数据仓库在银行客户关系管理中的应用

介绍数据仓库技术及银行客户关系管理系统(CRM)相关知识.着重分析数据仓库在银行CRM中的应用,给出银行数据仓库的体系结构及相应的数据模型.为银行引入客户关系管理系统构建数据仓库提供参考依据.     

基于Web的企业CRM数据仓库的研究与实现

面对日益激烈的市场竞争,客户成为企业越来越重要的资源。阐述了企业建立CRM数据仓库的必要性,对传统的数据仓库技术的不足进行了分析,提出了基于Web的数据仓库技术,在此基础上给出了基于Web的企业CRM数据仓库的设计方案,最后通过数据转换、客户多维数据集的建立实现了基于Web的企业CRM数据仓库。     

基于数据仓库的CRM系统应用研究

客户关系管理(CRM)系统是当前研究的热点。本文简要介绍了客户关系管理的思想和数据仓库在客户关系管理系统中的应用并给出了基于数据仓库的客户关系管理系统的逻辑结构和数据仓库与CRM系统协同工作的几种有效方法。     

数据挖掘在银行分析型CRM系统应用中存在的问题与对策

分析银行分析型CRM系统的体系结构和主要功能,给出数据挖掘用于该系统的过程、挖掘方法.指出数据挖掘在银行分析型CRM应用中存在的问题并提出相应的解决办法.     

数据仓库在酒店CRM系统中的应用研究

在酒店客户关系管理系统中,要实现对大量客户数据的有效分析和利用,需要建立一个面向分析的多维数据仓库模型,实现从多个角度显示和分析客户数据,为进行数据挖掘提供基础。本文中根据酒店CRM系统的需求,设计了数据仓库的事实表和各维度表,并采用星型和雪花型相结合的多维数据模式构建了酒店CRM系统的数据仓库模型。     

ERP与CRM的整合及其对DSS的影响

为了有效解决ERP和CRM各自的缺陷,使企业内部资源调配与外部交易过程协同运作,ERP和CRM应该进行整合.主要通过功能模块的整合、组织结构的重构、业务流程的梳理和技术上的集成等途径来实现.ERP和CRM的整合,使数据仓库和数据挖掘技术的应用更为有效,从而使决策支持系统得以优化.这种整合最终能够在改进企业业务流程的同时,帮助企业更好地进行客户服务,提高整体工作效率,赢得竞争优势.     

数据挖掘技术及其在客户关系管理中的应用

数据挖掘在客户关系管理中的应用是数据库和数据仓库方面的一个研究热点,也是企业实现信息化的重要方法。本文简要介绍了数据挖掘．和CRM的概念,重点分析了数据挖掘的基本原理和步骤,并介绍了数据挖掘在CRM中的重要应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的运用

客户关系管理不仅是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,也是一种管理软件和技术.数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策.CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘.     

数据仓库在银行管理信息系统中的应用

随着银行业务的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，众多银行建设了数据仓库，为了从大量的银行业务数据中提取到有用的决策信息，本文分析了数据仓库的特点，探讨了数据仓库在银行管理信息系统上的应用，为数据仓库以及关键技术在银行系统管理上的实际应用提供了思路。     

数据挖掘技术在ETC客户关系管理中的应用研究

建立基于Web的客户关系管理可以更加适应网络经济环境下企业的需求.文中提出了一种Web下基于OLAP与数据挖掘技术的CRM系统模型,分析了ETC系统数据的特点,提出了数据仓库、OLAP以及数据挖掘技术在ETC客户关系管理系统的实施方案.     

