知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘及其在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

摘要：以機(jī)器學(xué)習(xí)為背景的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一門(mén)新興的信息處理技術(shù)，而客戶關(guān)系管理的經(jīng)營(yíng)理念是決定現(xiàn)代企業(yè)能否取得成功的關(guān)鍵因素，兩者的結(jié)合則可以有效地提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。本文較為詳細(xì)地介紹了知識(shí)發(fā)現(xiàn)的概念、過(guò)程、方法及其在客戶關(guān)系管理中的具體應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：知識(shí)發(fā)現(xiàn) 數(shù)據(jù)挖掘 CRM

隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)海量增加，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)雖然提供了對(duì)這些數(shù)據(jù)的管理和一般處理，但簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)查詢或統(tǒng)計(jì)只能滿足某些低層次的需求，大量的數(shù)據(jù)并未得到充分利用，這種現(xiàn)象常被描述為“數(shù)據(jù)豐富，但信息貧乏”。人們需要從大量數(shù)據(jù)資源中挖掘出對(duì)數(shù)據(jù)高度概括和抽象的一般知識(shí)，來(lái)幫助自己做出正確的決策，然而數(shù)據(jù)的急劇增長(zhǎng)及其時(shí)效性、復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的手工處理能力，于是迫切需要高性能的數(shù)據(jù)分析工具來(lái)高速、全面、深入、有效地處理數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)及其關(guān)系的分析，提取出隱含在海量數(shù)據(jù)中的知識(shí)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery inDatabase，KDD)及數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)技術(shù)正是在此背景下為滿足上述要求而產(chǎn)生的。

一、知識(shí)發(fā)現(xiàn)概述

1、知識(shí)發(fā)現(xiàn)的定義和過(guò)程

知識(shí)發(fā)現(xiàn)一詞是在1989年8月于美國(guó)底特律市召開(kāi)的第十一屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的專題討論會(huì)上正式提出來(lái)的。從1995年開(kāi)始，每年舉辦一次KDD國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，將知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘(data mining，DM)方面的研究推向了高潮。對(duì)于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的定義，目前得到普遍認(rèn)可的是由Fayyad提出的：知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從大量數(shù)據(jù)集中辨識(shí)出有效的、新穎的、潛在有用的、并可被理解的模式的高級(jí)處理過(guò)程。許多人將知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘視為等價(jià)的概念。人工智能領(lǐng)域習(xí)慣稱之為知識(shí)發(fā)現(xiàn)，而數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域習(xí)慣稱之為數(shù)據(jù)挖掘，也有人把KDD看作發(fā)現(xiàn)知識(shí)的完整過(guò)程，而數(shù)據(jù)挖掘只是這個(gè)過(guò)程中的一個(gè)部分。但我們傾向于認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘繼承了知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的成果，充分利用了機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、模糊計(jì)算、粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與方法，重點(diǎn)在于設(shè)計(jì)高效的算法以達(dá)到從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的目的。

KDD全過(guò)程的幾個(gè)步驟可以進(jìn)一步歸納為三個(gè)步驟：數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘后處理。

數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘前的準(zhǔn)備工作，主要包含數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理及數(shù)據(jù)變換三個(gè)過(guò)程。數(shù)據(jù)選擇是根據(jù)用戶需要從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取與KDD相關(guān)的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理就是要對(duì)選擇的數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工；數(shù)據(jù)變換即從發(fā)掘數(shù)據(jù)庫(kù)里選擇數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘就是根據(jù)用戶要求，確定KDD的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)何種類型的知識(shí)，因?yàn)椴煌髸?huì)在具體的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中采用不同的知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法。

數(shù)據(jù)挖掘后處理是數(shù)據(jù)挖掘后的處理工作，主要內(nèi)容是進(jìn)行知識(shí)評(píng)價(jià)。這一過(guò)程用于對(duì)所獲得的規(guī)則進(jìn)行價(jià)值評(píng)定，以決定所得到的規(guī)則是否存入基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)。

