6.0源代码编辑器提供了自动语句完成的功能，编辑输入源程序时，它自动显示当前对象的成员变量和成员函数，并指明函数的参数类型。Visual C + 6.0的编译器增加了新的编译参数，改进了对ANSI C +标准的支持，并采用Microsoft的代码优化技术，使生成的目标代码更短小，应用程序运行的速度更快。Visual C + 6.0程序调试器功能更强大，它提供了诊断

15、映射机制、无须要重编译的调试、远程调试和实现调试等功能。Visual C + 拥有功能强大的MFC（ Microsoft foundation Class Library）类库。MFC主要具有下面的优势：（1）MFC提供了大量的类，把Windows API函数封装在类中。用户使用MFC，可以很方便地开发Windows 应用程序，而不必为如何绘制Windows 窗口、对话框和菜单等常见用户界面发愁，因为它们都包含在MFC中；（2）因为可以充分利用前人开发的代码，所以缩短了程序的开发周期；（3）使代码具有更好的重要性；（4）使一些复杂的开发技术变得更容易实现，如网络编程和数据库编程等；（5）使用消

16、息映射机制可以避免处理消息时的复杂情形；（6）使用MFC 可以提高运行效率。迄今为止，Visual C + 可以说是一个功能最强大和使用范围最广泛的软件开发工具。1.2.2 SQL Sever语句介绍3 SQL 全称是“结构化查询语言（Structured Query Language）”，最早的是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言，它的前身是SQUARE语言。SQL语言结构简洁，功能强大，简单易学，所以自从IBM公司1981年推出以来，SQL语言，得到了广泛的应用。如今无论是像Oracle ,Sybase, Informix, SQL serve

17、r这些大型的数据库管理系统，还是像Visual FoxPro, PowerBuilder这些微机上常用的数据库开发系统，都支持SQL语言作为查询语言。SQL的优点:1.非过程化语言SQL是一个非过程化的语言，因为它一次处理一个记录，对数据提供自动导航。SQL允许用户在高层的数据结构上工作，而不对单个记录进行操作，可操作记录集。所有SQL 语句接受集合作为输入，返回集合作为输出。SQL的集合特性允许一条SQL语句的结果作为另一条SQL语句的输入。 SQL不要求用户指定对数据的存放方法。 这种特性使用户更易集中精力于要得到的结果。所有SQL语句使用查询优化器，它是RDBMS的一部分，由它决定对指定

18、数据存取的最快速度的手段。查询优化器知道存在什么索引，哪儿使用合适，而用户从不需要知道表是否有索引，表有什么类型的索引。2.统一的语言SQL可用于所有用户的DB活动模型，包括系统管理员、数据库管理员、 应用程序员、决策支持系统人员及许多其它类型的终端用户。SQL为许多任务提供了命令，包括：（1）查询数据（2）在表中插入、修改和删除记录（3）建立、修改和删除数据对象（4）控制对数据和数据对象的存取（5）保证数据库一致性和完整性以前的数据库管理系统为上述各类操作提供单独的语言，而SQL将全部任务统一在一种语言中。3.是所有关系数据库的公共语言由于所有主要的关系数据库管理系统都支持SQL语言，用户可

19、将使用SQL的技能从一个RDBMS转到另一个。所有用SQL编写的程序都是可以移植的。SQL是Postgre SQL（和大多数其它关系型数据库）用做查询语言的语言。它是可以移植的，并且容易学习使用。但是所有SQL语句都必须由数据库服务器独立地执行。这就意味着客户端应用必须把每条查询发送到数据库服务器，等待它处理这个查询，接收结果，做一些运算，然后给服务器发送另外一条查询。所有这些东西都会产生进程间通讯，并且如果客户端在另外一台机器上甚至还会导致网络开销。如果使用了 PL/pgSQL，那么可以把一块运算和一系列查询在数据库服务器里面组成一个块，这样就拥有了过程语言的力量并且简化SQL的使用，因而节

20、约了大量的时间，因为用不着付出客户端/服务器通讯的过热。通过使用PL/pgSQL，应用可以获得可观的性能提升。1.2.3 数据挖掘 （Data Mining）4数据挖掘 （DM, Data Mining） 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。从商业角度来看，数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。要使数据挖掘在商业中起作用，就要把它与基本的商业活动过程关联起来。数据挖掘是企业同客户打交道的一长串步骤中