决策支持技术在分析型客户关系管理中的应用

客户关系管理(CRM,Customer Relationship Management)是通过最佳商业实践与信息技术的融合,围绕“客户中心”设计和管理企业的战略、流程、组织和技术系统,提供一个自动化的解决方案以提高顾客交付价值和忠诚度,进而实现企业收入增长与效率提高的一种管理理念和管理机制。CRM软件是将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售     

数据库与客户关系管理

CRM的技术支持涉及到数据仓库、网络、语音、多媒体等多种先进技术。企业可以通过呼叫中心、销售中心、远端销售和远端市场中心以及基于Internet的电子商务站点 ,进行与客户的全方位交流 ,建立一个CRM环境。通过对数据库及客户关系管理的分析 ,旨在建立和完善一个相对稳定和切实可行的方案 ,为企业提供强有力的网络支持服务     

数据库与客户关系管理

CRM的技术支持涉及到数据仓库、网络、语音、多媒体等多种先进技术。企业可以通过呼叫中心、销售中心、远端销售和远端市场中心以及基于Intenret的电子商务站点，进行与客户的全方位交流，建立一个CRM环境。通过数据库及客户关系管理的分析，旨在建立和完善一个相对稳定和切实可行的方案，为企业提供强有力的网络支持服务。     

决策支持技术在分析型客户关系管理中的应用

引言 客户关系管理(CRM,Customer RelationshipManagement)是通过最佳商业实践与信息技术的融合,围绕“客户中心”设计和管理企业的战略、流程、组织和技术系统,提供一个自动化的解决方案以提高顾客交付价值和忠诚度,进而实现企业收入增长与效率提高的一种管理理念和管理机制。CRM软件是将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化及其他信息技术紧密结合后产生的使企业的销     

基于计算机技术的CRM在我国商业银行中的应用

阐述了客户在银行的资产业务、负债业务、中间业务、银行卡业务等业务数据和客户基本信息的整合架构,为商业银行的CRM管理提供量化评价和智能化分析策略.     

分析型CRM技术在电信行业中的应用研究

本文根据目前电信行业的最新进展以及现有特点,在保护电信运营商的前期投资的前提下,提出了基于数据仓库、数据挖掘技术的分析型CRM模型,这些技术与模型为解决信息孤岛问题、大客户挖掘与评价问题等电信行业普遍存在的重大问题。     

数据仓库技术在银行数据系统中的设计与应用

数据仓库技术的应用及设计对于银行数据系统至关重要。只有健全的银行数据才能不断使银行面向客户,真正做到以客户为中心,更好的完善银行各项业务,实现银行效益管理科学化、信息化,最大限度的提高银行利润,防范风险。     

一个数据仓库的设计和实现

介绍了数据仓库的定义、特征与组成部分,通过银行贷款分析实例,详细叙述了数据仓库的多维数据的数据结构与相关技术,同时介绍了ＫＤＤ过程中的数据挖掘技术、方法和应用,指出了设计数据仓库过程中所需解决的难点问题,为银行的贷款风险与利润增长预测提出了可靠的依据。     

横向联合虚拟企业CRM的系统分析

横向联合虚拟企业是由同一行业的具有不同竞争优势的企业组成的,这种虚拟企业CRM系统是成员企业CRM系统的集成系统.虚拟企业的协调企业(即虚拟企业的核心企业)组建虚拟企业的协调CRM系统,其他成员企业CRM系统构成协作CRM系统.协调CRM系统负责集成各成员企业的协作CRM系统,根据合作协议协调协作CRM系统之间的协作,协作CRM系统协作完成协调CRM系统分配的协作任务.     

企业CRM系统中联机分析挖掘的应用与实现

OLAP与数据挖掘工具由于内在技术以及适用范围的不同,在决策分析中必须协调使用才能发挥最佳的作用.本文提出基于Agent的OLAM(OLAP Mining)模型,将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中.提出广义数据空间的概念,使得数据挖掘能够在数据库或数据仓库的不同部位或不同的抽象级别上,对数字数据或者文本数据进行挖掘,加强了决策分析的功能和灵活性.最后,把基于Agent的OLAM模型应用于构建智能CRM,此模型把Agent本身的特点自然地引入到数据挖掘过程中,使数据挖掘系统具有了自治性、自动反应性、交互性、适应环境性等智能特点,有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次多维的知识和联系.