数据挖掘在茶叶行业客户关系管理系统的应用研究

田飞

（海南经贸职业技术学院，海南海口571127）

数据挖掘在茶叶行业客户关系管理系统的应用研究

田飞

（海南经贸职业技术学院，海南海口571127）

随着信息技术的不断发展，信息技术在不同行业的日常运作中开始充分的发挥作用，在对客户的信息进行管理中，信息技术发挥的作用非常大，其可以实现客户信息统计的方式，通过建立数据库的方式，实现客户信息的整合，这种方式更加符合现代管理的方式。随着信息技术的发展，数据挖掘技术被研发出来，其在茶叶行业发挥的作用非常大，本文对数据挖掘技术进行了相应的分析，在一定程度上可以促进茶叶行业对客户的管理。

数据挖掘；茶叶行业；客户关系；管理

如今已经进入到了信息时代，各类商业模式在一定程度上促进了信息技术的发展，随着信息技术的高速发展，商业经营中，要实现对客户的管理，而且要针对客户进行追踪，通过建立客户管理系统的方式，促进企业的发展。

1 茶叶行业客户关系管理系统

随着市场经济的不断的发展，其对市场产生了不小的冲击，企业与企业之间的竞争在加剧，在商业竞争中，企业要通过优质的管理提升自己的核心竞争力。在激烈的竞争中，企业应该通过管理的方式维护客户，从而提高客户对企业的重视度，企业在对客户关系进行管理中，应该通过良性的沟通机制，通过可以促进客户消费行为的管理，为企业赢得更多的经济效益。

在客户关系管理的过程中，随着信息技术的发展，企业可以充分采用信息技术进行管理，通过建立完善的管理系统的方式，建立完善的信息系统。如今，市场模式朝着现代化的方向发展，茶叶是一类传统的产品，其在营销的过程中，会受到一些外界因素的冲击，这些冲击会导致茶叶的销路降低。所以，茶叶企业在发展的过程中应该充分认清形势，茶叶已经成为中国人的必需品，很多时候人们在购买茶叶的环节中，会形成一定的思维定势，所以，企业在对客户管理中，要通过各类方式与客户建立长久的关系。

2 数据挖掘技术

在数据存储模式不断发展的今天，人们开始采用大数据的方式对企业内部海量的数据进行分析和管理，信息技术在各个领域的应用变得日渐的广阔，这就促进了数据存储技术的发展。随着大数据的发展，信息系统的集成能力日益拓展，而且数据库的容量越来越大。茶叶企业在进行客户关系的管理中，要面对的数据非常的繁杂，而且在进行数据的处理工作上存在不足。因此，现代茶叶行业要实现自我发展，就要对大量的数据进行有序的管理，及时对数据进行合理的分析，针对信息的处理进行企业生产和经营的决策，从而可以对相关的信息进行支持。在这种模式下，由于决策的过程中比较漫长，但是，企业要想实现长足的发展，必须要提高决策的效率，否则就会错失良机，茶叶企业如果还是采用传统的信息收集的方式，那么企业的核心竞争力就不能得到保障。

因此，茶叶行业在进行客户关系管理的过程中，应该建立客户的管理系统，提高客户管理的实效性。在这个环节中，应该采用数据库的管理模式，但是数据库只能完成数据的存储工作，不能对数据进行合理的分析，不能分析数据背后隐藏的信息。数据挖掘技术的发展，将数据中展现的问题挖掘，在茶叶企业经营的过程中，可以对有效的信息进行汇总，而且提高信息处理的效率，从而为茶叶行业的决策制定完善的对策。

现代数据挖掘技术运用在茶叶企业对客户关系的管理中，可以实现系统管理的有效性，在大数据中，很多隐藏的信息可以被挖掘，信息的价值可以被有效的提取，从而使茶叶行业的整体管理效果得到有效的提升，这是现代茶叶行业发展必然要抓住的机遇。在客户管理系统提升的环节中，应该采用完善的数据挖掘技术，企业应该重视类似技术的研发，确保数据挖掘技术可以得到充分的运用。

3 数据挖掘技术在茶叶行业客户管理系统中的实践

3.1 数据挖掘技术应用的定义

如今，茶叶行业客户管理系统中充分的运用数据挖掘技术，这一技术促进了客户管理系统的升级。在相关的系统中，数据库的提取功能非常的重要，而且这项技术在企业决策中发挥的作用不容小觑。

