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基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析CRM应用研究

作　者: 迟晓明
导　师: 张勤生
学　校: 中国海洋大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 航空货运客户关系管理数据挖掘 AprioriTidList算法 OLAP
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 277次
引　用: 8次
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内容摘要

随着航空货运业的发展,客户关系管理(CRM)的应用越来越广泛,因此,产生了大量的数据,有效的利用这些数据,并充分挖掘这些数据中的隐藏的有用信息,可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。数据挖掘技术以其善于从大型数据仓库中挖掘有用信息的特性而成为航空公司客户关系管理中处理信息的最佳技术选择。通过查阅资料了解到国内部分行业,在数据仓库和数据挖掘的应用方面,己经有了比较好的信息化基础。数据仓库中已储存了大量的数据,但在数据分析等方面却处于薄弱状态。正如航空货运行业,利用信息技术产生和收集数据的能力逐渐加强,如何高效的利用各种数据,在保留现有的客户的基础上开拓新的市场,提高我国航空公司的核心竞争力,是研究航空货运CRM的核心问题。论文在对航空公司客户关系管理中应用数据仓库及数据挖掘所产生的商业价值分析的基础上,分别从构建数据仓库,构建数据挖掘应用系统结构、选择实施方法和基于OLAP技术的航空货运分析四个方面对航空公司客户关系管理做出了逐层深入的研究。首先介绍了客户关系管理(CRM)、数据仓库和数据挖掘技术的定义、发展现状和基本原理,讨论了数据挖掘和数据仓库技术在CRM中的应用意义。其次,对航空货运业在CRM系统基础上组建数据仓库系统的理论和方法进行了深入的探讨,为数据仓库在航空货运业的应用提供了理论依据和实现方法;并提出ETL的定义及应用,还涉及到操作数据存储(ODS)的研究。从概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计论证了航空货运CRM数据仓库中的信息数据模型;根据航空货运业的数据特点和业务需求,提出了航空货运业数据仓库系统的总体框架。在数据仓库构建步骤中,列出了部分构建数据仓库时所用到的程序列表(事实表生成存储过程程序,维度表生成过程程序)。再次,论文接着阐述了航空公司客户关系管理中数据挖掘应用的系统结构与实施方法研究,提出了基于互动循环过程和SEMMA的实施方法,有效解决了航空公司客户关系管理中实施数据挖掘的商业问题和技术问题。研究了Apriori算法及改进的AprioriTid算法和AprioriTidList算法,并在此基础上,说明航空公司CRM中数据挖掘改进实施方法的应用流程。在本文的最后部分,展示了一个基于OLAP技术的面向分析的CRM系统。采用HOLAP方式进行数据存储。这一系统为航空公司提供了OLAP的功能,工作人员可以通过多维视图分析数据。在建立数据仓库的基础上进行数据挖掘,发现整个系统中各个项之间的潜在关系,能够为公司决策者提供决策支持。本文在对目前我国航空货运公司CRM领域需求分析的基础上,结合经典解决方案的优点,首先在数据层实现整合,设计出航空货运公司CRM系统基本框架。在该框架实现中,先分析公司数据仓库的技术需求,再从技术框架、数据库设计、数据建模、数据转换几个关键领域论述了数据仓库的实现。在数据模型设计中,做了一些相应的设计处理,保证了数据的有效性、准确性。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-12
前言  12-14
1 绪论  14-22
  1.1 研究背景及其意义  14-17
    1.1.1 研究背景及其问题的提出  14-16
    1.1.2 研究价值与意义  16-17
  1.2 国内外研究现状  17-19
    1.2.1 国内研究现状  17-18
    1.2.2 国外研究现状  18-19
  1.3 研究方法和研究思路  19-20
    1.3.1 研究方法  19-20
    1.3.2 研究思路  20
  1.4 论文结构与关键技术问题  20-21
    1.4.1 论文结构  20-21
    1.4.2 要解决的关键技术问题  21
  1.5 本章小结  21-22
2 CRM 与数据挖掘研究综述  22-32
  2.1 客户关系管理概述  22-25
    2.1.1 客户关系管理的起源  22
    2.1.2 关系管理的概念  22-23
    2.1.3 航空公司CRM 体系结构  23-25
  2.2 数据仓库概述  25-27
    2.2.1 数据仓库概念  25
    2.2.2 数据仓库的体系结构  25-27
  2.3 数据挖掘概述  27-28
    2.3.1 数据挖掘技术  27
    2.3.2 数据挖掘的过程  27-28
  2.4 客户关系管理、数据仓库和数据挖掘之间的关系  28-31
    2.4.1 数据仓库——企业实施CRM 的基础  28-29
    2.4.2 数据挖掘——企业CRM 系统的核心  29-31
  2.5 本章小结  31-32
3 航空公司CRM 数据仓库的构建研究  32-52
  3.1 货运信息数据仓库  32-34
  3.2 航空公司货运数据仓库系统的构建  34-43
    3.2.1 数据仓库构建背景  34
    3.2.2 数据仓库的构建  34-38
    3.2.3 数据仓库解决策略  38-39
    3.2.4 数据仓库系统设计  39-41
    3.2.5 数据抽取、转换、加载——ETL  41-43
  3.3 操作数据存储（ODS）的提出与设计  43-46
    3.3.1 操作数据存储的提出  43-44
    3.3.2 ODS 的体系结构  44-45
    3.3.3 ODS 分类  45
    3.3.4 ODS 的设计  45-46
  3.4 航空货运信息数据仓库的实施步骤  46-51
    3.4.1 数据仓库设计的主要步骤  46-47
    3.4.2 生成数据仓库的过程函数  47-49
    3.4.3 系统运行机制设计  49-51
  3.5 本章小结  51-52
4 航空货运CRM 中数据挖掘系统结构与实施方法  52-72
  4.1 面向航空公司CRM 的数据挖掘系统结构  52-53
  4.2 航空公司CRM 中数据挖掘的特点与实施方法的改进  53-58
    4.2.1 航空公司CRM 中数据挖掘的特点  54-55
    4.2.2 数据挖掘互动循环过程和SEMMA 方法概述  55-56
    4.2.3 基于互动循环过程和SEMMA 的数据挖掘实施方法改进  56-58
  4.3 关联规则数据挖掘算法研究  58-63
    4.3.1 关联规则的基本概念  58
    4.3.2 关联规则挖掘Apriori 算法及其改进AprioriTidList 算法  58-63
  4.4 航空公司CRM 中数据挖掘改进实施方法的流程  63-65
  4.5 OLAP 技术在航空货运CRM 中的应用  65-71
    4.5.1 OLAP 简介  65-67
    4.5.2 OLAP 分析  67
    4.5.3 OLAP 工具和OLAP 系统结构  67-68
    4.5.4 分析模型设计与实践  68-71
  4.6 本章小结  71-72
5 基于OLAP 技术的航空货运分析  72-82
  5.1 基于OLAP 的CRM 模型  72-74
  5.2 基于OLAP 技术的分析  74-81
    5.2.1 分析系统的设计  74
    5.2.2 数据仓库的建立  74-79
    5.2.3 数据模型分析  79-81
  5.3 本章小结  81-82
6 结论与展望  82-85
  6.1 结论  82-83
  6.2 不足与展望  83-85
参考文献  85-88
致谢  88-89
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  89

基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析CRM应用研究

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