ＩＳＳＮ １００９－３０４４ Ｅ—ｍａｉｌ：ｊｓｈ＠ｃｃｃｃ．ｎｅｔ．ｅｎ ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术 ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｅｎ Ｖｏ１．６，Ｎｏ．４，Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２０１０，ＰＰ．８０７—８０９ Ｔｅｈ＋８６—５５ １—５６９０９６３ ５６９０９６４ 数据挖掘在银行ＣＲＭ中的应用研究 陈骏 （西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳６２１０１０） 摘要：该文阐述了数据挖掘和ＣＲＭ的概念，并对在银行ＣＲＭ中如何使用数据挖掘技术进行了研究，并给出了银行ＣＲＭ中Ｂ１分 析的一个简单的应用方式。 关键词：数据挖掘：ＣＲＮＩ；商务智能 ． 中图法分类号：ＴＰ３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９—３０４４（２０１０）０４—０８０７—０３ Ｔｈｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ ｉｎ Ｔｈｅ Ｂａｎｋ￣ＣＲＭ ＣＨＥＮＪｕｎ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍｉａｎｙａｎｇ ６２１０１０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ ＣＩＬＭ，ａｎｄ ｓｔｕｄｙ ｈｏｗ ｔＯ ｕｓｅ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｂａｎｋ ｓ ＣＲＭ， ａｎｄ ｇｉｖｅｓ ａ ｓｉｍｐｌｅ ｗａｙ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆＢＩ ｉｎ ｔｈｅ ｂａｎｋ Ｓ ＣＲＭ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ；ＣＲＭ；ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ 随着计算机广泛应用、人们获取数据的手段日益完善、存放数据的硬件设备和存储介质大量供应，ｗｗｗ的出现，这一切导致各 行各业的各种数据愈来愈多。因此，人们迫切需要有关方法和技术，能够智能地自动地从海量数据中获取知识和有用的信息。对数 据分析和理解的需要促成了在数据库中发现知识（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｉｎ Ｄａｔａｂａｓｅ，ＫＤＤ）￣＿－－新技术的诞生。ＫＤＤ也被称为数据挖 掘（ＤａｔａＭｎｉｎｇ、ＤＭ）。 ＣＲＭ来自英文Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ的缩写，即客户关系管理。客户关系管理是一种旨在加强企业与客户之间关 系的新的管理机制，被运用于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户有关的领域，并涵盖了销售、市场营销和客户服务三 方面的企业活动。这些客户接触点必须能够提供并增强客户关系，确保更令人满意的客户体验，增加客户对于企业的价值，从而使 企业获得更多的利润。客户关系管理系统按其功能应分为三个部分：首先是获取信息，收集当前客户信息和充分利用客户的历史信 息。其次是信息的挖掘。