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基于关联规则挖掘算法的分析型CRM的设计与实现的中期报告
一、研究背景
随着电子商务、物联网等技术的发展，企业面对的市场竞争愈加激烈，客户需求也日益丰富和多元化。因此，企业需要有一套有效的客户关系管理（CustomerRelationshipManagement，简称CRM）系统来提高客户满意度并促进销售业绩的增长。分析型CRM是一种比传统的操作型CRM更加先进的CRM系统，它不仅能够记录和管理客户信息，还可以通过数据分析得出客户的行为模式和偏好，并通过准确的预测模型来为企业决策提供支持。本研究旨在基于关联规则挖掘算法开发出一个基于分析型CRM的客户关系管理系统，提高企业的营销管理能力。
二、研究目的
1.研究关联规则挖掘算法并掌握其基本原理；
2.设计并开发一个基于关联规则挖掘算法的CRM系统；
3.测试所开发的CRM系统的性能和可用性；
4.评估系统的优缺点，并提出改进方案。
三、研究内容和进展
1.理论研究
本研究首先对关联规则挖掘算法进行了深入的研究，包括算法的基本原理、关键技术及其应用，了解了数据预处理、关联规则的定义、算法的求解过程和评估方法。
2.系统设计
在理论研究的基础上，本研究针对建立一个基于关联规则挖掘算法的CRM系统进行了系统设计。该系统主要包括以下模块：数据获取和预处理模块、关联规则挖掘模块、客户分析模块、决策支持模块、报告分析模块以及用户管理模块。
3.系统实现
在系统设计完成后，本研究开始进行系统的实现。系统的开发环境为Java平台，采用Eclipse集成开发环境进行程序设计。在实现的过程中，本研究对算法进行了实现，并将关联规则挖掘算法与系统的各个模块进行了整合，同时还对用户界面进行了优化，使其更加美观和易用。
四、预期成果
本研究的最终成果将是一个基于关联规则挖掘算法的客户关系管理系统。该系统将能够从海量数据中挖掘客户的行为模式，提供准确的客户偏好分析和预测模型，并支持客户分类和营销推广等功能。预计该系统的应用将有望为企业实现更加高效的营销管理，提高客户满意度和销售业绩。