21、的一个部分。数据挖掘影响商业活动的方式取决于商业过程，而不是数据挖掘的过程。我们必须所指出的问题是：（1）数据挖掘的结果不同于其他数据驱动的商业活动。（2）数据挖掘抽取的是数据库中不为用户所知的信息。这就需要引进客户交互、情景。处理推销问题的用户要先理解数据挖掘的结果，然后才能把它运用到实际中。在实际应用中，如何使用数据挖掘的输出结果？最简单的办法是把结果看作黑盒。如果用户用黑盒给数据库中的客户评分，就能得到一张客户列表（可以向列表中的客户邮寄商品目录，提高他们的信用度）。用户所要做的只是把信封寄出去，这是非常有效的方法。1.2.4 客户关系管理 （CRM）5客户关系管理 （ Customer

22、 Relationship Management，简称 CRM ）是选择和管理最有价值客户关系的一种商业策略。CRM 要求以客户为中心的商业哲学和企业文化来支持有效的营销、销售以及客户服务。如果企业拥有正确的领导、策略和企业文化，CRM 应用将为企业实现有效的客户关系管理。客户关系管理首先是一种商业策略，它贯穿于企业的各个部门和经营环节，其目的在于理解、预测和管理企业现有的或潜在的顾客。客户关系管理涉及到战略、过程、组织和技术等各方面的变革，以使企业更好地围绕客户来有效地管理自己的经营。我们为什么需要客户关系管理呢？因为大家都知道：（1）获得一个新客户比留住一个老客户要花更多的钱；（2）客户离

23、开后再把他们吸引回来所花的钱要比他们一开始就满意所花的钱多得多；（3）将新的商品卖给老客户要比卖给新客户容易得多；（4）有些客户比其他客户更有利可图。有些客户现在是无利可图的，还有一些客户现在和将来都是无利可图的。所以我们要运用新的技术，来改变单一的销售模式，寻求最有利可图的途径建立和维持稳定的客户关系。客户对企业的好感和忠诚不仅来自于企业提供的商品，更来自于服务和经验等非实体因素。企业要了解客户的喜好-不仅包括产品，还包括样式和服务的外观。他们要管理每一个客户的关系，从每一个客户身上获取最大利润，降低市场营销费用，减少由于客户离去和无效的营销策略产生的浪费。以上都希望用客户关系管理的方法来实

24、现。1.2.5 数据挖掘在CRM中的应用6在客户关系管理生命周期的各个阶段都有可能会用到数据挖掘技术。例如，在如何更好地为现有的客户提供服务方面，通过数据挖掘，能够帮助企业确定现有的客户的特点，从而为客户提供有针对性的服务；如何开拓企业新市场，获取新客户方面，通过数据挖掘，可以发现购买每一商品的客户的特征，从而可以向那些具有这些特征却没有购买的客户推销这个商品；如何挖掘现有客户群的潜力，为企业提供更多价值方面，通过数据挖掘，可以分析各个客户对企业带来的赢利能力，找到那些“金牌客户”后提供更加有针对性的服务，同时也可以分析现有客户的兴趣，向他们推荐提供新的产品和服务；在如何保持现有客户群方面，通

25、过数据挖掘，可以找到流失客户的特征，以抢在那些具有相似特征的客户还未流失之前，就可以采取针对性的措施防止他们的流失；在预测公司未来发展方面，通过数据挖掘，可以预测客户赢利能力的变化，帮助企业提前采取各种对应的措施。 1.3项目可行性评估71.3.1技术可行性评估根据现有的技术，采用Visual C +、SQL Sever等技术和工具完全可以快速、高效地实现该系统模型。1.3.2经济可行性评估 由于采用Visual C + 6.0 开发，用VC+ODBC连接数据库的开发方式尽可能地缩短开发周期、节约系统的开发费用，适合大、中型企业，适合远程网络，特别适合小型企业，操作简单、明朗，将会给它们带来丰

