摘 要

客户管理，亦即客户关系管理的简称，也可以称作CRM。CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施于企业的市场营销、销售、服务、技术支持等与客户有关的领域，其意义方面通过提供更快捷和周到的优质服务吸引和保持更多的客户；另一方面通过对业务流程的伞面管理降低企业的成本。现阶段，企业之间的竞争主要体现在客户的竞争上，如何发展客户，管理客户。对于一个企业来说，开发一款强大的CRM系统在提高工作效率、减少成本、为企业创造价值具有重要作用。因此管理客户成为必要。本文主要讨论应用聚类算法对客户信息的管理和分析。聚类分析是一种将物理或抽象对象的集合分组从而成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。在了解和掌握客户管理和聚类分析方法的基础上，我们将简单开发一个应用程序，看看聚类分析如何在客户信息管理中的应用。

【关键词】客户管理 聚类分析 集合 对象

Abstract

Standing for Customer Relationship Management,Customer Management is also called CMR.CMR aims at improving the modern management system dealing with the relationship between enterprises and customers, and it is put into practice in areas related to the customers such as marketing, sell, service, technological support and so on. It is meaning lies in two points. On one hand, it attracts and remains more customers via supplying more convenient and quality service. On the other hand, cost is lowed due to the overall management of the business process. developing a powerfully functional CRM system will exert profound influence on improving work efficiency, reducing the cost together with creating the enterprise's value .Hence, it is necessary that customers be well managed. This essay mainly discusses how to use the clustering algorithm to manage and analyse the customers' information. Cluster analysis is a kind of an analyzing process that a collection of physical or abstract objects is divided into multiple classes composed of similar objects. Based on a good command of customer management and cluster analysis, we will simply design an application program to explain how to apply the cluster analysis to the Customer Information Management.

Key words: customer management cluster analysis collection object

目 录

第1章 绪 论 1

1.1聚类算法在客户信息管理中的应用的目的及意义 1

1.2聚类算法在金融客户管理中的重要性 1

1.3国内外同类研究概况 3

1.4本文的主要工作 4

1.5本文的组织结构 5

第2章 聚类算法的介绍 6

2.1聚类算法的概念 6

2.2聚类算法的特点 7

2.3聚类算法的分类 9

2.3.1 基于划分的方法 9

2.3.2 基于层次的方法 10

2.3.3 基于密度的方法 11

2.3.4 基于网格的方法 12

2.3.5 基于模型的方法 13

第3章 聚类算法在客户信息管理系统中的应用 14

3.1 客户管理系统介绍 14

3.1.1 客户管理概述 14

3.1.2  客户定位是客户关系管理中的首要问题 14

3.1.3 客户管理的应用领域 16

3.2 创建客户信息数据库 17

3.3 对客户信息数据化聚类处理流程 17

3.4 基于K-MEANS和K-MEDOIDS算法对距离的计算 18

3.4.1使用K-MEANS算法距离对初投资产和股票资产的计算 18

3.4.2 使用K-MEDOIDS算法距离对初投资产和股票资产的计算 22

第4章 基于聚类的客户信息管理系统设计 26

4.1 系统开发工具和数据源介绍 26

4.2 系统需求分析 27

4.3 系统功能分析 28

4.4 系统的详细设计 31

4.4.1系统欢迎界面 31

4.4.2 客户信息管理系统窗口界面 32

4.4.3 如何使用客户信息系统？ 33

4.4.4 客户信息处理分析 35

第5章 总结和展望 38

致谢 39

附录 40

第1章 绪 论

1.1聚类算法在客户信息管理中的应用的目的及意义

客户信息管理系统，也称为CRM系统。而聚类分析在CRM中有广泛的应用，它属于无指导学习，可以用作独立的数据挖掘来获得对数据分布的了解，也可以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤，还可用于奇异点分析。本课题的研究目的是基于聚类的数据挖掘方法来分析客户信息的，通过一系列可行的指标体系，建立基于聚类的决策树模型，来度量客户价值，细分客户，有效地管理客户信息，评价客户价值、进行客户市场细分、改进销售效果、保留客户、提高客户满意度和忠诚度等，对企业客户信息管理提供智能决策支持具有重要意义。

此外，还可以将聚类用于市场定位，可以将顾客按其行为或特征模式的相似性划分为若干定位市场，以采取有针对性的营销策略。从这个角度看，聚类分析可以帮助企业将客户群定位成不同特征的客户群体，从而实现不同层次的管理。

