数据库实验客户关系管理（精选15篇）
1.数据库实验客户关系管理 篇一
客户数据的收集与存储是实施客户关系管理的根基。随着办公自动化的推广,数据库和网络技术的应用,各企业拥有的客户信息越来越多,增长迅速。在这海量的、异构的信息资源中,蕴含着具有巨大潜在价值的信息资源,比如客户的基本资料、产品交易信息及客户反馈信息等[1]。企业要想不陷入信息的沼泽中,必须拥有强有力的数据分析工具,用以实现客户关系管理的目标。而数据仓库和数据挖掘技术的发展可以很好地解决这个问题。
1 数据仓库与数据挖掘技术
1.1 数据仓库
数据仓库是一个在企业管理和决策中面向主题的(Subject-Oriented)、集成的(Integrated)、反映历史变化的(Time Variant)、相对稳定(Non-Volatile)的数据集合[2]。
数据仓库要求数据量大,数据正确全面,所以数据在进入数据仓库前必须经过提取、转换与集成,把数据按主题分类,形成多维数据模型。它以多维数据模型为基础,实现数据的分析处理,主要用于支持管理决策。数据进入数据仓库后,一般会被长期保存,基本不会进行修改和删除操作,主要实现数据的查询。
数据仓库与传统关系型数据库不同,主要区别在于数据仓库打破了关系数据库中数据的规范性,实现了数据的重组,增加了数据冗余度;其次传统关系型数据库为了实现数据处理的及时性,要求数据尽量少,而数据仓库为了更有效的实现数据查询,要求存储的数据尽量多,实现海量存储。
1.2 数据挖掘技术
数据挖掘技术,是近几年国内外迅速发展起来的一门交叉学科,涉及到数据库、统计学、人工智能与机器学习等多个领域,并在金融、商业零售、电信以及生物医学和基因分析等领域得到广泛应用。
1.2.1 数据挖掘的概念
数据挖掘(Data Ming),是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程,提取的知识一般可表示为概念(Conce Pts)、规则(Rules)、规律(Regularities)、模式(Patterns)等形式[3]。
数据挖掘是知识发现的过程,是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。该过程包含一系列的步骤:确定业务对象、数据准备、数据挖掘、模式评估和知识表示[4]。
1.2.2 数据挖掘的技术与方法
数据挖掘方法是以数据库为对象,基于机器学习、科学计算、统计分析等技术,形成了数据挖掘方法和技术。一般,数据挖掘常用的技术与方法可以分为以下几个方面:
1)决策树方法
决策树方法是利用信息论的原理建立决策树,主要用于分类和预测。决策树是一种简单的知识表示方法,它将事例逐步分类成代表不同的类别。由于分类规则比较直观,易于理解,实用效果好,影响较大,因而得到广泛应用。决策树最早的算法是Quinlan提出的ID3算法,最流行的是其改进版的C4.5算法。
2)聚类方法
聚类分析是直接分析样本,按照各样本数据间的距离远近将样本数据分成若干个不同的类。一般,同一类中的对象相似度很高,不同类中的对象相似度很差。聚类分析属于无监督的分类方法。
3)统计分析方法
统计分析方法是通过统计学中的技术方法实现数据库的数据分析,发现数据间的关系和规律。常用的方法有:回归分析、相关分析、主成分分析等。
4)关联规则
关联规则通过对给定数据集中的数据进行关联分析,描述一个事物中某些属性频繁同时出现的条件,发现隐藏在其中的有趣的联系或规律。一旦建立起数据项间的关联规则,则其中某一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
5)可视化技术
可视化数据分析技术在传统图表功能基础上进行了拓展,为用户提供交互式的数据浏览,帮助用户更清楚地剖析数据。当所要识别的不规则事物是一系列图形而不是数字表格时,人的识别速度是最快的。
2 数据仓库与数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
2.1 客户关系管理
客户关系管理(CRM)关注的是企业与客户之间实时、方便的信息交互,通过与客户多渠道的接触、交流和沟通,实现从“接触管理”到“客户关怀”的角色转变,企业的经营中心也从产品或市场转变为客户。客户关系管理最核心的任务是对企业运营过程中所得到的各种数据进行分析,进而为企业经营决策提供支持和依据。
从功能上来看,CRM系统可分为三种类型[5]:
1)操作型CRM
操作型CRM也称为流程型CRM,主要用于客户信息的自动集成过程,实现企业各部门对客户信息的协同合作。
2)分析型CRM
分析型CRM用于分析操作型CRM中产生的各种数据,使用数据仓库和数据挖掘技术产生商务智能,为企业决策提供支持。
3)合作型CRM
合作型CRM用于企业与客户的合作服务系统,包括电话、呼叫系统、电子邮件等,它能实现客户信息的全面收集。
2.2 数据仓库的形成
数据仓库是CRM的中央存储系统。在这个信息爆炸的时代,各个企业经过长期经营,收集了大量的客户数据。而这些海量、异构的数据被分散在不同部门,没有得到充分合理的利用。因此,首先要做的是对这些海量分散的数据进行清洗、集成和转换,建立一个整合的、标准化、结构化的数据模型,形成全面、一致和面向决策的数据,即数据仓库。对已形成的数据仓库,按照不同的主题,产生多个对应的数据处理模块,如普通客户数据模块,Vip客户数据模块,团体客户数据模块等,这种多数据模块的建设有利于分析不同客户的行为特点。
2.3 数据挖掘技术的应用
使用数据挖掘技术对企业客户信息进行分析,从而挖掘出对企业发展有价值的信息,如:新客户开发、交叉销售及预测、客户信用分析、客户细分、客户类别分析等客户关系管理功能,为企业决策者提供更有效的的决策支持,最大程度地发挥企业CRM的作用。
近年来,随着市场竞争的加剧,企业要想获得一个新客户,所花费的开销往往是争取留住老客户的几倍。有统计数据表明:
1)公司一般每年平均流失10%的老客户;
2)企业留住5%的老客户,利润提升100%;
3)开发新客户的成本是留住老客户成本的5-8倍;