客户关系管理系统需要利用统计分析工具，联机分析处理系统（ＯＬＡＰ）和数据挖掘等技术分析客户数据归纳 出潜在的规律。最后是信息的利用，企业通过对当前信息的分析结果，针对不同的顾客．采取不同的营销手段，真正实现客户个人的 定制化服务。 ＣＲＭ在国外的发展已有十余年的历史背景，约在９０年代初，最初的ＣＲＭ应用开始投入使用、它们是“”的解决方案，如销 售队伍自动化（ＳＦＡ）和客户服务和支持（ｃｓｓ），这些基于部门的解决方案增强了特定的商务过程，但却未能为公司提供他们与个体客 户间的完整视图。鉴于此，ＣＲＭ软件制造商在２０世纪９０年代中期开始把的应用组合到整合交叉功能的ＣＲＭ解决方案中， ＣＲＭ逐渐成为了查看和管理整个公司与客户关系的工具。因此，如何利用数据挖掘技术对ＣＲＭ系统中的数据进行分析整理，使 ＣＲＭ系统从单纯提供咨询、服务和交易的功能，提升到依据可靠的数据和内在规律做出决策的智能化系统已是近来的研究热点。 自中国进入ＷＴＯ以来，国内企业已经认识到只有发展以客户为中心，科学的管理与运作才能在国际竞争中取得优势。然而，国 内目前的ＣＲＭ在借鉴国外经验的同时，存在明显的不足，如：积累了大量的客户数据但却不能对现有数据进行很好的分析，没有实 现ＣＲＭ的商业智能：缺乏与客户的即时沟通；没有建立与客户良好的互动渠道等。 １ ＫＤＤ与Ｃ ’１．１ ＫＤＤ的处理流程 在最高水平时数据挖掘可视为由两个阶段组成：知识发现和知识发展。发展阶段包括从发展了的模型获得成果，并且将成果应 用到业务中：成果包括报表、模型、出现在运营系统中的编码指令或者数据可视化［１】。发现阶段由三个部分组成：数据预处理阶段、数 据挖掘阶段和数据评估解释阶段。 数据预处理阶段首先要明确定义特定的业务问题，防止数据挖掘偏离目标甚．至变得漫无目的，生成目标数据集。然后，对数据 进行净化和预处理，去除噪声。最后，根据业务的目标，查找有用的特性来表示数据。． 数据挖掘阶段需要深人的检查数据，将数据转换成一个针对挖掘算法建立的、真正适合挖掘算法的分析模型，然后选择相应的 数据挖掘算法（如：神经网络、规则归纳），确定合适的模型和参数。 ． 数据评估解释阶段包括将结果以直观的方式显示给用户，同时筛选、评价挖掘结果中有用部分，这典型情况下包括创建一个采 用数据修正集的模型，然后用至少一个测试数据的集来证明这个模型的准确性和有效性并解释和评估结果。最后将评估出来 的有用知识放人知识库以便后继的利用。ＫＤＤ的处理流程可如图ｌ所示。 收稿日期：２０１０－０１—０８ 本栏目责任编辑：闻翔军 数据库与值息蕾曩 ｓ ８０７ ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术 第６卷第４期（２０１０年２月） １．２数据挖掘功能 根据数据挖掘任务能够挖掘出的模式类型，可将数据挖掘的功能分 为以下几种：类／概念描述、关联分析、分类、预测、聚类、孤立点分析、演变 分析。 每种数据挖掘功能可由多种不同的算法实现。本课题主要针对数据 挖掘中的分类进行重点研究。分类在数据挖掘中是一项非常重要的任 务，目前在商业上应用最多。数据挖掘中的分类方法是将数据集按某个 指定的属性划分．并给出分类规则。目的是学会一个分类函数或分类模 型，再用该模型对新的数据集进行分类预测。 图１数据挖掘流程 目前，针对分类问题有若干不同领域方法和算法，如统计学、机器学习、神经网络和粗糙集理论等。其中从机器学习中引出的决 策树方法是一种较为通用并被深人研究的分类函数逼近方法，其中最值得注意的是ＣＡＲＴ和ＩＤ３／Ｃ４．５，许多其它的算法都是由它们 演变而来。 ． １．３客户关系管理 客户关系管理软件系统可以划分为接触活动、业务功能、数据库三个组成部分，另外还需要工作流系统、业务规则和元数据管 理的支持。 １）接触活动 ． ＣＲＭ软件应当能使客户以各种方式与企业接触，典型的方式有Ｃａｌｌ Ｃｅｎｔｅｒ等面对面的沟通、传真、移动销售（ｍｏｂｌｅ ｓａｌｅｓ）、电子 邮件、Ｉｎｔｅｍｅｔ以及其他营销渠道，如金融中介或经纪人等，ＣＲＭ软件应当能够或多或少地支持各种各样的接触活动。企业必须管理 和协调这些沟通渠道，保证客广能够采取其方便或偏好的形式及时与企业交流，并且保证来自不同渠道的信息完整、准确和一致。 今天，Ｉｎｔｅｍｅｔ己经成为企业与外界沟通的重要工具，特别是电子商务的迅速发展，促使ＣＲＭ软件与Ｉｎｔｅｒｎｅｔ进一步紧密结合， 发展成为基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的应用模式。 ２）业务功能 企业中每个部门必须能够通过上述接触方式与客户进行沟通，而市场营销、销售和服务部与客户的接触和交流最为频繁，因 此，ＣＲＭ软件主要应对这些部门予以支持。然而，并不是所有的ＣＲＭ软件产品部能覆盖所有的功能范围。一般地，一个软件最多能 够支持两到三种功能，如市场营销和销售。因此，在软件评价中，功能范围可以作为决定性的评价的依据。 ＣＲＭ软件系统的业务功能通常包括市场管理、销售管理、客户服务和支持三个组成部分。市场管理的主要任务是：通过对市场 和客户信息的统计和分析，发现市场机会，确定目标客户群和营销组合，科学地制定出市场和产品策略；为市场人员提供制定预算、 计划、执行和控制的工具，不断完善市场计划；同时，还可管理各类市场活动（如广告、会议、展览、促销等），对市场活动进行跟踪、分 析和总结以便改进工作。 ３１数据库 一个有逻辑的客户信息数据库管理系统是ＣＲＭ系统的重要组成部分，是企业前台各部门进行各种业务活动的基础。从某种角 度来看，它甚至比各种业务功能更为重要。其重要作用体现在以下几点： １１帮助企业根据客户生命周期价值来区分各类现有客户： ２）帮助企业准确地找到目标客户群； ３）帮助企业在最合适的时机以最合适的产品满足客户需求，降低成本，提高效率； ４）帮助企业结合最新信息和结果制定出新策略，塑造客户忠诚。 运用数据库这一强大的工具，可以与客户进行高效的、可衡量的、双向的沟通，真正体现了以客户为导向的管理思想：可以与客 户维持长久的、甚至是终身的关系来保持和提升企业短期和长期的利润。一个高质量的数据库包含的数据应当能全面、准确、洋尽 和及时地反映客户、市场及销售信息。数据可以按照市场、销售和服务部门的不同用途分成三类；客户数据、销售数据、服务数据。 客户数据包括客户的基本信息、联系人信息、相关业务信息、客户分类情息等，它不但包括现有客户信息，还包括潜在客户、合 作伙伴、代理商的信息等。 销售数据主要包括销售过程中相关业务的跟踪情况，如与客户的所有联系活动、客户询价和相应报价、每笔业务的竞争对手以 及销售订单的有关信息等等。 服务数据则包括客户投诉信息、服务合同信息、售后服务情况以及 解决方案的知识库等。 这些数据可放在同一个数据库中，实现信息共享，以提高企业前台 业务的运作效率和工作质量。目前，飞速发展的数据仓库技术（如ＯＬＡＰ、 数据挖掘等）能按照企业管理的需要对数据进行再加工，为企业提供了 强大的分析数据的工具和手段。 ２数据挖掘方法在银行ＣＩｕⅥ中的应用 随着ＣＲＭ软件的成熟，将来的ＣＲＭ软件不再只是帮助商业流程的 自动化，而是能帮助管理者做决策的分析工具。商务智能（ＢＩ）是商业需求 和可利用的信息的交集点，对于制定最优商业决策是很有必要的。ＢＩ信 息来源包括Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，Ｅｘｔｒａｎｅｔ，Ｉｎｔｒａｎｅｔ，联机交易处理系统（ＯＬＴＰ），运营型 图２ ８０８ ＊数据库与信息蕾曩 本栏目责任编辑：闻翔军 第６卷第４期（２０１０年２月） Ｃｏｍｐｕｔｅｒ．Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术 数据储备（ＯＤＳ），数据仓库（ＤＷ），数据集市（ＤＭ），分析型应用软件（ＡＡ），数据挖掘应用软件等。主要功能应包括：预定义查询和报告；用 户定制查询和报告：可看到查询和报告的ＳＱＬ代码；以报告或图表形式查看潜在客户和业务可能带来的收入；通过预定义的图表工 具进行潜在客户和业务的传递途径分析；将数据转移到第三方的预测和计划工具；柱状图和饼图工具：系统运行状态显示器：能力 预警等等。图２是一个以银行ＣＲＭ中Ｂ１分析的一个简单的应用方式。 ３结束语 针对银行的具体需求，将数据挖掘方法应用于客户关系管理，以商业智能ｆＢＩ）的建设为突破口，形成客户关系管理系统支持的 商业决策分析智能，集中发挥客户关系管理以客户信息为管理工作和业务流程的主信息流进行搜集、整理、挖掘、分析和利用，对银 行提高管理效率将发挥重要作用。 参考文献 【１］陈京民．数据仓库和数据挖掘技术【Ｍ］．北京：电子工业出版社，２００２． ｆ２］范明，盂小峰．数据挖掘概念与技术［Ｍ】．北京：机械工业出版社，２０Ｏ１． ｆ３１李昭智，李昭勇．决策支持与数据仓库系统ｆＭ］．北京：电子工业出版社，２００１． １４１史忠植．知识发现［Ｍ１．北京：清华大学出版社，２００２． ［５］梁世红．数据挖掘在ＣＲＭ中的应用『Ｊ］．科技情报开发与经济，２００３． 『６］王扶东，朱云龙．基于数据挖掘的客户关系分析评价系统ｌ Ｊ１．东南大学学报，２００２，１０． ｆ７］创智客户关系管理系统在通信中的应用 ．世界电信，２００２． （上接第７９４页） 上开发存储过程、触发器、视图来完成数据层的各种功能。数据作为ｌ一层架构的最后一层就相当于是信息管理层。与逻辑层相比，数 据层的任务是管理大量数据信息，为逻辑层提供服务。根据逻辑层的处理结果，数据层提供信息的存取，针对不同的逻辑处理结果 提供不同的数据。在组织结构管理系统信息表中，数据层通过Ｓｅｌｅｃｔ、Ｃｒｅａｔｅ、Ｄｅｌｅｔｅ、Ｓｏｒｔ、Ａｄｄ等操作完成存取过程。 数据库表主要有Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ（部门信息表）、Ｒｏｌｅｌｎｆｏ（角色信息表）、Ｕｎｉｔｌｎｆｏ（单位信息表，）、ＵｓｅｒＩｎｆｏ（用户信息表）、Ｒｅｌａｔｉｏｎ（对 象关系信息表）等组成。将每一个实际管理中所存在的类对应到数据库中的一个关系（表），实现管理与数据相统一。 ３结束语 本文分析了学院信息管理系统在发展建设中所遇到的一些问题．并提出使用统一组织结构与用户管理系统进行信息化管 理的解决方案。使用ＬＤＡＰ和．ＮＥＴ技术通过Ｂ／Ｓ架构实现了用户单点登录（ｓｓｏ）和统一组织结构管理系统保证系统的易用和稳定。 高校的统一管理系统式仍在不断探索中，本系统将为学院的信息化管理提供了一种先进且通用的方式。 参考文献： ｌ１】常潘，沈富可．基于ＬＤＡＰ的校园网统一身份认证的实现【Ｊ】．计算机工程，２００７（３）：２８１—２８３． 『２】胡立春，武友新等．ＬＤＡＰ环境下的统一用户管理系统的研究与实现ｆ Ｊ１．计算机工程与设计，２００７０）：８２３—８２５． ｆ３Ｉ徐锋，高校二级学院人事信息化管理刍议［Ｊ１．教育探索，２００７（１２）：１２４—２５． ‘ ［４】张巨俭，甘仞初．管理信息系统的发展方向及实现技术［Ｊ】．计算机应用研究，２００３，２０（１）：８—１０． ［５】毛钟红．高校科研项目管理信息化建设探析『Ｊ］．科技管理研究，２００７（１２）：８３１—８３２． ［６】范振钧．基于ＡＳＰ．ＮＥＴ的三层结构实现方法研究Ⅲ．计算机科学，２００７，３４（４）：２８９—２９１．・ 本拦目责任编辑：闻翔军 数据库与信息蕾理 ８０９