总而言之，聚类分析作为数据挖掘的方法之一，非常适合基于数值型的数据挖掘和算法实现。由于其建立模型和评价模型的快速性，特别是对于多变量高维空间的数据对象聚类的方便性，所以在客户关系管理中有广阔的前景和市场。

1.2聚类算法在金融客户管理中的重要性

根据前面所述，聚类分析在客户管理系统中的作用的重要性是很明显的。本文为针对性起见，特地使用了金融客户信息作为数据处理和分析的依据，并简单地谈谈聚类算法在金融客户管理中的的重要作用。

聚类分析在金融客户管理方面有很大的研究价值。 聚类分析是把数据集分解或划分成多个类或组,使同一组中的数据比较相似,不同组的数据差别较大。通过聚类,可以识别金融客户数据之间的相似程度,从而发现金融客户的分布模式和数据的属性之间的相互关系。 在研究和统计金融客户时，我们经常遇到分类数据，比如在我们讨论对不同客户群体的服务质量时，其中“客户金融资产”就是一个分类型变量，这里我们就可以使用聚类分析和方差分析的方法进行处理。所以，本文将着重使用聚类算法对金融客户信息的分析。通过对客户的资产类型，资产规模等进行研究，建立较为合理的指标体系，衡量样本金融客户的“相似程度”，能够得出金融客户群对公司的贡献率的大小集中在哪个范围之中。结果表明该方法能帮助公司准确了解和把握客户资产的总体特性、预测客户的金融操作计划、公司因此而设计不同的金融产品，向不同的客户销售金融产品，提高公司盈利增长率。另一方面也体现了聚类分析对金融客户管理中的确存在着有效性和实用性。在证券公司的客户关系管理中，重要点是如何管理和维护好客户，而分类管理利于提高工作效率和便利。我们研究的目标就是为了用金融客户交易数据统计出每个客户的交易情况，根据客户行为进行聚类。通过对客户数据进行聚类，将客户进行分群，考察每类客户的对证券公司的贡献情况，这样可以根据客户的产生类别的交易行为等其他特点知道该类用户是否对公司最有价值，并且证券公司根据客户行为的特点对贡献度大的客户类采取相应的政策照顾，并且还能吸引某些行为类似的贡献度较低类的客户发展为较高贡献的客户。

1.3国内外同类研究概况

目前对聚类算法的研究广泛，应用在客户管理分析中，将客户的一些自然属性，如性别、收入、年龄、职业等进行多维组合分析。据此，可以为企业快速找出给定符合条件的客户和数量。以下是针对客户信息管理的相关研究，具有很强的参考价值，举例如下：

陈治平等针对中国移动客户市场的细分以及套餐设计的研究、结合聚类算法的分析，给出一种解决客户细分的分析模型，并提出了一种聚类方法应用效果评估的方法。

吴斌等基于群体智能的聚类方法对客户进行分析，通过选用由小到达的群体相似系数进行聚类，采用递归法收集聚类结果，获得不同消费特征的客户群体。

郑国荣等利用基于密度的聚类方法，对客户数据进行分析，以获取高端消费模式的客户特征，并以此为基础了解顾客的消费模式，向其提供满意的产品和服务。

梁静国等利用模糊C均值聚类算法作为客户聚类的方法，为客户群的特征分析提供了量化依据。并获得较为满意的客户聚类效果。

张光建等在综合分析网格聚类算法和K均值聚类算法的基础上，提出了一种基于最小聚类单元的算法，以优化在K均值聚类算法中的初始点的选取不当造成对分类结果影响大的影响，并应用于商业CRM中。

唐志强等利用粗糙集理论和集对分析理论对通信行业客户属性先进知识简约，然后利用系统聚类方法对通信行业客户进行聚类分析。通过建立的模型可以准确地找到通信行业的大客户和重点客户，制定有差别的市场营销策略。

总而言之，运用基于聚类的数据挖掘方法来分析客户信息，通过一系列可行的指标体系，建立基于聚类的决策树模型，来度量客户价值，细分客户。重要意义在于有效地管理客户信息、评价客户价值、进行客户市场细分、改进销售效果、保留客户、提高客户满意度和忠诚度等，为企业客户信息管理提供智能决策支持。

1.4本文的主要工作

根据证券公司提供的外部客户数据导入该客户信息系统，输入方式以支持上传mdb格式数据。从公司核心业务系统中按照一定要求查询客户信息，系统输出要求可以清单层面展示数据，并能够输出txt或excel格式下载和保存。并通过聚类算法分析客户信息，建立聚类模型，为企业客户信息管理提供智能决策支持。