4)一个公司如果将其客户流失率降低5%,其利润就可能增加25-85%。
因此保持老客户就显得更有价值。那么,如何才能预防、减少客户的流失呢?一个非常重要的工作就是要找出顾客流失的原因。我们可以通过数据挖掘技术实现这一目标。
现以电信公司判断用户离网的可能性来做分析,首先进行数据准备,抽取一定量的用户信息,提取的信息主要包括:用户号码、用户类型、用户状态、话费性质(长话/市话)、欠费情况、投诉次数等,利用这些数据,我们来建立判断用户离网可能性的模型。
在数据准备和适当的预处理之后,我们采用决策树中的C4.5算法建立决策树模型。这里,我们引入了信息论中的信息增益率的概念并以此作为属性选择的标准,其核心是在决策树的各级节点上选择属性时用信息增益率作为属性选择标准。通过计算这些属性的信息增益率,找出“投诉次数”属性作为决策树的根节点。扩展决策树节点,进行分枝,其他中间节点也是选择各节点检测属性增益最大的属性,同级的预选属性的增益相同时,规定选择属性值个数较少的属性作为当前节点的分枝,最后,我们可以生成一棵决策树。
生成的决策树还需要进行进一步验证,才能最终得到可用的分类模型。选择一些具有共同特征的已离网用户作为测试数据,输入属性值进行离网判断,检验模型的正确性,生成最终的决策树模型。
使用生成的决策树模型,对比用户的信息是否贴近离网用户的特征属性值,能大致预测出该用户的离网可能性,对离网可能性高的用户,根据其特征属性进行挽留工作,从而预防、减少客户的流失。
3 结束语
在当前的技术形式下,将数据仓库和数据挖掘技术有效运用在CRM中,对企业收集的大量客户数据信息进行分析,挖掘出对企业发展有价值的客户信息,从而更有效地提升企业的竞争能力,树立企业的品牌形象,帮助企业实现有效的市场营销和客户服务,达到成功挽留客户的目的。相信未来会有更多的行业加入使用客户关系管理的行列中,通过数据仓库和数据挖掘技术挖掘出对自身发展有用的信息,也必使的目标得到更好的实现。
参考文献
[1]白雪.数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究[J].大众科技,2012(2).
[2]Han Jianwei,Micheline Kamber.Data Mining Concepts and Techniques[M].Morgan Kanfmann Publishing,2000.
[3]陈安.数据挖掘技术及应用[M].北京:科学出版社,2006.
[4]董宁.数据挖掘技术在CRM中的应用[J].计算机工程与设计,2007(6).
2.数据库实验客户关系管理 篇二
一、数据仓库是企业CRM的核心
面对日益激烈的市场竞争，客户越来越成为企业最重要的资源，企业要理解客户、影响客户就必须通过不断地获得与客户相关的信息，了解客户，进而为客户提供个性化服务，从而提高客户的满意度和持久度，为企业创造利润。然而在企业中客户数据可能存在于订单处理、客户支持、营销、销售、查询系统等各个环节或部门，产生这些数据的系统是专门为特定的业务设计的，并拥有关于客户的部分信息，因此企业要想成功实施CRM首先必须把这些分散的客户信息集成起来，这涉及到CRM如何与企业现有的系统进行连接，目前一种普遍的做法是将CRM与数据仓库相结合，建立时需要考虑以下几方面的因素：
1、CRM中数据仓库的是客户数据的集成。CRM数据仓库的建立需要把企业内外的客户数据集成起来。从这些不同信息源中对个别顾客进行分析、识别，并寻求这些顾客间的相互关系，如有一些顾客可能有亲属关系。就客户数据集成来讲，主要包括两个方面：其一，企业需具有对顾客进行匹配和合并的能力。其二，记录的匹配和合并的完整性和准确性是很重要的。此外，如果把本不应合并的记录合并了，这时对客户的看法也是歪曲的。这些不完整、不准确和不可靠的匹配都会导致不准确的分析结果和决策，导致企业费用的增加和利润的减少。因此，对于CRM客户匹配和建立完整准确的数据仓库来讲，姓名和地址这两个信息片断是很重要的，没有姓名和地址所进行的客户匹配是不充分的。
2、保持已有客户和添加新客户与别的类型的数据仓库有着诸多不同，CRM数据仓库的维护更具有挑战性。CRM中的数据仓库是逐渐更新的，而不是一次性完全更新的。这主要基于两个方面的原因：数据仓库所利用的信息源中的历史数据经过一段时间后可能被擦掉；在每次更新时，都重新进行客户记录匹配和重新建立数据仓库的做法工作量太大，不可行。比较合理的做法是，在保留已有数据的基础上，每次更新时都加入新的数据。首先识别新数据是关于新客户还是关于数据仓库中已有客户，如果是新的客户数据，就要给这个客户一个独立的标识，在数据仓库中插入一行，如果是关于已有客户的数据，就要对这些客户记录的相关信息片断进行更新。把客户数据仓库的更新与销售数据仓库的更新做一个比较。每个既定的时间点，新的销售数据被加入到销售数据库中。在此过程中，不需要把新数据与已有数据进行匹配，不会对已有的数据进行修改。这种更新是全新数据的载入，比上面所讨论的客户数据的更新要简单。
3、建设和维护企业CRM数据仓库的工具选择。建设和维护企业CRM数据仓库有两种类型的工具。其一是转换工具，其二是清理工具。前者满足了一般数据仓库的建设和维护需求，通常熟悉的数据仓库工具属于这个行列，它的主要功能是数据抽取、转移和数据载入。但它没有姓名和地址清理、模糊匹配和合并的功能，与已有的数据库的同步化能力比较弱，客户合并的能力也很弱。其主要目标是为OLAP服务，而不是详细的客户水平的数据。后者则可以满足一些特别的需求，但没有提供通常的建设和维护数据仓库的功能，即没有提供抽取、数据载入和更新、元数据管理的功能，其核心工作是清理和匹配。尽管转换工具和清理工具的功能在某些环节上有着交叉，但它们大部分功能是互补的。因此在建设CRM数据仓库的时候，对这两种工具都是需要的，以实现数据和元数据层次的集成，而这种集成常常很费时间，成本也较高。
二、数据仓库企业CRM系统的构建