2、知識(shí)發(fā)現(xiàn)的主要方法

知識(shí)發(fā)現(xiàn)是多門(mén)學(xué)科的綜合，所以它的方法也來(lái)自各個(gè)相關(guān)學(xué)科，常用方法主要有：

(1)決策樹(shù)方法。決策樹(shù)方法，即利用信息論中的信息增益尋找數(shù)據(jù)庫(kù)中具有最大信息量的字段，建立決策樹(shù)的一個(gè)結(jié)點(diǎn)，再根據(jù)字段的不同取值建立樹(shù)的分支；在每個(gè)分支子集中重復(fù)建立樹(shù)的下層結(jié)點(diǎn)和分支，直到完成數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的分類。決策樹(shù)的建立過(guò)程可以看成是數(shù)據(jù)規(guī)則的生成過(guò)程。利用建好的決策樹(shù)，我們可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。決策樹(shù)擅長(zhǎng)處理非數(shù)據(jù)值型數(shù)據(jù)，精度較高，結(jié)果容易理解，效率也較高，因而比較常用。

(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法適應(yīng)比較強(qiáng)、并行速度比較快，為解決高度復(fù)雜的問(wèn)題提供了一種比較有效的簡(jiǎn)單方法，因此倍受人們關(guān)注。該系統(tǒng)由一系列類似于人腦神經(jīng)元一樣的處理單元組成，我們稱之為節(jié)點(diǎn)(Node)。這些節(jié)點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)彼此互連，如果有數(shù)據(jù)輸入，它們便可以進(jìn)行確定數(shù)據(jù)模式的工作。從結(jié)構(gòu)上看，可以把一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分為輸入層、中間層和輸出層。其中，中間層由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，完成大部分網(wǎng)絡(luò)工作。輸出層輸出數(shù)據(jù)分析的執(zhí)行結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很適合處理非線性數(shù)據(jù)和含噪聲數(shù)據(jù)，并且能夠精確地對(duì)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行處預(yù)測(cè)。故神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是預(yù)測(cè)、信用評(píng)分、響應(yīng)模型評(píng)分和信用分析等商業(yè)應(yīng)用的有力工具。

(3)統(tǒng)計(jì)方法。統(tǒng)計(jì)方法是從事物的外在數(shù)量上的表現(xiàn)去推斷該事物可能的規(guī)律性。最初總是從其數(shù)量表現(xiàn)上通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析看出一些線索，然后提出一定的假說(shuō)，作進(jìn)一步深入的理論研究。當(dāng)理論研究提出一定結(jié)論時(shí)，往往還需要在實(shí)踐中加以驗(yàn)證。也就是說(shuō)，觀測(cè)一些自然現(xiàn)象或?qū)ｉT(mén)實(shí)驗(yàn)所得資料，是否與理論相符、在多大程度上相符、可能是朝哪個(gè)方向偏離等問(wèn)題，都需要用統(tǒng)計(jì)方法加以處理。與統(tǒng)計(jì)學(xué)有關(guān)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法主要有四種：傳統(tǒng)方法、模糊集、支持向量機(jī)和粗糙集。

(4)遺傳算法。遺傳算法是基于進(jìn)化理論，并采用遺傳結(jié)合、遺傳變異及自然選擇等設(shè)計(jì)方法的優(yōu)化技術(shù)。它按照一定的規(guī)則生成經(jīng)過(guò)基因編碼的初始群體，然后從這些代表問(wèn)題的可能潛在解的初始群體出發(fā)，挑選適應(yīng)度強(qiáng)的個(gè)體進(jìn)行交叉和變異，以期發(fā)現(xiàn)適應(yīng)度更佳的個(gè)體，將其經(jīng)過(guò)解碼，該最佳個(gè)體編碼則為對(duì)應(yīng)問(wèn)題的最優(yōu)或近似最優(yōu)解。遺傳算法可以起到產(chǎn)生優(yōu)良后代的作用。

