CRM系統：決策樹和MBR 在分析型CRM中的應用
決策樹和MBR 在分析型CRM中的應用
彭 磊, 李炳法, 麥興隆
(四川大學計算機學院, 成都610064)
摘 要: 探討了數據挖掘技術在分析型CRM 中的一個最典型的應用———如何尋找潛在客戶。提
出了一種尋找潛在客戶的思路, 基于這個思路, 分別討論了如何使用決策樹和基于存儲的推理
(MBR) 這兩種數據挖掘技術來建立潛在客戶預測模型, 并給出了具體實例。
關鍵詞: CRM; 數據挖掘; 決策樹; 基于存儲的推理
Application of decision tree and memory - based
reasoning in analytical CRM
PENGLei , LI Bing2fa , MAI Xing2long
(Computer Science Department of Sichuan University , Chengdu 610064 ,China)
Abstract : This paper discusses on a typical application of Data Mining technology in analytical CRM ———
how to find future customers. It provides an idea to find out future customers. On the basis of the thought ,it
discusses on how to find out future customers with decision tree algorithm and MBR ,and shows some practical
examples.
Key words : CRM; Data Mining ; decision tree ; MBR (memory based reasoning)
0 引言
CRM(Customer Relationship Management) , 即客戶
關系管理,即是一種管理理念,也是一種基于信息技
術為基礎的應用軟件系統。CRM 的目標是一方面
通過提供更快速、周到和準確的優質服務吸引和保
持更多的客戶,達到個性化的服務;另一方面通過對
業務流程的全面管理來降低企業的成本。CRM 分
為操作型CRM, 分析型CRM 和協作型CRM。本文
要討論的是數據挖掘技術在分析型CRM 中的一些
應用。
CRM的核心是“以客戶為中心”,提高客戶滿意
度,改善客戶關系,從而提升企業的競爭力。CRM
理念的精髓是“建立,發展和維持重要客戶關系”[1 ] 。
因此,如何運用數據挖掘技術尋找潛在客戶是市場
營銷學和計算機科學相結合的重要研究課題。本文
提出一種尋找潛在客戶的思路,即“潛在客戶很可能
具有和現有客戶相似的特征”。基于這個思路,從現
有客戶信息出發,分別使用決策樹,基于存儲的推理
(MBR) 來建立預測模型,找到潛在客戶。
1 用決策樹ID3 算法找到潛在客戶的
特征
決策樹算法是目前應用最廣泛的歸納推理算法
之一,是以實例為基礎的歸納學習算法,通常用來數
據探查,分類和建立預測模型。它采用自頂向下的
遞歸方式,在決策樹的內部節點進行屬性值的比較,
并根據不同的屬性值判斷從該結點向下的分支,最
后在決策樹的葉結點得到結論。因此,從根到葉結
點的一條路徑就對應一條合取規則,而整棵決策數
就對應著一組析取表達式規則。到目前為止,有很
多決策樹算法,如Quinlan 在1986 年提出的ID3 ( Ite2
rative Dichotomiser 3) 算法和1994 年提出的C4. 5 算
法,以及后來的CART ,C5 算法等。
ID3 是基于信息熵的決策樹算法,其基本原理
如下:設E = F1 ×F2 ×⋯ × Fn 是n 維有窮向量
空間,其中Fj 是有窮離散符號集, E中的元素e = <
V1 ,V2 , ⋯,Vn > 稱為例子。其中Vj ∈ Fj , j = 1 ,2 ,
⋯, n 。設PE和N E是E的2 個例子集,分別叫正例集
和反例集。假設向量空間E中的正例集PE和反例集
N E 的大小分別為P , N ,由決策樹的基本思想知ID3
算法是基于如下2 種假設.
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