数据仓库是CRM的灵魂，在CRM中充分发挥数据仓库的作用是CRM系统成败的关键之一，企业利用数据仓库和数据挖掘技术加强客户关系管理势在必行。通过企业CRM数据仓库的建立，实现全部客户数据的集中存储和管理，使不同部门接触客户后的经验能立即与其它部门分享，从而支持整个企业的相关数据分析，提供面向整个企业的决策功能。同时随着信息技术的不断发展，各企业通过建立多种与客户交流的渠道，将面对面、电话接洽、E-mail、Fax或信函以及Web访问协调为一体，以提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户。
以数据仓库为基础的企业CRM系统构架如图所示：
从图中可以看出以数据仓库为基础的企业CRM系统包括三个层次：
1、信息采集系统。数据仓库是企业CRM的基础，可以满足系统对各方面数据的要求，包括客户基本信息、产品、交易信息、反馈信息等等。这些数据可以分为两部分：一是前台数据即来自企业外部的数据，包括客户基本信息（如客户姓名、年龄、性别、地址、联系电话等）、客户行为信息（如客户订货情况）等等，这些信息是海量的，而且是分散的，企业可以通过多种渠道（展销会、Web、电子邮件等）完成CRM数据收集。另一部分数据是来自于企业内部日常运作过程中所产生的信息流，称为后台数据，包括企业产品信息、服务信息、资产数量及其分布情况等等。它们可能分布在不同的硬件、数据库、网络环境中，为不同的业务部门服务。从结构上看，它们是相对独立的，这部分数据一般通过企业内部网络链实行信息的共享与集中。因此，与前台海量数据相比是比较集中的，也比较容易获得。通过信息采集系统企业前台与后台数据被抽取到CRM数据仓库中，利用数据仓库的星状资料模式（Star Schema）的思想，建立数据仓库模型，把数据集成一个统一的整体，得到提供面向全局的数据视图，再以此为基础进行抽取、集成与转换，并以客户信息数据仓库的形式存储。
2、客户服务支持系统。企业建立CRM系统的目标之一是要留住客户，在很多情况下，客户的保持和提高客户利润贡献度依赖于提供优质的服务。因此，客户服务和支持对企业来说是极为重要的。客户服务支持为客户提供了客户服务热线、服务网站等功能。它是企业提高客户满意度、忠诚度从而达到留住老客户、发展新客户的一个重要手段。从数据流向来看，此时的数据应该是双向的。从功能上来看，客户服务支持系统一般包括了客户账号管理、服务合约管理、服务请求管理、联系活动管理以及客户普查等功能。通过这些功能，服务人员能快速地查询客户的服务合约确定客户的服务级别，并创建、分配客户的服务请求。服务人员还可以随时查询与客户的联系记录以及服务请求的执行情况。此过程也将充分利用CRM数据仓库的信息，如客户呼叫中心在为客户提供服务时需要实时查询客户基本信息（信用情况、账户情况等）。客户服务系统为客户的服务过程包括用户的反馈信息也将被CRM数据仓库所记录，以作为今后提高服务响应速度、改善客户服务，提高客户满意度，对服务人员进行考核的依据。
3、信息分析系统。如果对于企业CRM系统而言信息采集是一个起点，那么对所获得的信息进行分析则是支持企业决策的依据。企业CRM系统除了将各个渠道得来的数据，整理成全面、完善的CRM数据仓库之外，还应具备对信息进行分析的能力。在这里的信息分析有两个方面的含义，一是对客户行为的分析，目的是发现客户的偏好，预测客户的个性化需求，以便于企业设计符合客户需求的产品或服务，协助企业制定针对性的营销策略；另一个是对客户反馈信息的分析，目的是通过对“过程”、“客户状态”、“客户满意度”和“客户成本”的评估、检测和分析，帮助企业及时、准确、全面地掌握自己的客户服务水平、销售服务机会等情况。
事实上企业在日常的营运过程中储存了大量详细的客户轮廓的信息和客户交易厅行为的历史数据，这些数据经过抽取、转换和装载过程，形成数据仓库，通过对这些数据的分析来发现隐藏在数据后面的真实情况，并将客户行为数据与其他相关的客户数据集中起来，对客户进行统一的规划，能帮助企业以科学的手段快速地分析、模拟和预测客户的个性化需求，进而设计符合客户需求的产品或服务，为市场分析提供依据。此外，借助于数据仓库的数据清洁与集中过程，将客户对市场反馈信息自动输入到数据仓库中，建立在数据仓库基础上的数据挖掘和多维数据分析，则能够提供强大的市场分析功能。数据仓库为企业提供了综合运行不同平台上的业务数据，能进行不同产品或服务的盈利性分析和风险性分析，以最大限度地增加企业利润和利润占有率。
3.客户关系管理与网络营销实验报告 篇三
实验一 产品档案................................................................................................1 实验二 客户档案................................................................................................3 实验三 联系人档案............................................................................................4 实验四 商业机会................................................................................................5 实验五 销售线索................................................................................................6 实验六 销售活动................................................................................................7 实验七 报价单....................................................................................................7 实验八 