二、CRM及其與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的關(guān)系

1、CBM概述

隨著生產(chǎn)力的發(fā)展，人類社會(huì)生產(chǎn)逐漸由賣(mài)方市場(chǎng)向買(mǎi)方市場(chǎng)轉(zhuǎn)變，相應(yīng)的企業(yè)管理理念也逐漸從以產(chǎn)品為中心向以市場(chǎng)為中心，再向目前的以客戶為中心轉(zhuǎn)變。客戶成為企業(yè)的重要戰(zhàn)略資源，企業(yè)能否獲得、保持并發(fā)展自己的客戶，已成為企業(yè)能否取得成功的關(guān)鍵因素，由此便產(chǎn)生了以客戶為中心的管理理念。企業(yè)開(kāi)始注重通過(guò)搜集整理完整的客戶信息、分析和把握客戶需求、提供便捷的購(gòu)買(mǎi)渠道和售后服務(wù)、保持經(jīng)常性的客戶關(guān)系等措施，來(lái)加強(qiáng)對(duì)客戶關(guān)系的管理。客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management，CRM)的提出，其目的在于建立一個(gè)系統(tǒng)，使企業(yè)在客戶服務(wù)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、銷售及支持方面形成一個(gè)彼此協(xié)調(diào)的全新的關(guān)系實(shí)體，為企業(yè)帶來(lái)長(zhǎng)久的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。由此，CRM作為一種改善企業(yè)與客戶之間關(guān)系的新型管理模式，主要通過(guò)將企業(yè)的內(nèi)部資源進(jìn)行有效的整合，對(duì)企業(yè)涉及到客戶的各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行全面的集成管理，使企業(yè)以更低的成本和更高的效率最大化地滿足客戶需求，并最大限度地提高企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)經(jīng)濟(jì)效益。基于對(duì)客戶的尊重，CRM理念要求企業(yè)完整地認(rèn)識(shí)整個(gè)客戶生命期，使企業(yè)為客戶提供更具個(gè)性化、更高效的服務(wù)，以提高客戶的滿意度和忠誠(chéng)度，從而提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。總之，客戶關(guān)系管理思想是一套全新的管理理念，強(qiáng)調(diào)把客戶作為企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)的核心，全心全意為客戶服務(wù)，圍繞著客戶來(lái)開(kāi)展各種業(yè)務(wù)和服務(wù)。

2、CRM與KDD的關(guān)系

CRM是一種管理技術(shù)，KDD和DM是一種數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，是CRM的運(yùn)用工具，為其提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)和技術(shù)支持。CRM利用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、定制營(yíng)銷以及其他信息技術(shù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，預(yù)測(cè)相關(guān)指標(biāo)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為企業(yè)的營(yíng)銷決策、產(chǎn)品銷售以及客戶服務(wù)等方面提供有效的技術(shù)支撐；科學(xué)確定各種業(yè)務(wù)自動(dòng)化的解決方案，為企業(yè)提供全方位的管理視角，賦予企業(yè)更完善的客戶交流能力，最大化客戶和企業(yè)的收益率。

三、知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)在CRM中的挖掘過(guò)程

在CRM中，知識(shí)發(fā)現(xiàn)可分為七個(gè)有序的步驟：

1、界定商業(yè)目標(biāo)。在CRM中實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘并真正發(fā)揮作用，必須依據(jù)CRM的功能做需求分析，理解數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題聯(lián)系，界定正確的商業(yè)目標(biāo)。

2、數(shù)據(jù)搜集。要進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)，必須依據(jù)定義的商業(yè)目標(biāo)搜集所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的數(shù)據(jù)，因?yàn)榇罅控S富而全面的數(shù)據(jù)是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)可以來(lái)自于現(xiàn)有事務(wù)處理系統(tǒng)，也可以從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中得到。對(duì)所搜集到的數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)表，為知識(shí)發(fā)現(xiàn)做好準(zhǔn)備。

