CRM系统：决策树和MBR 在分析型CRM中的应用
决策树和MBR 在分析型CRM中的应用
彭 磊, 李炳法, 麦兴隆
(四川大学计算机学院, 成都610064)
摘 要: 探讨了数据挖掘技术在分析型CRM 中的一个最典型的应用———如何寻找潜在客户。提
出了一种寻找潜在客户的思路, 基于这个思路, 分别讨论了如何使用决策树和基于存储的推理
(MBR) 这两种数据挖掘技术来建立潜在客户预测模型, 并给出了具体实例。
关键词: CRM; 数据挖掘; 决策树; 基于存储的推理
Application of decision tree and memory - based
reasoning in analytical CRM
PENGLei , LI Bing2fa , MAI Xing2long
(Computer Science Department of Sichuan University , Chengdu 610064 ,China)
Abstract : This paper discusses on a typical application of Data Mining technology in analytical CRM ———
how to find future customers. It provides an idea to find out future customers. On the basis of the thought ,it
discusses on how to find out future customers with decision tree algorithm and MBR ,and shows some practical
examples.
Key words : CRM; Data Mining ; decision tree ; MBR (memory based reasoning)
0 引言
CRM(Customer Relationship Management) , 即客户
关系管理,即是一种管理理念,也是一种基于信息技
术为基础的应用软件系统。CRM 的目标是一方面
通过提供更快速、周到和准确的优质服务吸引和保
持更多的客户,达到个性化的服务;另一方面通过对
业务流程的全面管理来降低企业的成本。CRM 分
为操作型CRM, 分析型CRM 和协作型CRM。本文
要讨论的是数据挖掘技术在分析型CRM 中的一些
应用。
CRM的核心是“以客户为中心”,提高客户满意
度,改善客户关系,从而提升企业的竞争力。CRM
理念的精髓是“建立,发展和维持重要客户关系”[1 ] 。
因此,如何运用数据挖掘技术寻找潜在客户是市场
营销学和计算机科学相结合的重要研究课题。本文
提出一种寻找潜在客户的思路,即“潜在客户很可能
具有和现有客户相似的特征”。基于这个思路,从现
有客户信息出发,分别使用决策树,基于存储的推理
(MBR) 来建立预测模型,找到潜在客户。
1 用决策树ID3 算法找到潜在客户的
特征
决策树算法是目前应用最广泛的归纳推理算法
之一,是以实例为基础的归纳学习算法,通常用来数
据探查,分类和建立预测模型。它采用自顶向下的
递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,
并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支,最
后在决策树的叶结点得到结论。因此,从根到叶结
点的一条路径就对应一条合取规则,而整棵决策数
就对应着一组析取表达式规则。到目前为止,有很
多决策树算法,如Quinlan 在1986 年提出的ID3 ( Ite2
rative Dichotomiser 3) 算法和1994 年提出的C4. 5 算
法,以及后来的CART ,C5 算法等。
ID3 是基于信息熵的决策树算法,其基本原理
如下:设E = F1 ×F2 ×⋯ × Fn 是n 维有穷向量
空间,其中Fj 是有穷离散符号集, E中的元素e = <
V1 ,V2 , ⋯,Vn > 称为例子。其中Vj ∈ Fj , j = 1 ,2 ,
⋯, n 。设PE和N E是E的2 个例子集,分别叫正例集
和反例集。假设向量空间E中的正例集PE和反例集
N E 的大小分别为P , N ,由决策树的基本思想知ID3
算法是基于如下2 种假设.
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