业务订单................................................................................................8 实验九 发票......................................................................................................10 实验十 服务中心..............................................................................................11 实验十一 统计报表..........................................................................................12 实验十二 辅助实验..........................................................................................13
实验一 产品档案
试验指导：
点击“产品档案”选项卡，出现的页面是产品档案的相关信息，标记1处是‘查询产品’功能区域，输入要查找的产品信息点击“查找”即可。标记2处是“产品列表”区域，在此区域中可以对产品进行编辑和删除。标记3处是“产品工具”列表区域，此区域中有“导入产品”和“导出全部产品”两个工具，点击可实现相应的功能。
读者请注意就在标记1左上角的位置有三个选项卡，我们刚才介绍的是产品选项卡中的内容，接下来我们介绍一下其他两个选项卡中的内容。点击“供应商”选项卡，在标记1处是“查找供应商”功能区域，在此可以查找供应商。标记2处是 “供应商列表”区域在此显示了供应商的基本内容和对供应商的编辑和删除功能。在这里可能有的读者就要问了：“你的供应商哪儿来的啊？”。不要急马上我们就来介绍如何添加供应商，不过在添加供应商以前还要完成一步 “添加产品”。（只是为了流程严密，没有实际限制）
点击子菜单下面的“新增产品”，出现了一个 关于产品信息的表单，在这里填入产品的相关信息点击“保存”即可完成产品的添加，带*的项是必须要填的。下面我们就可以添加供应商了。
点击子菜单下面的“新增供应商”出现了一个关于供应商信息的一个表单，在这里填入供应商的相关信息，点击保存即可完成供应商的添加。（注意 ：带*的项是必须要填写的！）
其实在添加完产品以后就可以添加价格单了，具体操作是：点击“新增价格单”在出现的表单中填入价格单名称和其他信息点击保存。
保存完成以后出现价格单的编辑页面，标记1处是对价格单的“编辑”“复制”和“删除”三个按钮，点击按钮实现其对应的功能。标记2处是为价格单添加产品的按钮，点击“选择产品”按钮。
出现了页面中，标记1处是“查找产品”功能区域，输入产品信息可以查找需要的产品，标记2处是为价格单选择产品的区域，勾上这个区域左边的复选框就表示选中了这个产品，区域右边的文本框是填写产品批发价的地方。信息录入完成后点击区域左上方的“添加到价格单”即可完成价格单产品的添加。
实验二 客户档案
实验指导：
完成了对“产品档案”的设置以后，我们来对“客户档案”进行设置。点击主菜单中的“客户档案”选项卡。标记1处是“客户查找”功能区域输入要查找的客户信息点击“查找”按钮即可查找；标记2处是客户列表，此区域中列出了已经添加的客户，也可以对现有的客户进行编辑；标记3处是“客户工具”区域，此区域中提供了“导入客户”和“导出全部客户”两个功能点击相应的选项，根据提示可以完成相应的操作。接下来，我们介绍如何添加客户：
点击子菜单下面的“新增客户”在出现的表单中填写详细的客户信息，点击保存即可完成对客户的添加。
点击保存后出现客户信息页面，也就是我们刚刚添加完成的客户信息，在客户信息区域的下方是“新增联系人”“新增任务”等选项，在这里可以针对性的对客户进行设置，在以后的章节中我们会逐个介绍。接下来介绍联系人档案。
实验三 联系人档案
实验指导：
点击“联系人档案”选项卡，在联系表单中填写详细信息，点击保存即可。
实验四 商业机会
实验指导：
点击“商业机会”选项卡，标记1处是“查找商业机会”功能区域，在此输入商业机会相关信息可以对其进行查找；标记2处“商业机会列表”在此区域汇中可以对商业机会进行编辑和删除；标记3处是“商业机会工具”区域，此区域中有“导入商业机会”和“导出全部商业机会”两个工具，点击后可根据提示操作可实现其功能。下面我们介绍如何新增商业机会。
点击子菜单中的“新增商业机会”，在出现的表单中输入信息，在这里请读者注意标记处是客户姓名文本框，点击右边的图标，就出现了客户信息窗口，此窗口中的客户就是我们在步骤2中添加的客户，然后在要选择的客户上面单击即可完成客户的选择。需要的信息输入完成点击“保存”，OK新增商业机会完成了。
实验五 销售线索
实验指导：
点击“销售线索”选项卡，标记1处是“查找销售线索”功能区域，输入要查找的信息点击“查找”按钮即可对销售线索进行查找；标记2处是销售线索列表，在此区域中可以对销售线索进行编辑和删除；标记3处是“销售线索工具”区域，此区域中有“导入销售线索”和“导出全部销售线索”两个功能，点击后根据提示操作可以完成相应操作。
点击子菜单中的“新增销售线索”在打开的表单中填入相关信息点击保存即可完成新增销售线索。
实验六 销售活动
实验指导：
点击“销售活动”选项卡，标记1处是“活动查找”功能区域，填入相关信息点击“查找”可以查找活动；标记2处是销售“活动列表区域”，在此列表中可以对销售活动进行删除和编辑。
点击“新增事件”子菜单，在新增事件的表单中填入事件信息，带*的必须要填，设置事件的一些属性，完成后点击“保存”即可。
点击子菜单中的“新增任务”，对任务表单中的信息进行填写和设置，完成后点击保存。
实验七 报价单
实验指导：
点击主菜单中的“报价单”，和其他选项卡的信息基本相似标记1处是“查找报价单”功能模块；标记2处是“报价单列表”在此区域可以对报价单进行编辑和删除。