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要對(duì)搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性，并對(duì)其中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因此數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)于提高數(shù)據(jù)挖掘效率是必要的。數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)很多，像數(shù)據(jù)集成將數(shù)據(jù)由多個(gè)數(shù)據(jù)源合并成一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)立方體；數(shù)據(jù)變換主要利用聚類分析和判別分析，改進(jìn)涉及距離問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)算法的精度和有效性；數(shù)據(jù)歸約可以通過(guò)聚集、刪除冗余特性等來(lái)壓縮數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)挖掘之前應(yīng)用這些數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，可以大大提高知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型的質(zhì)量，減少實(shí)際工作時(shí)間。

4、建立模型。根據(jù)定義的商業(yè)問(wèn)題以及數(shù)據(jù)的類型決定采用的模式，同時(shí)要根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性(連續(xù)或離散)考慮采用相應(yīng)的算法，自動(dòng)建立數(shù)據(jù)挖掘模型。

5、評(píng)價(jià)、驗(yàn)證模型。模型的驗(yàn)證是數(shù)據(jù)挖掘成敗的關(guān)鍵。驗(yàn)證的方法是輸入一些歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用該模式比較數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果與已知?dú)v史結(jié)果的差異，如果差異很大，就要考慮改進(jìn)模型或重新建立模型。

6、知識(shí)發(fā)現(xiàn)。在數(shù)據(jù)抽取形成表上，運(yùn)用一定算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。通常在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，用戶會(huì)對(duì)被抽取出來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，然后運(yùn)用模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。對(duì)于挖掘的結(jié)果應(yīng)用兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，一個(gè)是支持度，用來(lái)驗(yàn)證結(jié)果的實(shí)用性；一個(gè)是可信度，用來(lái)驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。

7、分析決策。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的最終目的是輔助決策者做出決策，決策者可以根據(jù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的結(jié)果，結(jié)合實(shí)際情況，調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)策略。

上述步驟往往不是一次能夠完成的，可能其中某些步驟或全部過(guò)程需要反復(fù)進(jìn)行。

四、知識(shí)發(fā)現(xiàn)在CRM中的具體應(yīng)用

1、客戶群體細(xì)分。企業(yè)在長(zhǎng)期的經(jīng)營(yíng)中積累了大量的數(shù)據(jù)信息，企業(yè)必須將這些眾多的信息資源綜合起來(lái)，以便在數(shù)據(jù)庫(kù)里建立起一個(gè)完整的客戶信息。CRM系統(tǒng)通過(guò)先進(jìn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，將最佳的商業(yè)實(shí)踐與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、一對(duì)一營(yíng)銷以及其它信息技術(shù)緊密結(jié)合在一起，分析現(xiàn)有客戶和潛在客戶的相關(guān)需求、消費(fèi)模式、發(fā)展機(jī)會(huì)、運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)和成本，及時(shí)準(zhǔn)確地制定應(yīng)對(duì)措施，并細(xì)分客戶，從而針對(duì)不同層次客戶制定個(gè)性化的服務(wù)策略，為企業(yè)提供了一個(gè)自動(dòng)化的業(yè)務(wù)解決方案，使企業(yè)順利實(shí)現(xiàn)由傳統(tǒng)企業(yè)模式到以電子商務(wù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代企業(yè)模式的轉(zhuǎn)化。

2、客戶群體聚類分析。聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能的大，不同類別數(shù)據(jù)間的相似性盡可能的小。運(yùn)用聚類分析的方法來(lái)分析客戶資料，發(fā)現(xiàn)客戶的群體行為，將具有不同需求的客戶群組合成一個(gè)新的更大的客戶群。經(jīng)過(guò)聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)他們的共性，掌握他們的投資理念，提供針對(duì)性的服務(wù)，進(jìn)而引導(dǎo)他們的投資行為，提高企業(yè)的綜合服務(wù)水平，并可以降低業(yè)務(wù)服務(wù)成本，取得更高的收益。

