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CRM系统：浅析数据挖掘在CRM系统中的应用 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
| 导读：CRM系统 ，浅析数据挖掘在CRM系统中的应用：系统不断发展的一个过程，在分析CRM系统之前我们先看看什么是CRM?
CRM即客户关系管理。从字面上来看，是指企业用CRM系统来管理与客户之间的关系。在不同场合下，CRM系统可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统，而通常所指的CRM，是指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用支持等流 |
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关键词：
协同办公
ERP软件
档案
客户管理
知识管理
项目管理
合同管理
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数据挖掘对于企业实施CRM系统的重要性 CRM系统经历了60年代的Mainframe、80年代的C/S、等等.这些阶段性的特征给我们显示出的是CRM系统不断发展的一个过程，在分析CRM系统之前我们先看看什么是CRM?
CRM即客户关系管理。从字面上来看，是指企业用CRM系统来管理与客户之间的关系。在不同场合下，CRM系统可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统，而通常所指的CRM，是指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用支持等流程的软件系统。它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。CRmore...
数据挖掘简单介绍 丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 为此，本系统使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。数据挖掘的几个研究热点主要包括数据流挖掘、文本挖掘、Web挖掘、及生物信息数据挖掘四个方面。(1)数据流挖掘 通信领域中的more...
深度数据挖掘成为各大软件公司的研发重点 一直以来，深度学习都是各大IT巨头、科研院所研究的对象，几年前IBM沃森超级计算机就曾经给我们带来了惊喜。如今，NVIDIA凭借其强大的GPU和软件也开始深挖这一领域。看似是一个崭新的领域，其实包括我国在内的诸多高校和机构早已在这方面投入了研发力量。据NVIDIA全球副总裁、PSG兼云计算业务中国区总经理Ashok Pandey（潘迪）介绍，ImageNet竞赛中香港中文大学，取得了第二名的成绩。另一方面，在国内，特别是在互联网领域，机械学习的研究非常热，在这个“热”的背后，它有非常非常多从事机器学习相关领域研究的工程师和研究者，他们来自more...
如何让CRM与数据挖掘相结合 CRM和数据挖掘的结合不单可以做到准确市场行销，当分析的技术以及工具成熟时，加上数据仓库提供大量的储存顾客数据的能力，可让数据挖掘做到大量针对个人的数据定制，从而准确地对客户作的行销。企业对顾客有充分的了解，才能有效地和客户建立稳定关系，进而有效地进行行销，创造商机。CRM软件就是这两者紧密结合的产物，它是实施客户关系管理必不可少的一套技术和工具集成支持平台，它基于网络、通讯、计算机等信息技术，能实现企业前台、后台无缝衔接。more...
数据挖掘技术在CRM系统中的应用 企业在处理与客户间的关系的时候，往往只是凭借企业既定的人际关系，来加强与客户间的交流，这导致企业在处理问题的过程中往往感性多于理性，无章可循，无法可依，从而阻碍了企业的进一步的发展壮大。面对竞争的压力，面对自身在大客户营销中出现的不足，公司应在营销策略上下足功夫，在留住现有客户的基础上，积极地开发新的大客户资源，以提高市场占有率，获取利润。数据挖掘是近几年随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。其处理对象是大more...
浅析数据挖掘发展现状 近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会已经进入了大数据时代。大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以more...
数据挖掘：金融信息化新热点 数据挖掘(Data Mining)，指的是从大量、部分、模糊、随机的实际应用数据中，提取隐含其中、人们事先不知道、但又有用的信息，同时用能被人理解的模式进行高级处理的过程。它是数据库中知识发现的最核心部分。折射到金融行业，数据挖掘技术应用的价值在于帮助金融企业分析影响其业务的关键因素，挖掘诸如“平均一个优质客户能赚多少钱，平均一个不良客户能亏损多少钱，创造新客户的成本有多少”等方面的问题，从而帮助金融企业增加收入、降低成本，使金融行业的管理决策更趋科学，客户分析更趋精确。more...
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