点击子菜单下面的“新增报价单”填写相关信息，标记1处是要添加的客户姓名点击信息的窗口，选择一客户即可；标记2处是选择产品的按钮，点击填写产品数量和批发价即可。
图标会弹出客户
图标弹出产品信息列表选择一产品，实验八 业务订单
实验指导：
我们来介绍一下“业务订单”选项卡，这个选项卡包括“新增采购订单”和“新增销售订单”两个功能。点击“业务订单”选项卡，标记1处是“查询采购订单”功能模块；标记2处是“采购订单列表”区域，在此区域中可以对采购订单进行编辑和删除。在这里细心的读者一定会发现，不是有两个功能吗，为什么不见销售订单啊？哈哈！不知道您有没有发现，就在标记1处左上方，有两个小小的选项卡也就是蓝色标记的地方一个是“采购订单”另一个是“销售订单”，只要点击就可以看到对应的信息了，基本情况是一样的，这里不再鳌述。现在请看标记3处，这里是怎么出来的呢？把鼠标移动页面左上角
图标上就出现了标记3中的下拉菜单。因为子菜单的内容比较多，所以这里隐藏了一部分，其中“新增采购订 单”和“新增销售订单”两个菜单就在这里。
点击下拉菜单中的“新增采购订单”，在此表单中多数的地方和其他表单是一样的，不同的地方就是标记1和2处，标记1处是“付款地址”标记2处是“收货地址”，如果你的付款地址和收货地址是一样的，那么在左边填写完信息后点击
按钮，就可以把左边的信息直接复制到右边的文本框中，反之亦可。信息填写完后，点击“保存”就可完成新增采购订单。
“新增销售订单”的实现和“新增采购订单”的操作方式基本一样，这里不在细说。
实验九 发票
实验指导：
点击“发票”选项卡，在标记1处是“查找发票”功能区域，输入发票相关信息点击“查找”按钮即可查找；标记2处是“发票列表”区域，在此区域中可以对发票进行删除和编辑。
把鼠标放在 上，激活下拉菜单，点击“新增发票”，填写相关信息后保存即可。
实验十 服务中心
实验指导：
点击“服务中心”选项卡，此选项卡中包含“传票”和“常见问题”两个功能，其中标记1处是“查找发票”功能区域，填入想要查找的发票信息，点击“查找”即可；标记2处是“发票列表”区域，在此可以对发票进行编辑和删除操作；标记3处是“统计信息”功能模块，点击下面的链接即可看到统计信息。图中的蓝色标记处是“传票”和“常见问题”两个选项卡点击可在两者之间进行切换。
点击“常见问题”选项卡，标记1处是“查找常见问题”功能区域，输入常见问题的相关信息，点击“查找”即可；标记2处是“常见问题列表”在此区域中可对常见问题进行编辑和删除。
实验十一 统计报表
实验指导：
点击“统计报表”，标记处是“创建报表”和“创建报表文件夹”两个功能按钮。
点击“创建报表”标记1处是让您选择要创建报表的信息是来自那个模块，点击下拉箭头即可选择；标记2处是选择和您在标记1处选择的模块的相关模块，这里的内容是随着标记1处的选择而变化的，选择完成后点击“继续”
在标记从上至下逐个做设置，点击各个标题即可对其进行设置，对每个条目设置完成后点击“保存并执行”
在弹出窗口中，三个标记从上至下一次是：“报告名字”，“描述”，“报告文件夹”，前两项需要输入，第三项进行选择，然后点击“Save”也就是“保存”，即可生成报表。
报表主要是对以前试验数据的一个总结也可以说是一个试验结果。
实验十二 辅助实验
实验指导：
现在我们来介绍剩下的三个辅助模块“备忘录”、“电子邮件”和“日程安排”。点击“备忘录”选项卡，标记1处是“查找备忘录”功能模块，输入想要查找的备忘录信息，点击“查找”即可；标记2处“备忘录列表”，在此区域可以对备忘录进行编辑和删除；标记3处是“备忘录工具”，此区域中有“导出全部备忘录”功能，现在我们来添加备忘录。
把鼠标放在子菜单最右边的点击“保存”，上面激活下拉菜单，点击“新增备忘录”，在备忘录表单中填写备忘信息，13
添加备忘录成功，标记处是实现对备忘录的“编辑”“复制”和“删除”功能，点击可实现其对应的功能。
在这里我们重点介绍一下“编辑”和“复制”钮的区别，我们点击“编辑”和“复制”按钮后弹出的界面是一样的，但是保存后的结果是不一样的。点击“编辑”按钮后保存，只是在原来信息的基础上进行的修改，也就是说，保存后还是一条信息，如果点击“复制”按钮后保存，是在原来信息的基础上又复制了一条信息，点击保存后就会多处一条信息。
12，点击“电子邮件”选项卡，标记1处是“查找邮件”功能区域，输入相关信息进行查找；标记2处是已发送的邮件列表；标记3处是“Email工具”其中有一个“导出全部Email”功能。
下面我们把鼠标放到子菜单的上，点击“撰写新邮件”在标记处选择“销售线索”或者“联系人”，填入邮件主题等信息，撰写邮件内容，完成后点击“发送”即可。点击“保存”按钮是把邮件保存但不发送。
在这里也可以选择系统默认或者是自己设置的邮件模板，点击“选择Email模板”按钮，选择一种模板即可。
4.数据库实验客户关系管理 篇四
DBMaker 是一套优越的商用数据库管理系统，不仅功能完备、先进，而且操作简单、使用方便，DBMaker可以很容易地从个人计算机上的单用户数据库升级到分布式商 用数据库系统 ;不论您使用的是单一用户数据库还是商用数据库，DBMaker 都能提供给您最先进的安全性、完整性和可靠性管理。
DBMaker 的跨平台支持特性
保障硬件升级时，可以平滑过度，是您投资在 RDBMS 上节省时间、人力和金钱的最佳选择。
DBMaker 同时也提供了优异的多媒体处理能力，可以让您存取、查询和操作各种多媒体数据。利用 DBMaker 所提供的二进制大型对象 (BLOB, Binary large object) 数据类别，可以让您的多媒体数据完全享有 DBMaker 先进的安全性管理和溃损恢复 (Crash/Recovery) 功能;而利用文件对象 (File Object) 数据类别， 也可以让您的 DBMaker 数据库有能力管理外部文件。
产品特色:
标准
DBMaker 完全符合 ANSI/SQL 99标准， 支持ODBC 程序接口、多人使用模式、数据一致性管理、安全管理、事务管理、在线备份、溃损恢复等数据库管理系统所具备的基本功能。
经济
