数据挖掘课程论文.doc

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课 程 论 文
〔 2014/ 2015 学年 第一学期〕
课程名称
数据挖掘
论文名称
写作时间
2014
年
12
月
28
日
指导单位
set mining player information . Through the above analysis demonstrated the feasibility and effectiveness of data mining technology in the network game customer relationship management applications.
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Key words：Online games; customer relationship management; data mining; decision tree;
一、研究意义及思路
"网络游戏〞也被成为"在线游戏〞〔Online Games〕，是通过互联网进展、可以多人同时参与的电脑游戏，是通过人与人之间的互动以到达交流、娱乐和休闲的目的。网络游戏不同于其他行业，它建立在网络信息交流平台之上，因此，它所搜集到的客户数据更为庞大和繁杂，那么如何从如此庞大的数据中找到有效资料，又如何应用于客户关系管理之上，这便是我们需要去研究的问题。在我国，网络游戏是一个新兴的行业，对其研究多集中于法律的虚拟财产案件上，网络游戏客户关系管理方面的研究寥寥无几。虽然如此，但我们仍旧可以通过数据挖掘技术在其他行业上的客户关系管理中的应用里进展参考， 进而对数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中的应用的可行性，有效性进展探讨。工程大学的鞠伟平，邓忆瑞所登载的"基于决策树的数据挖掘方法在CRM中的应用研究"中指出："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。其如何利用数据挖掘技术对客户数据进展深层分析，保存高价值客户、开掘潜力客户，实现在恰当的时间，为客户提供适宜产品和效劳是现在客户关系管理中的研究重点。本文将数据挖掘中的ID3分类算法应用于CRM系统中，不仅可以使企业更好地发现客户群特征，掌握市场动态，同时也将有助于企业的管理全面走向信息化。[3]〞财政学院的董宁所登载的"数据挖掘技术在CRM中的应用"中指出："数据挖掘技术 帮助企业管理客户生命周期的各个阶段，包括客户的识别、获取新的客户、让已有的客户创造更多的利润、保持住有价值的客户等。它能够帮助企业确定客户的特点，使企业能够为客户提供有针对性的效劳……客户识别的关键问题是确定对企业有意义客户的标准……数据挖掘技术应用在对营销的反映情况的预测上
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。根据历史数据运用数据挖掘技术建立"客户行为反响〞预测模型，对客户的未来行为进展预测……解决客户流失问题，可以使用数据挖掘方法对已经流失客户进展分类，并对每类流失客户的特征进展描述。然后，使用关联、近邻等挖掘技术和方法对现有客户消费行为进展分析， 以确定每类客户流失的可能性，其中着重于发现那些流失可能性大的优质客户。 [4]〞 华中师大学经济学院的萍登载的"利用数据挖掘技术(DM)提升客户关系管理(CRM)"中指出："客户关系管理系统随着信息技术的开展和企业管理理念的转变,己受到国外企业的广泛重视。在实际应用中 CRM 还可进一步延伸企业供给链管理,与ERP (企业资源方案)进展整合, 将客户、经销商、销售和人力资源等方。面起来,构成企业完整的管理信息系统。CRM作为企业的前台提供供给链中的下游链管理,实现企业对客户个性化需求的快速反响。DM 作为CRM中的关键信息技术,其在CRM中的应用与开展,必将为企业在信息时代提供‘看得见的优势’。[5]〞 Penzias曾在"计算机世界"上评论说:"DM 将变得更加重要,由于DM如此有价值以至于企业不再会丧失与其客户有关的任何事物。如果你不在这方面做些什么,那么你将失去你的生意。〞还有许多专家和研究者提出了许多观点，都说明DM在CRM中的应用是可行的，是必要的，是具有强大竞争力的。随着社会信息化的不断建立，网络设备的不断提升以及社会需求的不断增加，DM 技术在CRM领域运用将得到普及。
至2007年1月，，%的用户为网络游戏用户群体，。随着中国互联网开展，网络游戏市场还会持续增加。[2]〞但是剧烈的竞争是不可防止的，，如何吸引及留住玩家，如何掌握优质客户已经成为各游戏运营商的当务之急。在其它行业取得