面向数据特点的客户价值区分集成模型研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：立项数据库 > 立项详情页

面向数据特点的客户价值区分集成模型研究

项目名称：面向数据特点的客户价值区分集成模型研究
项目类别：面上项目
批准号：71071101
申请代码：G0103
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2011-01-01-2013-12-31

项目负责人：贺昌政
负责人职称：教授
依托单位：四川大学
批准年度：2010

中文摘要：

客户关系管理（CRM）及其客户价值区分问题是现代企业管理理论的核心内容之一，它们的深入研究与科学运用对于提升企业的核心竞争力十分关键，具有重要的理论和现实意义。在客户价值区分中数据预处理是一个重要环节，通常的做法是数据预处理与分类建模独立进行。本项目把客户数据预处理和客户价值分类建模的过程融合，提出客户价值区分集成的概念及研究框架。改进和发展GMDH，构建基于GMDH的多分类器集成策略。面向不同的客户价值区分问题，把基于GMDH的多分类器集成策略用于基分类器集成，给出集成构建方法，提出客户价值区分的"一步式"集成解决方案并作实证研究。区别于客户价值区分的方法导向型的传统研究范式，本项目提出问题导向型的新研究范式，即根据不同数据特点的客户价值区分问题，寻求相应解决方案。研究成果将提升CRM运用的科学性，发展多分类器集成策略，为现代企业管理理论及多分类器集成技术奠定重要理论基础。

中文主题词：数据特点；客户价值区分；自组织数据挖掘；多分类器集成；"一步式"集成解决方案

英文摘要：

data characteristics；customer value differentiation；self-organizing data mining；multiple classifier ensemble；“one-step” ensemble solution

英文主题词： data characteristics；customer value differentiation；self-organizing data mining；multiple classifier ensemble；“one-step” ensemble solution

结论摘要：

客户关系管理（CRM）及其客户价值区分问题是现代企业管理理论的核心内容之一，它们的深入研究与科学运用对于提升企业的核心竞争力十分关键，具有重要的理论和现实意义。在客户价值区分中数据预处理是一个重要环节，本项目基于自组织数据挖掘理论提出了基于GMDH的自动建模方法，以此为基础构建了基于GMDH的多分类器集成策略，给出了客户价值区分的"一步式"集成解决方案并作实证研究。项目采用问题导向型的新研究范式，即根据不同数据特点的客户价值区分问题，给出相应的客户价值区分的"一步式"集成解决方案。研究成果是对自组织数据挖掘理论的发展，将提升CRM运用的科学性，为现代企业管理理论奠定重要基础。项目执行期间完成论著 40篇。已发表并标注基金项目资助成果 25 篇，其中国际发表论文 10篇（包括 SCI检索期刊论文 5 篇，SSCI检索期刊论文2篇，EI会议检索论文1篇）。在基金委管理科学部重要学术期刊上发表5 篇。组织本领域重要国内学术会议3次，参加本领域的重要国际、国内会议6次。通过项目研究，培养具有较高理论研究水平和实践能力的高层次中青年人才3人；培养博、硕士生21名。项目成果获四川省科技进步奖二等奖。

成果综合统计