DBMaker 提供了最经济的开发方式, 搭配的软硬件成本很低，
一般开发主从架构的应用系统, 要先将前后端软硬件架设完成, 才能进行开发, 如果使用DBMaker , 您只需在最简单的开发环境下， 比如 PC 上跑 Windows 95, 就可以开始开发工作, 初期投入并不是很大。
开放
DBMaker 的程序接口依据 ODBC 3.0 标准, 可以连接许多开发工具, 包括 Visual BASIC, Visual C++, Borland C++,Access, FoxPro, Visual FoxPro, PowerBuilder, Delphi等; 和其他的数据库管理系统一样, DBMaker很容易作数据移植, 它完全采用开放式架构, 从而提高了应用系统的存活率。
高速
DBMaker 的执行速度很快, 因为设计DBMaker时, 就已经把中文、多媒体及ODBC考虑在内, 通过 DBMaker的 ODBC 程序接口, 直接进入数据库的核心, 在过程中无需作多余的转换, 所以速度很快。
多媒体
DBMaker 是新一代的数据库管理系统, 因此很多特性直接设计在数据库引擎中, 包括多媒体管理、对象管理、中文处理等，所以在处理新类型的数据时，DBMaker有它的独到之处。
轻松
DBMaker 安装轻松, 管理容易, 不管在 Windows 还是UNIX环境下,DBMaker都提供了会话式的安装方式, 方便用户安装, 同时， DBMaker 提供了多种图形化的管理工具, 即使在不同的操作系统下, 也具备相同的操作方式, 所以您只需学会一套, 就可以在各种操作系统上使用。
5.数据库实验客户关系管理 篇五
课程名称：大型数据库技术 指导教师：杨艳华
班级：计算12 姓名：
实验成绩：
上机实践日期：2014.12 上机实践时间：2学时 实验项目名称：重做日志文件、表空间管理操作 学号：20 实验项目编号：实验五 组号：
一、实验目的
1、理解重做日志文件的基本概念；
2、掌握重做日志文件组及其成员的添加、移动、删除等操作；
3、掌握归档重做日志的设置；
4、理解表空间的基本概念和分类；
5、掌握永久表空间的创建和管理操作；
6、掌握还原表空间的管理。
二、实验要求
1、完成重做日志文件组及其成员文件的管理操作；
2、完成归档重做日志的设置；
3、完成永久表空间和临时表空间的管理操作；
4、完成还原表空间的管理。
三、实验内容
（1）查看数据库当前重做日志文件组及成员的设置情况，然后，为数据库添加一组重做日志，组内包含两个成员文件，分别为redo4a.log和redo4b.log，大小分别为5MB。
1（2）为上面新添加的那组重做添加一个日志成员，命名为“redo4c-姓名简拼.log”，实现重做日志的多路存储。
（3）把数据库从非归档模式修改为归档模式，之后创造条件让数据库立即归档，并检查归档是否成功
（4）创建永久表空间
创建一个表空间名为“TB+学号后三位+姓名简拼” 空间的大小为50M 表空间包括两个数据文件：表空间名_01.dbf(30M)和表空间名_02.dbf(20M)，大小均不能自动扩展 数据文件均存放在Oracle的安装根目录
（5）改变上述永久表空间的可用性
先将表空间脱机 再进行联机
（6）创建一个4K的非标准块表空间，命名为“tbf+学号后三位+姓名简拼”，数据文件存储在”
（7）创建一个临时表空间
名为“TTB+学号后三位+姓名简拼”
包含一个数据文件：表空间名_01.dbf，大小为(学号后三位*2)M，存储在”
（8）查看数据库内各个表空间及其类型，以及区管理方式、分配类型和段空间管理方法、表空间的状态。
（9）删除前面创建的非标准块表空间，同时删除表空间的内容和对应的操作系统文件。
（10）创建一个还原表空间，命名为“UNDO+学号后三位+姓名简拼”，其中包含一个数据文件（存储在”
（11）为前面创建的永久表空间添加一个数据文件，命名为“表空间名_03.dbf”，该文件初始大小为50M，允许自动扩展，存储在”
（12）将永久表空间中初始的两个文件移动到”
（13）同时将前面创建的永久表空间和UNDO表空间内的文件进行重命名，把文件名中的“_”去掉。
三、实验小结
1、通过本次实验，我对重做日志文件组及其成员的添加、移动、删除等操作、归档重做日志的设置、表空间的基本概念和分类、永久表空间的创建和管理操作、还原表空间的管理都有了更为深入的了解和掌握；
2、切换数据库状态前，必须关闭数据库，由于没有关闭数据库，导致在数据库状态切换过程中遇到了很多问题；
6.客户关系管理中数据挖掘的应用 篇六
面对激烈的市场竞争,客户价值越来越多地影响了企业价值,客户资源也成为各企业争夺的最重要战略资源之一。因此,了解客户需求,辨析最具利润贡献率的客户,已成为现代大多数企业经营的驱动力。客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM),恰是一种以客户为中心的经营策略,它以信息技术为手段,对工作流程进行重组,整合发挥企业资源优势,赋予企业更完善的客户交流能力,最大化客户收益率。
一、数据挖掘技术
企业需要尽可能多地了解客户行为,但随着客户数量的大量累积,客户信息的日趋复杂,如何管理和分析这些客户信息,从中找出对企业管理决策有价值的知识,就需要有更先进的技术和工具支持。而数据挖掘(Data Mining)技术为CRM分析大量复杂客户数据,挖掘客户价值提供了良好的技术支持。数据挖掘可从大量数据中抽取出潜在的、有价值的知识、模型、规则,是发现潜在关联、模式,做出预测性分析的有效工具。
二、CRM中数据挖掘的价值
CRM通过搜集、累积大量市场及客户资料,为企业建立起庞大的数据仓库,数据挖掘的关键所在正是从海量数据中区分出真正有价值的信息并找出其间的关联。
每个企业都期望通过采用一定工具和手段快速并准确辨析出企业最重要、最有价值的客户信息。数据挖掘技术从装有海量数据的数据仓库中经过深层分析,寻找隐藏在数据中的信息,发掘出有利于商业运作、提高竞争力的信息或知识;它能帮助企业管理客户生命周期的各阶段,包括争取新客户,让已有客户创造更多利润、保持住有价值的客户等;它能对客户需求做深入分析,满足企业对个体细分市场的客户关系管理需求,帮助企业确定客户特点,使企业通过为客户提供有针对性服务而增加商机。