数据挖掘技术在管理系统中运用中，首先要对数据进行深层次的挖掘，在这个环节，要对系统中存储的数据进行深入的分析，对数据进行不断的调整和优化，在数据处理的过程中，数据挖掘技术是一个多阶段的过程，在完善了数据挖掘后，还应该对相关的问题进行定义，要对数据挖掘技术中相关的内容进行较为准确的定义，从而可以有效的提出问题，并解答各类问题，确保解决问题的方式与定义中的方式一致，在对相关的问题进行定义的过程中，要完善数据处理的方式。还要完成相关数据的收集工作，在完善了解决问题方法的一致性后，还要完善对有效数据的收集和整理工作，这样才能实现对数据的合理的管理，从而在进行数据挖掘中才能更好的发挥数据挖掘技术的作用。最后应该针对实际的情况选择合适的数据挖掘技术，合理的数据挖掘技术可以帮助企业对管理问题进行解决，并且在数据挖掘的过程中，要对相关的问题进行评价，确保数据处于合理的状态。

3.2 数据挖掘的目标

数据挖掘技术的目标是实现数据的分类，并且掌握数据的知识类型，在实际的数据处理的过程中，数据挖掘技术可以分成总结规则、关联规则、分类规则和时序规则等。

3.2.1 总结规则挖掘

在进行总结规则挖掘的过程中，要对数据库中涉及到百分比的问题进行挖掘，要通过不同角度和不同层次的分析，通过交叉的方式对问题进行展现，这种规则在关联系统中可以实现有价值数据的挖掘，在对不同年龄段的茶叶购买群体的特征进行挖掘中通常使用这种方法。

3.2.2 关联规则挖掘

在进行商品交易的环节中，关联规则挖掘非常的重要，其可以对相关的数据进行汇总，对相关的方式进行查找，然后对不同商品的性质进行分析，采用逻辑公式的方法对产品进行分析。在茶叶企业进行客户关联的环节中，由于茶叶的类型不同，所以带来了很多差异较大的数据，这时可以将这些数据的联系进行分析，然后再分析不同的购买者的特征，从而知晓数据之间的潜在的信息。在对数据实际使用的过程中，应该找出最基本的关联规则，然后还应该分析一些特殊的关联的方式，找出不同商品之间数据关联的特征。在实际的运用中，要对商品进行认证，在这个环节中，要对相关参数的联系进行分析，确保各个数据的关联非常的准确，从而可以将商品的性能全面的展示给客户。

3.2.3 分类规则

老砍头到了寝宫，太监、宫女早被打发走了，没进大门呢，老砍头就听见皇上在自言自语：“我也想通了，实在不行，我就投降，能封个安乐公，就心满意足了。”

茶叶行业之间，应该通过对一些已知数据的分析，从而对数据进行合理的划分，并且对一类数据进行模型的描述，在对一些新的数据库进行分析的环节中，应该找出数据划分的方法，在具体的工作中，分类规则具有很强的指导性意义，在很多时候可以对数据库的管理工作进行优化。

3.2.4 时序规则

在茶叶企业进行数据管理的环节中，采用时序规则的方式，其与关联规则具有一定的相似性，数据是按照顺序进行划分，在不同客户之间，要对相关的信息进行划分，而且还能实现有价值数据的补充，这也是关联方法的体现，不过这种关联的因素是时序。

3.3 数据挖掘的方法

3.3.1 聚类算法

3.2.2 粗糙集算法

粗糙集理论是一个模糊集，是一个不确定性的数学工具。而且是一类新的软计算的方法，近年来粗糙集得到了广泛的应用，其有效性在不同的领域都得到了证实，在人工智能领域发挥的作用非常大。在很多实际系统的研究工作中，由于存在各类不确定的因素，可以收集到不同的信息。在自然科学和社会科学理论中，会涉及到不同的信息处理的方式，这些数据中包含一些不必要的信息，如果不能将这些不必要的数据去除，就不能得到最准确的数据。粗糙集理论在数据挖掘技术中也得到了广泛的使用，在数据挖掘中，其结合了人工智能技术。粗糙理论在实际的工作中运用非常的广泛，不仅仅实现信息的收集，而且还可以借助不同的知识模式，实现数据之间的计算，在实际的操作过程中，可以得出一种概括性的结果。在数据挖掘技术运用中，会出现一些不确定的理论，采用粗糙集算法的方式，形成了一类新的挖掘工作。茶叶行业在进行客户管理的过程中，粗糙集可以进行大区域内的管理。粗糙集算法是一类新的管理方式，简化了计算量，在计算的过程中实现了优化。

结语

随着时代的不断发展和进步，数据库技术已经非常的完善，在企业管理中发挥的作用非常的突出。数据挖掘技术是数据库技术中的具体的技术，完善了数据库的功能。茶叶行业在进行客户关系管理中，应该借助数据挖掘技术，提升管理的效果。

[1]郑倩倩,智淑敏.数据挖掘在茶叶行业客户关系管理系统的应用研究[J].福建茶叶,2016(3)：98-99.

[2]张蓉.数据挖掘技术在房地产客户关系管理系统中的应用[J].现代情报,2016(6)：185-187.

[3]张忠磊,孙玉娟.数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究[J].华南金融电脑,2016(5)：89-91.

田飞（1981-），男，内蒙古赤峰人，理学硕士，讲师，从事应用数学研究。