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.     

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.     

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。     

基于数据仓库的客户关系管理系统研究

介绍了数据仓库的基本概念和结构,分析客户关系管理系统对数据仓库的需求,研究了客户关系管理系统中数据仓库的数据建模技术,建立起客户关系管理系统数据仓库中客户主题的星型雪花模式.最后提出了一种基于数据仓库的客户关系管理系统解决方案.     

知识累积在客户关系管理中的实现

从知识管理的独特视角对企业客户关系管理系统（CRM）进行思考,揭示系统中知识流程的运作规律,从而帮助企业更好地实施CRM系统。     

CRM系统应用情况调查

CRM(Customer Relationship Management)系统是指客户关系管理系统,它是企业为更准确地把握市场而进行的以客户为中心的经营战略管理。本期希望通过对CRM系统在各企业使用情况进行随机调查,了解我国企业对客户关系管理的重视与应用程度,同时,预测2004年CRM系统在我国的发展。     

数据挖掘在保险客户关系管理中的研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某保险公司客户关系管理系统为例,设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

试论客户关系管理系统的实施

客户关系管理（CRM）已成为企业管理新的时代内容和决定性因素。实施客户关系管理系统已经成为企业提升竞争力最重要的途径之一，也是企业实施信息化的重要内容。文章对影响企业实施客户关系管理系统成败的关键因素进行了分析和论述。     

面向大批量定制的客户关系管理系统研究

分析了客户关系管理对于大批量定制实施的重要性以及大批量定制对客户关系管理系统的要求,并在此基础上,建立了面向大批量定制的客户关系管理系统的功能模型,解决了大批量定制中全面了解客户需求这一关键问题,帮助大批量定制得到更好的实施.详细分析了该系统中的Web、数据仓库以及系统安全性等关键技术.     

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。     

基于数据仓库的银行客户关系管理系统的设计

介绍了基于数据仓库的银行客户关系管理系统的解决方案，设计了一种集成化的银行客户管理系统的基本框架，给出了该系统的设计思想和主要实现技术．包括系统的体系结构以及数据仓库、联机分析和数据挖掘系统的设计．该系统能从大量的数据和信息中发掘有用的知识，满足管理层和决策层对信息知识的时间性和准确性的要求．     

基于数据挖掘的银行业客户关系管理体系结构

面对入世带来的挑战,我国银行必须提高其核心竞争力,而客户关系管理正是提高企业核心竞争力的最好手段。文章论述了银行客户关系管理系统的总体架构和数据仓库及数据挖掘在银行业客户关系管理中的应用,旨在更好地提高银行的竞争力,把客户看作银行资源的一部分,最大限度地获取利润。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

数据挖掘是CRM的核心,通过阐述数据挖掘的概念、过程、目标,分析基于数据挖掘的CRM的特征．并从客户生命周期和行业应用的角度探讨数据挖掘在客户关系管理系统中的应用．     

面向对象技术在构建数据仓库中的应用研究

为了利用数据仓库技术实现对经济指标数据的有效管理,提出了基于面向对象技术构建数据仓库的一种解决方案。在构建过程中,根据经济指标数据管理需求和数据仓库特点,确定了系统所面对的各种对象以及它们之间的关系,设计了数据仓库结构模型,应用Visual C .NET实现了数据仓库管理系统,并通过ADO(Active Data Object)和OLE(Object Link Embedded)等面向对象技术完成了数据仓库访问和异构系统数据集成,从而使经济指标数据仓库(EIDW:Economic Indicators Data Warehouse)可作为后台数据环境应用于经济动态分析、预测和监测的决策支持系统中。     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统.系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持.     

统计数据仓库体系中数据分析系统及其研究

数据仓库最重要的特征就是实现数据的集成与共享.基于统计数据仓库的数据分析系统众多,因此首先对统计数据仓库体系进行研究,然后对联机分析、决策支持及数据挖掘这3类分析工具进行对比研究,并通过介绍"万峰统计数据仓库"中数据分析部分的功能及划分,为统计数据仓库数据分析系统的研发提供了理论基础和实践依据.     

基于数据仓库的决策支持系统框架研究

提出了在数据仓库基础上建立决策支持系统（ＤＳＳ）的体系框架,主要由模型库、方法库,知识库和数据仓库及其相应的管理系统以及数据挖掘单元和问题处理单元几部分组成。阐述了各部分的功能,相互关系,论述了基于数据仓库ＤＳＳ的优点,为知识的智能获取提供了新的手段。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在电子商务这种经济模式下,客户关系管理（CRM）日益受到企业的重视,客户分类是分析型客户关系管理的重要功能之一,利用数据挖掘技术可以从大量的、不确定的客户信息中挖掘出有价值的信息,为企业决策提供依据。通过探讨客户关系管理理论和数据挖掘技术．提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法。     

基于数据仓库的销售分析系统的设计和实现

数据仓库是信息处理领域近几年出现的面向分析和决策的新技术 .介绍了数据仓库中数据模型的特点和设计方法 ,并通过一个销售分析系统的实例 ,详细阐述了数据仓库的数据建模、数据抽取和更新、多维数据模型的实现、数据呈现 4个过程 ,给出了一种基于数据仓库技术的决策分析系统的设计和实现方法