对企业而言,在CRM中应用数据挖掘有助于发现业务发展趋势,揭示已知事实,预测未知结果,并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素,从而使企业增加收入、降低成本,处于更有利的竞争地位。
三、CRM中数据挖掘的应用范畴
数据挖掘通过对客户信息的自动筛选,从大量相关客户数据中挖掘出隐含的、未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则,帮助企业找出未被发现的新机会,预测在商业中制胜的策略,快速做出决策。其以下方面的应用尤为突出。
客户特征分析:除客户地址、性别、年龄、职业、收入、教育等基本信息外,获取诸如爱好、婚姻、配偶、健康、家庭环境等特征信息,可更详尽地了解客户,发现其行为规律,进而更好地制定客户策略,提高市场活动响应率。通过对大量客户消费行为信息采用分类、聚类等挖掘方法,按客户年龄、性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体,从而得出客户最关注点,有针对性制定个性化营销策略。
客户忠诚度分析:通过客户行为分析归类出高消费客户群、最稳定客户群、有价值的潜在客户群、有更多消费需求客户群等,从而做出客户持久性及稳定性分析,对客户需求能快速响应,使客户获得高度个性化服务。据统计,企业获得新客户成本远比保持老客户高得多,尽管各行业成本差异不同,但无论什么行业,6~8倍以上的差距是业界公认的;同时,根据80/20(20%的客户贡献80%销售额)的营销原则,对高消费及高忠诚度客户,更应采取策略培养其忠诚度。
营销交叉分析:企业掌握的客户先前消费信息中,可能正包含着决定该客户下一消费行为的关键、甚至决定因素,利用数据挖掘技术去发现隐藏在数据间的表面看似独立事件间的关系,从而帮助企业找到影响其消费行为的因素,有针对性展开营销策略,适时推荐其它产品。如关联规则分析能发现客户倾向于关联购买哪些产品;聚类分析能发现对特定产品感兴趣的用户群;神经网络、回归等方法能预测客户购买该新产品的可能性。
客户获取和流失分析:企业的增长壮大需不断维持老客户并获取新客户,通过分类、聚类、决策树等技术挖掘大量客户信息,识别出潜在的可开发客户群,判断具备哪些特性的客户群最易流失,并建立客户流失预测模型,较准确地找出易流失客户群,帮助企业制定方案,对其提前采取相应营销措施,最大程度地保持住老客户。
跟踪评价:通过数据仓库的数据清洁与集中过程,将客户反馈信息自动输入数据仓库中,实现客户行为跟踪,分析出客户满意度、信用等级等,从而评价及优化现行策略。如对不同信用等级客户采取不同赊销方案,这既保持了客户忠诚度又规避了不必要风险。通过跟踪评价可保证企业客户关系管理达到既定目标,建立良好客户关系。
四、客户流失分析
商业企业通常通过交易记录、抽奖、会员制等活动来记载销售信息和客户资料,进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性,或是找出流失客户特征。下面以商业企业客户流失分析为例来说明CRM中数据挖掘的过程。
(一)数据选择
选取目标变量:即客户流失状态。通过分析具体问题,选择一个或多个已知量的组合作为目标变量。对于因消费特征改变而发生的流失,需要对相关具体问题加以考虑:是收入改变?偏好改变?还是购物环境要求改变?
选取输入自变量:输入自变量分静态数据和动态数据。静态数据是诸如客户基本资料(性别、婚姻状况、职业、居住区等)等不常变化的数据;动态数据是诸如月消费金额、消费特征等频繁或定期改变的数据。输入自变量与目标变量有内在联系,但却无法量化表示,这为数据挖掘提供了可发挥的空间。若一时无法确定某种数据是否与客户流失概率有关联,可暂时将其选入模型,在后续步骤考察各变量分布情况和相关性时再行取舍。
选取建模数据:客户流失方式分为客户自然消亡(因迁址而导致客户不再存在;或因客户服务升级,如普通客户升级为贵宾造成特定服务的目标客户消失)和客户转移到竞争对手两种。后者流失是商家真正关心且具挽留价值的客户,选择建模数据时必须选择后者流失客户数据参与建模。
(二)数据规约
数据规约是建模前的数据准备工作,一方面保证建模数据的正确性和有效性,另一方面通过对数据格式和内容的调整,使数据更符合建模需要。主要工作包括对数据的转换、整合、抽样、随机化、缺失值处理等。如按比例抽取未流失客户和已流失客户,将这两类数据合并,构成建模的数据源。模型建立后需大量数据来进行检验,故把样本数据分为用于建模和用于模型检验及修正两部分。
(三)模型建立
建模前利用数据挖掘工具的相关性比较功能,找出每一输入自变量和客户流失概率的相关性,删除相关性较小的变量,从而降低模型复杂度,缩短建模周期。现有数据挖掘工具很多,如神经网络、回归、决策树、关联、聚类等,可使用其中的多种方法预先建立多个模型,再对这些模型进行优劣比较,选出最适合客户流失分析的建模方法,建模过程中可使用多种近似算法来简化模型优化过程。模型建立后的调整是数据挖掘过程的核心部分,通常由数据分析专家完成。不同商业问题和不同数据分布属性会影响模型建立与调整策略,因此需业务专家参与调整策略的制定,以避免不适当优化造成业务信息的丢失。
(四)模型评价与解释
为得到准确结果,可利用未参与建模的数据进行模型评估。检验的方法是使用模型对已知客户状态的数据进行预测,将预测值与实际客户状态作比较,预测正确率最高的模型是最优模型。通过对模型做出合理的业务解释,可找出一些潜在规律来指导商家行为;反过来,通过业务解释也能证明数学模型的合理性和有效性。
(五)模型应用
可先选择一试点实施应用,试点期间随时注意模型应用的收益情况。若发生异常偏差,则停止应用,
参考文献
[1]朱美珍.以数据挖掘提升客户关系管理[J].技术与创新管理,2006(4).
[2]王红霞,陈根才.零售业CRM中的数据挖掘技术[J].计算机与数字工程,2006(1).