3、實(shí)施交叉銷售。所謂交叉銷售，就是向企業(yè)的客戶推銷附加服務(wù)，使一個(gè)客戶同時(shí)選擇幾個(gè)不同的產(chǎn)品和服務(wù)，引導(dǎo)現(xiàn)有客戶選擇更高利潤(rùn)率的產(chǎn)品。現(xiàn)代企業(yè)和客戶之間的關(guān)系是經(jīng)常變動(dòng)的，同時(shí)由于獲得新客戶要花費(fèi)高額的成本，因而在當(dāng)前已有的客戶中運(yùn)用KDD技術(shù)對(duì)其進(jìn)行交叉銷售，為客戶提供新的產(chǎn)品或服務(wù)就顯得更有意義。交叉銷售的目的就是試圖用最低的成本使同一個(gè)客戶同時(shí)擁有企業(yè)；更多的產(chǎn)品和服務(wù)。研究表明，這樣做不僅可以增加企業(yè)的利潤(rùn)更重要的是可以增加客戶的忠誠(chéng)度。

4、客戶滿意度分析。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈，各企業(yè)都在思考如何提供最合乎客戶需求的產(chǎn)品和服務(wù)，如何與客戶建立長(zhǎng)久而持續(xù)的關(guān)系，以獲得、保持客戶，減少流失率，從而使企業(yè)獲取長(zhǎng)期的利益。KDD技術(shù)可以從零散的客戶反饋信息中，分析出客戶的滿意度，幫助企業(yè)改進(jìn)客戶營(yíng)銷策略。

5、客戶信用分析。KDD技術(shù)運(yùn)用于CRM中，可以為信用風(fēng)險(xiǎn)的控制提供一個(gè)客觀、準(zhǔn)確的評(píng)估和控制機(jī)制。以數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析為基礎(chǔ)的KDD技術(shù)，通過(guò)收集和分析客戶的大量行為、信用和背景紀(jì)錄，從大量歷史數(shù)據(jù)中分析出具體客戶的信用等級(jí)，使企業(yè)有效地建立信用風(fēng)險(xiǎn)控制體系。另外，通過(guò)孤立點(diǎn)分析還可以發(fā)現(xiàn)客戶的一些異常行為，有效防范風(fēng)險(xiǎn)。

6、客戶盈利能力分析和預(yù)測(cè)。企業(yè)若不知道客戶的價(jià)值，就很難做出適時(shí)的市場(chǎng)策略。KDD技術(shù)可以分析和預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)活動(dòng)情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業(yè)制定適合的市場(chǎng)策略。

五、結(jié)束語(yǔ)

當(dāng)前，CRM系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用已經(jīng)受到企業(yè)很大的關(guān)注，并將為企業(yè)帶來(lái)以客戶為中心的先進(jìn)經(jīng)營(yíng)理念和不斷提高的收益率。而KDD技術(shù)的迅速發(fā)展也為CRM的實(shí)施提供良好的基礎(chǔ)平臺(tái)和技術(shù)支撐，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)用將會(huì)增強(qiáng)企業(yè)的開(kāi)發(fā)、創(chuàng)新和營(yíng)銷能力，推動(dòng)企業(yè)的整體信息化建設(shè)。以往單純重視產(chǎn)品的價(jià)格或質(zhì)量的方式，已經(jīng)不再是顧客進(jìn)行消費(fèi)時(shí)考慮的惟一因素。企業(yè)所面臨的首要課題就是如何充分利用CRM和KDD等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，準(zhǔn)確掌握顧客的消費(fèi)偏好改變，適時(shí)與主動(dòng)地提供顧客所需要的服務(wù)與信息，維持與掌握顧客的滿意度，并有效利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出決策，真正提高企業(yè)的服務(wù)水平和盈利能力，進(jìn)而提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，保證企業(yè)持續(xù)、快速和健康地發(fā)展。