数据挖掘在茶叶行业客户关系管理系统的应用研究

郑倩倩，智淑敏（郑州澍青医学高等专科学校，河南郑州450064）



数据挖掘在茶叶行业客户关系管理系统的应用研究

郑倩倩，智淑敏
（郑州澍青医学高等专科学校，河南郑州450064）

摘要：伴随着现代信息技术的不断提升，各行各业已经开始使用信息技术来进行日常管理，针对客户信息进行信息化管理，将客户信息进行统计建立相关的数据库，这种模式符合现代的管理理念。伴随着这样的基本情况，数据挖掘在现代的客户管理非常重要，茶叶行业也在这方面也得到了相应的提升，本文进行了相关分析，希望可以带来提升。

关键词：数据挖掘；茶叶行业；客户关系管理系统

郑倩倩（1979-），女，河南商丘人，本科，讲师，研究方向：计算机技术。

智淑敏（1979-），女，河南驻马店，本科，讲师，研究方向：计算机网络。

在信息时代，商业模式得到了信息技术的推动，达到了自我相应的改变。伴随着信息技术的成功使用，商业可以对于客户进行更为良好的管理，需要在自己的相应客户管理模式之中应用客户关系管理系统，对于茶叶行业而言尤其如此，针对这样的基本情况，本文进行了该系统应用的基本分析，希望可以帮助茶叶行业进行发展。

1　茶叶行业客户关系管理系统

随着现代市场经济对于市场主体带来了冲击，各个商户之间的竞争也到了白热化，很多时候，商界之中流传一句话：商场如战场。在这种竞争模式下，如何保证企业的良好竞争力成为了现代企业发展关键。保证自我发展，非常重要的便是对企业的客户进行良好的管理，保证客户对于企业具备良好的忠诚度，企业进行的客户关系管理便是与客户进行良好的沟通，进而可以理解并且影响客户的消费行为，保证客户的忠诚度，实现客户创利目的。

客户关系管理往往需要一个完善并且健全的系统，对于茶叶行业尤其如此，在现代的市场模式之中，茶叶作为一种传统商品，受到了较多外在因素的冲击，这些冲击因素都将会导致茶叶的销售变得困难。需要认清的是，茶叶的使用更像是一种生活习惯，很多时候购买茶叶的客户便会长期进行茶叶的购买，相关企业需要重视客户关系管理，建立与客户的长期联系。

2　数据挖掘技术

现代数据存储模式的发展，标志着大数据时代的到来，信息技术在现代各个领域之中应用越来越为广泛，这就使得数据存储成为了一种通用形式。伴随着应用领域的发展，信息系统现代收集的相应数据变得越来越为广泛，也就导致相应的存储数据变得越来越大。茶叶企业面临的客户关系管理数据时的相关问题是资料太多、对于数据的分析处理工作不足。所以说，在现代茶叶行业想要进行有效的自我发展，便需要将自身存储的相关数据进行良好的管理并且进行有效分析，在公司进行相关决策的过程中，有效地根据相关的信息进行支持。这种模式在决策过程中较为缓慢，在这个效率至上的时代，茶叶企业仍然通过传统的信息收集模式便会导致企业竞争力不足。

所以说，针对于茶叶行业客户关系管理系统而言，更应该进行效率方面的提升。在现阶段的数据库管理模式之中，数据库只能针对于数据进行存储，而不能对于数据进行有效的快速分析，要看到数据背后隐藏的关键信息，需要现代良好的数据挖掘技术，对于关键信息进行有效认定，并且将数据之中隐藏的问题挖掘出来。在现代商业成功的模式之中，最为重要的便是将信息进行有效收集并进行相关处理，从而为茶叶行业的决策过程提供良好的信息支撑。

现代的数据挖掘技术可以对茶叶行业客户关系管理系统进行提升，很多时候在相关的具体模式下，将大数据之中隐藏的相关信息进行提取，提高茶叶行业的整体管理水平，这是现代茶叶行业发展的契机。客户关系管理系统想要进行自我提升，需要数据挖掘技术的支持，企业应该高度重视，对于数字挖掘技术进行使用。

3　数据挖掘在茶叶行业客户管理系统的具体应用

3.1数据挖掘的应用概念

在现阶段，茶叶行业客户管理系统应用数据挖掘技术有效地对于相应系统进行提升。通过在相关系统内的数据库提取可以利用的数据，并且将其成功利用在决策之中。

在管理系统进行数据挖掘的过程之中，首先便是选择相应的数据进行深层信息挖掘，在这个过程之中，系统内存储的数据进行不断的调整优化，处理过程中，可以将数据挖掘技术看做多阶段的处理过程，也就是数据挖掘的相应工作过程之中，往往存在着较多的处理阶段：（1）定义相关问题。对于数据挖掘之中的相关问题准确定义，进而可以有效地提出在问题之中相应的解决对策，对于问题的定义很好地将解决问题的方法保持一致，包括一些问题的相关定义，另外包括一些数据的处理方式。（2）收集相关数据。问题的解决方式趋于一致后，便可以着手于相应有效数据的收集了，对于这些数据进行良好的管理模式，进而可以保证这些数据适宜于后面的数据挖掘方法，合适的数据和合适的数据挖掘技术是相辅相成的。（3）选取合适的数据挖掘方法。合适的数据挖掘方法可以帮助现代的相关管理系统进行问题解决，并且在进行数据挖掘的过程后对于相关过程进行有效的评价，保证数据合理的状态。