26、厚的利润。1.3.3操作可行性评估可以参照其他的软件应用系统，特别适合管理级人员的使用，界面上能实现对客户资料的管理，为用户做出合理的决策，提供了很好的帮助，并尽可能地减少让用户难以操作的方式。1.4项目可行性研究报告纵上所述，从开发的语言、所要运用的工具，到数据挖掘在客户关系管理中应用的价值，都具备了可以开发本系统的要求。而且无论从技术、经济还是操作上，本系统的实现应该没有什么问题的，可以进行对系统的需求分析工作。第二章 系统需求分析要实现一个软件系统，首先应该进行需求分析，这样才能设计出的软件满足用户的各项功能。下面就对客户管理系统的设计进行需求分析。2.1系统需要解决的主要问题首先，该系

27、统主要是面向管理级人员而开发的，并且系统里的资料是企业客户的重要信息，所以用户者必须验证身份才能登入。用户根据不同的级别进入不同的模块，调用各自所需要的信息。本系统由二大模块组成客户资料管理和客户信息分析，其中客户信息分析里引用了数据挖掘中的四个算法粗糙集、关联规则、决策树、遗传算法。我所要实现的就是把这几个模块有效地结合起来，组成一个完整的模块，应用到客户关系管理系统中去。在这里，我来介绍以下的几种算法的需求分析。2.1.1粗糙集面对信息化数据的飞速发展，客户资料数据也从数以几十甚至上百 GB 的容量。这些数据是企业的财富，它如实地记录着企业运作的本质状况。但当客户数量达到一定数量时，企业已

28、无能力对数量以外的人进行同样的销售努力，这就迫切需要一种分析高价值的客户的方法-粗糙集算法。它把数据集看作决策表，由用户指定数据库中某一个或多个属性作为分类的类别，并对决策表进行属性约简，根据这些属性的不同取值，将数据库中数据分为不同的类别，并对决策表进行属性约简和值约简，删除冗余的属性和属性值，在决策表中导出决策规则，从而从少量的客户属性资料数据判断谁是高价值客户，谁是低价值客户，在决策过程中应给予不同重视，那将给企业带来了无限商机。2.1.2关联规则公司与其客户之间的商业关系是一种持续的不断发展的关系。这就需要我们要用关联规则算法，来实现“交叉销售”。交叉销售分析就是从分析现有客户的购买行

29、为数据开始，它是指同时向一位顾客销售多种相关的服务或产品，这是一种发现顾客多种需求，并满足其多种需求的一对一营销方式。交叉销售是建立在“双赢”原则的基础之上的，客户因得到更多、更好符合个性需求的服务而满足，企业也因销售的增长而获益。2.1.3决策树随着行业中竞争愈来愈激烈和获得一个新客户的开支愈来愈大，保持原有客户的工作也愈来愈有价值。比如说，在移动电话行业中，吸引并使一个新客户签约的开支估计为300美元或更多，这其中包括了硬件折旧和销售费用。然而保留一个旧客户的开支可能只是打一个电话或将他们的手机更新到使用最新的技术的那种型号。虽然这也很贵，但比起和一个全新的客户签约还是便宜了许多。如同在这

30、个案例中看到的一样，我们看到可以用决策树来判断客户的流失，这在保留客户的活动中起着重要作用。2.1.4遗传算法 自然界的生物体在遗传、变异和选择的相互作用下，优胜劣汰，不断地由低级向高级进化和发展。这种“物竞天择，适者生存”地进化规律实际上表示了一种优化的思想。在客户关系管理系统中，我们所实现的对客户优化的问题，也正是运用了这种思想。遗传算法用于CRM系统中模拟自然界的生物进化过程。它通过数据对客户群分析，运用适者生存的原则，对客户群进行分类，将没有效益的客户群或低效益客户群转化为高效益客户群，同时奖励和发展有效益的客户群。2.2系统应该具备的基本功能（1）用户权限的管理：用户可以根据不同的级别进行不同的管理，管理员可以看到整个系统，而部门管理员只能进行该部门的管理。（2）客户基本资料管理：可以对客户进行增加、修改、删除、还可以进行多种查询功能。（3）判断客户属性资料：可以对客户属性资料进行管理，对粗糙集算法中的表的数据而进行增加或删除的功能。（4）发掘潜在客户资料：可以对客户与商品之间的关系进行管理，对关联规则算法中的