數據挖掘在茶葉行業客戶關系管理系統的應用研究

鄭倩倩，智淑敏（鄭州澍青醫學高等專科學校，河南鄭州450064）

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數據挖掘在茶葉行業客戶關系管理系統的應用研究

鄭倩倩，智淑敏
（鄭州澍青醫學高等專科學校，河南鄭州450064）

摘要：伴隨著現代信息技術的不斷提升，各行各業已經開始使用信息技術來進行日常管理，針對客戶信息進行信息化管理，將客戶信息進行統計建立相關的數據庫，這種模式符合現代的管理理念。伴隨著這樣的基本情況，數據挖掘在現代的客戶管理非常重要，茶葉行業也在這方面也得到了相應的提升，本文進行了相關分析，希望可以帶來提升。

關鍵詞：數據挖掘；茶葉行業；客戶關系管理系統

鄭倩倩（1979-），女，河南商丘人，本科，講師，研究方向：計算機技術。

智淑敏（1979-），女，河南駐馬店，本科，講師，研究方向：計算機網絡。

在信息時代，商業模式得到了信息技術的推動，達到了自我相應的改變。伴隨著信息技術的成功使用，商業可以對于客戶進行更為良好的管理，需要在自己的相應客戶管理模式之中應用客戶關系管理系統，對于茶葉行業而言尤其如此，針對這樣的基本情況，本文進行了該系統應用的基本分析，希望可以幫助茶葉行業進行發展。

1　茶葉行業客戶關系管理系統

隨著現代市場經濟對于市場主體帶來了沖擊，各個商戶之間的競爭也到了白熱化，很多時候，商界之中流傳一句話：商場如戰場。在這種競爭模式下，如何保證企業的良好競爭力成為了現代企業發展關鍵。保證自我發展，非常重要的便是對企業的客戶進行良好的管理，保證客戶對于企業具備良好的忠誠度，企業進行的客戶關系管理便是與客戶進行良好的溝通，進而可以理解并且影響客戶的消費行為，保證客戶的忠誠度，實現客戶創利目的。

客戶關系管理往往需要一個完善并且健全的系統，對于茶葉行業尤其如此，在現代的市場模式之中，茶葉作為一種傳統商品，受到了較多外在因素的沖擊，這些沖擊因素都將會導致茶葉的銷售變得困難。需要認清的是，茶葉的使用更像是一種生活習慣，很多時候購買茶葉的客戶便會長期進行茶葉的購買，相關企業需要重視客戶關系管理，建立與客戶的長期聯系。

2　數據挖掘技術

現代數據存儲模式的發展，標志著大數據時代的到來，信息技術在現代各個領域之中應用越來越為廣泛，這就使得數據存儲成為了一種通用形式。伴隨著應用領域的發展，信息系統現代收集的相應數據變得越來越為廣泛，也就導致相應的存儲數據變得越來越大。茶葉企業面臨的客戶關系管理數據時的相關問題是資料太多、對于數據的分析處理工作不足。所以說，在現代茶葉行業想要進行有效的自我發展，便需要將自身存儲的相關數據進行良好的管理并且進行有效分析，在公司進行相關決策的過程中，有效地根據相關的信息進行支持。這種模式在決策過程中較為緩慢，在這個效率至上的時代，茶葉企業仍然通過傳統的信息收集模式便會導致企業競爭力不足。

所以說，針對于茶葉行業客戶關系管理系統而言，更應該進行效率方面的提升。在現階段的數據庫管理模式之中，數據庫只能針對于數據進行存儲，而不能對于數據進行有效的快速分析，要看到數據背后隱藏的關鍵信息，需要現代良好的數據挖掘技術，對于關鍵信息進行有效認定，并且將數據之中隱藏的問題挖掘出來。在現代商業成功的模式之中，最為重要的便是將信息進行有效收集并進行相關處理，從而為茶葉行業的決策過程提供良好的信息支撐。

現代的數據挖掘技術可以對茶葉行業客戶關系管理系統進行提升，很多時候在相關的具體模式下，將大數據之中隱藏的相關信息進行提取，提高茶葉行業的整體管理水平，這是現代茶葉行業發展的契機。客戶關系管理系統想要進行自我提升，需要數據挖掘技術的支持，企業應該高度重視，對于數字挖掘技術進行使用。