3.2数据挖掘相关目标

数据挖掘目标也就是相关系使用者为了所需求的相关数据进行挖掘的知识类型，便可以将这方面的内容称之为数据挖掘相关目标。在实际的挖掘过程之中，可以将数据挖掘目标主要分为：总结规则、关联规则、分类规则、时序规则等，接下来进行的便是对于这些挖掘目标具体分析，帮助客户管理系统进行有效利用。

3.2.1总结规则挖掘：通常总结规则是需要在数据库之中进行例如一些百分比等方面的挖掘，通常采用的角度或者层次不同，以交叉方式进行展现，这种规则通常便是在管理系统之中进行一些相关数据的具体挖掘，例如对于一些不同方面的茶叶购买群体进行百分比对比等。

3.2.2关联规则挖掘：在进行商品买卖的过程之中，关联规则挖掘往往是重点对象，其通过相关的数据统计来进行相应的关联方式查找，对于不同商品进行属性分析，提出逻辑公式。在茶叶行业客户管理系统之中，不同茶叶带来了不同的相关数据，进而可以将茶叶进行关联，进行购买者的讨论，得知他们隐藏的潜在信息。实际使用过程之中，关联规则是最为基本的相应规则，其中还包括一些特殊方式，也就是相应的特征规则等，这虽然属于关联规则之中的特例，但是在实际之中同样不在少数。对于商品进行特征认定进行相关的讨论，保证其相关联的相关规则较为准确，商品可以具备自身良好的显著性。

3.2.3分类规则：在茶叶行业客户管理系统之中，通过将已知数据进行具体种类划分，进而将这方面的数据进行有效分类，并且对于每一种类的相关数据进行模型描述，并且对于一些新进入数据库的相关数据直接划分到相关种类之中，在实际工作之中，分类规则是一种较为指导性的工作，进而可以对于很多时候的数据库管理工作进行优化。

3.2.4时序规则：时序规则在管理工程之中，有一点像关联规则。也就是说通过时序来进行具体划分，也就是说不同客户信息进行具体的划分，对于不同时间的相应数据进行充分管理。这也是一种关联方法，只不过关联方法变成了时序。

3.3数据挖掘的方法

3.3.1聚类算法

聚类算法是数据挖掘之中的一种方法应用，是一种较为重要的方法，其通过将数据进行聚类进行相关分析。在管理系统之中，数据库之中的数据分布通常有着自身的相应特征，采用聚类分析的定量分析方式，可以完成更为细致的数据分析，从而发现一些深层次的隐含联系。在聚类算法之中，将区域进行密集和稀疏的划分，可以在不同数据之间建立有效联系。在茶叶行业的客户管理系统之中，通过聚类分析可以将这种数据挖掘进行独立化，并且可以作为其他算法的预处理。

3.3.2粗糙集算法

粗糙集理论在相关数据挖掘之中同样应用较为广泛，是一种数据挖掘的具体办法，在人工智能等方面应用的较为广泛。粗糙理论在实际工作之中，往往并不需要进行完全信息知识的收集，可以通过一种不完全的知识模式来进行相关计算，进而可以在实际操作过程之中得出一种概括性的结果。实际的挖掘过程之中，不确定理论为相关管理模式提出了一种新型的挖掘工具。在茶叶行业客户关系管理系统之中，粗糙理论可以对于一些地域进行概括性的管理。粗糙集算法提出了全新的管理模式，粗糙集算法减少了计算的任务量，优化了计算过程帮助现代的数据挖掘技术更好的应用于茶叶行业的客户关系管理系统。

总结

伴随着时代的进步，数据库技术形成了较为完整的概念，是现代的重要技术之一，数据挖掘技术是现代数据库的配套技术，提升了数据库的实际使用效果。现代茶叶行业客户关系管理系统之中，应用数据挖掘技术全面帮助该系统进行了有效提升，在这里进行论述，希望可以促进新时期茶叶行业的管理水平得到有效发展。

参考文献

[1]王欣,薛雯,魏源彤.数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究[J].东北电力大学学报,2015,(4):73-78.

[2]赵永晖.数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究[J].齐齐哈尔大学学报：自然科学版,2014,第1期(01).88-90

[3]陈东.数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究[J].数字技术与应用,2013,(8):66-66.

[4]蔡晓龙.数据挖掘在银行客户关系管理系统的应用研究[J].信息化建设,2015,06期(06).66-68

[5]邓伦丹,罗丹,朱晖.论数据挖掘在客户关系管理系统中的应用[J].煤炭技术,2015,32(5):263-264.

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