摘 要
当前计算机技术发展日新月异，生产力水平极大提高。随着各种新技术、新思想的产生，随之而来的是巨大信息量的产生，从信息中我们能看到许多直观的信息，比如从企业的销售额中可以看出当时的销售水平、从网站的用户量上可以看出网站的受欢迎程度等。而深度挖掘巨大信息量中蕴含的信息往往是更重要的。
企业中的客户关系管理更是影响企业发展的重要因素，如何处理好这么多客户的信息量往往是企业研究的难题。企业想要留住客户、为客户提供最优质的服务、在市场中占据重要位置，必须对客户关系管理深度研究。
在当前数量巨大的客户企业信息中，数据挖掘技术可以作为分析这个庞大的企业客户关系中隐含的信息的新手段，在企业发展过程中，获得了很多客户数据信息，如果企业能充分利用这些信息，企业就能使得自己变得更加强大，增强自己的竞争力。数据挖掘技术可以完全应用于企业客户关系的管理当中，这样可以很大程度上提高企业对客户关系的管理，可以最大力度的挖掘出潜在的信息，从而为企业的决策提供信息，为企业带来市场竞争力。当前企业处理客户关系只能做到数据增删改查等基本的功能，而在数据信息的挖掘，预测等方面在企业中做的还远远不够。因此研究结合数据挖掘技术的客户管理具有很重要的实际意义。
通过对数据挖掘相关技术、客户关系管理相关知识进行学习与研究，设计与实现了客户关系管理系统，本系统主要包含了客户关系管理中的几大重要方面，如客户价值分析、产品价值分析、客户保持、客户满意度分析等，其中客户价值分析模块用到了数据挖掘中的 k-means 算法。经过开发后的测试工作，本系统基本满足企业用户需求。
本文工作如下：
1. 介绍论文研究相关背景、国内外研究现状等知识，最后介绍本文研究思路。
2. 对研究开发本系统的相关技术进行介绍。
3. 对系统进行需求分析。
4. 对系统进行总体设计，包括体系结构设计、数据库、数据表设计。
5. 进行系统的实现与测试工作，包括各界面设计工作。
本系统在技术层面数据库采用 MySQL.结合 B/S 架构，并运用 MVC 设计模式采用 PHP 语言等技术开发本系统。
关键词：客户关系管理， k-means, B/S 结构， PHP,MVC
Abstract
The current rapid development of computer technology, greatly improvedproductivity levels. With the emergence of new technologies and new ideas, ahuge amount of information generated. From the information we can see a lot ofvisual information, e.g from the company's sales we can know the level of sales,from the user of the website we can see the popularity of the site etc. While thedepth of excavation of the information is more important.
Customer relationship management in enterprises is an important factoraffecting the development of enterprises, so how to handle so many informationwhich produced by customers is usually a difficult problem. The enterprisesmust be research the customer relationship management. In the huge number ofthe customer relationship information, data mining technology can be used toanalysis the information. In the process of enterprise development, it can get somany information about the customer, if the enterprise can take advantage ofthese information, it can make themselves more powerful.Data miningtechnology can be fully applied to the enterprise customer relationshipmanagement ,which can greatly improve the management of customerrelationships, can dig out the potential maximum intensity of information,providing information to business decision-making, so get the enterprise marketcompetitiveness. The current business process customer relationship data can dobasic CRUD functions, while forecasting and other aspects of the enterprise donot so far. So the study of combine data mining technology and customermanagement has a very important practical significance.
Based on data mining related technologies, customer relationshipmanagement related knowledge research, design and implementation of datamining based customer relationship management system, the system mainlyconsists of customer relationship management in several areas ,such as customervalue analysis, product value analysis, customer retention, customer satisfactionanalysis, customer value analysis module which uses k-means algorithm in datamining. Testing after the development, the system meet the needs of businessusers.
This main work is as follows:
1. Introduction research background, current situation and other relevantdomestic and international research knowledge, finally introduce this study'sideas.
2. Introduce the related technologies of the research and development of thesystem.
3. The system demands analysis.
4. The overall design of the system, including system design, databasedesign, data table design.
5. The system of implementation and testing work, including the interfacedesign work.
The system at the technical level database using MySQL. Combined B / Sarchitecture, and the use of MVC design pattern by using PHP language andother technical development of the system.
Key words:Customer relationship management, k-means, B / S structure, PHP, MVC
目 录
摘要
ABSTRACT
目 录
第 1 章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 数据挖掘研究现状
1.2.2 客户关系管理研究现状
1.3 本文研究思路
1.4 本章小结
第 2 章 系统开发相关知识与关键技术介绍
2.1 数据挖掘
2.2 数据挖掘算法分类
2.3CRM
2.4CRM 与数据挖掘
2.5PHP 开发技术
2.5.1PHP 的概念
2.5.2 PHP 的特点
2.6MYSQL 数据库技术
2.7 本章小结
第 3 章 需求分析
3.1 系统可行性分析
3.2 系统功能需求与业务流程
3.3 系统用例分析
3.4 本文使用算法
3.5 系统维护
3.6 本章小结
第 4 章 系统设计与实现
4.1 体系结构设计
4.2 数据库设计
4.3 数据库表设计
4.4 本章小结
第 5 章 系统的实现
5.1 系统登录界面设计
5.2 客户分析模块界面设计
5.2.1 客户价值分析模块
5.2.2 产品价值分析模块
5.2.3 客户保持模块
5.2.4 客户满意度分析模块
5.2.5 客户信用分析模块
5.3 本章小结
第 6 章 系统测试
6.1 系统功能测试
6.2 测试结果分析
6.3 本章小结
第 7 章 结论
7.1 本文工作
7.2 研究前景展望
参考文献
致谢