3　數據挖掘在茶葉行業客戶管理系統的具體應用

3.1數據挖掘的應用概念

在現階段，茶葉行業客戶管理系統應用數據挖掘技術有效地對于相應系統進行提升。通過在相關系統內的數據庫提取可以利用的數據，并且將其成功利用在決策之中。

在管理系統進行數據挖掘的過程之中，首先便是選擇相應的數據進行深層信息挖掘，在這個過程之中，系統內存儲的數據進行不斷的調整優化，處理過程中，可以將數據挖掘技術看做多階段的處理過程，也就是數據挖掘的相應工作過程之中，往往存在著較多的處理階段：（1）定義相關問題。對于數據挖掘之中的相關問題準確定義，進而可以有效地提出在問題之中相應的解決對策，對于問題的定義很好地將解決問題的方法保持一致，包括一些問題的相關定義，另外包括一些數據的處理方式。（2）收集相關數據。問題的解決方式趨于一致后，便可以著手于相應有效數據的收集了，對于這些數據進行良好的管理模式，進而可以保證這些數據適宜于后面的數據挖掘方法，合適的數據和合適的數據挖掘技術是相輔相成的。（3）選取合適的數據挖掘方法。合適的數據挖掘方法可以幫助現代的相關管理系統進行問題解決，并且在進行數據挖掘的過程后對于相關過程進行有效的評價，保證數據合理的狀態。

3.2數據挖掘相關目標

數據挖掘目標也就是相關系使用者為了所需求的相關數據進行挖掘的知識類型，便可以將這方面的內容稱之為數據挖掘相關目標。在實際的挖掘過程之中，可以將數據挖掘目標主要分為：總結規則、關聯規則、分類規則、時序規則等，接下來進行的便是對于這些挖掘目標具體分析，幫助客戶管理系統進行有效利用。

3.2.1總結規則挖掘：通常總結規則是需要在數據庫之中進行例如一些百分比等方面的挖掘，通常采用的角度或者層次不同，以交叉方式進行展現，這種規則通常便是在管理系統之中進行一些相關數據的具體挖掘，例如對于一些不同方面的茶葉購買群體進行百分比對比等。

3.2.2關聯規則挖掘：在進行商品買賣的過程之中，關聯規則挖掘往往是重點對象，其通過相關的數據統計來進行相應的關聯方式查找，對于不同商品進行屬性分析，提出邏輯公式。在茶葉行業客戶管理系統之中，不同茶葉帶來了不同的相關數據，進而可以將茶葉進行關聯，進行購買者的討論，得知他們隱藏的潛在信息。實際使用過程之中，關聯規則是最為基本的相應規則，其中還包括一些特殊方式，也就是相應的特征規則等，這雖然屬于關聯規則之中的特例，但是在實際之中同樣不在少數。對于商品進行特征認定進行相關的討論，保證其相關聯的相關規則較為準確，商品可以具備自身良好的顯著性。

3.2.3分類規則：在茶葉行業客戶管理系統之中，通過將已知數據進行具體種類劃分，進而將這方面的數據進行有效分類，并且對于每一種類的相關數據進行模型描述，并且對于一些新進入數據庫的相關數據直接劃分到相關種類之中，在實際工作之中，分類規則是一種較為指導性的工作，進而可以對于很多時候的數據庫管理工作進行優化。

3.2.4時序規則：時序規則在管理工程之中，有一點像關聯規則。也就是說通過時序來進行具體劃分，也就是說不同客戶信息進行具體的劃分，對于不同時間的相應數據進行充分管理。這也是一種關聯方法，只不過關聯方法變成了時序。

3.3數據挖掘的方法

3.3.1聚類算法

聚類算法是數據挖掘之中的一種方法應用，是一種較為重要的方法，其通過將數據進行聚類進行相關分析。在管理系統之中，數據庫之中的數據分布通常有著自身的相應特征，采用聚類分析的定量分析方式，可以完成更為細致的數據分析，從而發現一些深層次的隱含聯系。在聚類算法之中，將區域進行密集和稀疏的劃分，可以在不同數據之間建立有效聯系。在茶葉行業的客戶管理系統之中，通過聚類分析可以將這種數據挖掘進行獨立化，并且可以作為其他算法的預處理。

3.3.2粗糙集算法

粗糙集理論在相關數據挖掘之中同樣應用較為廣泛，是一種數據挖掘的具體辦法，在人工智能等方面應用的較為廣泛。粗糙理論在實際工作之中，往往并不需要進行完全信息知識的收集，可以通過一種不完全的知識模式來進行相關計算，進而可以在實際操作過程之中得出一種概括性的結果。實際的挖掘過程之中，不確定理論為相關管理模式提出了一種新型的挖掘工具。在茶葉行業客戶關系管理系統之中，粗糙理論可以對于一些地域進行概括性的管理。粗糙集算法提出了全新的管理模式，粗糙集算法減少了計算的任務量，優化了計算過程幫助現代的數據挖掘技術更好的應用于茶葉行業的客戶關系管理系統。

總結

伴隨著時代的進步，數據庫技術形成了較為完整的概念，是現代的重要技術之一，數據挖掘技術是現代數據庫的配套技術，提升了數據庫的實際使用效果。現代茶葉行業客戶關系管理系統之中，應用數據挖掘技術全面幫助該系統進行了有效提升，在這里進行論述，希望可以促進新時期茶葉行業的管理水平得到有效發展。

參考文獻

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