7.三种关系型数据库管理系统的比较 篇七
关键词：关系型数据库管理系统 Visual FoxPro；Access SQL Server
目前的商用数据库市场，近90%是采用关系数据模型。例如，小型数据库系统 Visual FoxPro, Access, MySQL等，大型数据库系统 DB2, Ingers, Oracle, Informix, Sybase, SQL Server 等．
目前，计算机数据库课接触比较多的有 Visual FoxPro, Access 和 SQL Server，前两种列为了全国计算机二级考试科目．下面对这三种关系型数据库管理系统进行比较．
1、数据库的区别及安全性
Access 的数据库文件格式是 MDB，一个数据库就是一个文件，所有的数据库对象都存储在这一个文件中．Visual FoxPro 的数据库文件格式是 DBC，一个数据库也是一个文件，但所有的数据库对象都分别以不同的格式存储，即是不同的文件．SQL_Server 的数据库物理上也是一个 MDF 数据文件，但 MDF 数据文件可以说是一个数据库的集合，里面包括了很多个数据库．
SQL_Server 提供相同的企业级安全性机制，可以完全控制用户访问数据库的情况，并提供完备的数据安全性方案．在 Visual FoxPro、Access 中也有一些安全方面的配置，但其性能根本没有 SQL Server 完善．
2、DBMS 和数据库的物理位置
Visual FoxPro, Access 的 DBMS 系统和数据库是不能分离的，必须物理上在同一台计算机．SQL Server的 DBMS 可以和数据库分离，即单独安装在物理上不同的计算机上．SQL Server 是支持客户机/服务器结构的数据库管理系统，数据库系统管理工具、前端开发工具和后台数据库是可以分离的，通常我们所说的网络数据库管理系统指的是管理工具和后台数据库的总和．
3、数据库规模和开发运行环境
Visual FoxPro 的规模属于一个中小型数据库开发软件，Access 也适用于中小型企业数据管理的需求．SQL Server 可以帮助各种规模的企业管理数据，是真正的中大型数据库．
Visual FoxPro和Access提供的是较弱的数据库管理和较强的前端开发工具，开发工具与数据库集成为一体，既是数据库管理工具，又是数据库应用开发的前端工具，在Visual FoxPro 6.0 里就集成了应用开发工具，直接使用VisualFoxPro 就可以进行数据库应用系统开发．在Access 2000 和 2003 里集成了脚本语言．
Visual FoxPro 可以编译成独立程序，脱离开发环境运行，可以生成独立的 EXE 文件作为商业软件产品；Access 应用只能在 Access 软件环境中运行，想要脱离 Access 只能用 VB 等来编程调用 Access数据库，现在小型 Web 开发中 ASP+Access 或JSP+Access 的方式比较常用．
SQL_Server 仅仅是一个数据库引擎，没有集成接口开发工具．任何前台应用程序的开发都需要开发程序来处理．
4、支持的操作系统
Visual FoxPro、Access 的计算机操作系统为桌面型操作系统，如 Windows 98/XP 系统等，不提供或仅仅提供有限的网络应用功能．SQL Server可以运行于 Windows NT/2000/XP 等多种操作系统之上．需要网络操作系统支持，包括 WindowsNT Server，Windows Server 2000，Windows Server2003，Linux Server，UNIX，Solaris 等．
5、学习和使用的难度
Access 被集成到 Office 中，具有 Office 系列软件的一般特点，如菜单、工具栏等．简单易学，一个普通的计算机用户，没有程序语言基础，也能快速地掌握和使用它．Visual FoxPro 除了掌握数据库的操作外，还涉及到程序设计，需要一定的程序语言基础，学习比 Access 稍难．
SQL Server 不但要掌握 SQL Server 的操作，而且还要能熟练掌握 Windows NT/2000 Server 的运行机制，以及 SQL 语言，所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度．
总之，如果数据库系统并发的用户数较少，对安全性的要求也不高，那么 Visual FoxPro、Access 的性价比比较高．SQL Server 是基于服务器端的中大型的数据库，适合大容量数据的企业单位应用，在功能和管理上比 Access 和 Visual FoxPro 强得多．
参考文献：
[1]傅榮会.三种关系型数据库管理系统的比较研究[J].重庆三峡学院学报,No.3.2011.
[2]郑阿奇等.SQL Server 使用教程（第3版）[M].北京：电子工业出版社,2009.
8.数据库实验2实验报告 2 篇八
PB10011020 刘思轶
实验内容
本实验有两个可选题目，旅游出行和药品免疫库。本程序即为旅游出行的一个实现。
实验原题摘要如下 数据关系模式：
航班FLIGHTS(String flightNum, int price, int numSeats, int numAvail, String FromCity, StringArivCity)；
宾馆房间HOTELS(String location, int price, int numRooms, int numAvail)； 出租车CARS(String location, int price, int numCars, int numAvail)； 客户CUSTOMERS(String custName)；
预订情况RESERVATIONS(String resvKey, String custName, int resvType)系统基本功能：
1．航班，出租车，宾馆房间和客户基础数据的入库，更新（表中的属性也可以根据你的需要添加）。
2．预定航班，出租车，宾馆房间。
3．查询航班，出租车，宾馆房间，客户和预订信息。4．查询某个客户的旅行线路。5．检查预定线路的完整性。6．其他任意你愿意加上的功能。
程序功能
本系统由旅行服务提供商运营，发布在支持PHP + MySQL 的服务器上。系统默认有三个角色，游客、用户和管理员。它们的权限如下
1、游客
查询当前航班、旅馆和出租车的预订情况；
2、注册用户
游客的所用权限； 查询当前预订；
预订航班、旅馆和出租车； 退订航班、旅馆和出租车。打印旅行路线
检查预定路线的完整性。检查航班的完备性
3、管理员
注册用户的所用权限 添加航班、旅馆和出租车信息； 更改航班、旅馆和出租车信息； 注册用户；
更改用户密码和权限； 删除注册用户； 查询用户预订； 取消用户预订； 查询用户旅行线路。
运行平台
本系统在Windows 7 32位 下由PHP-now虚拟的网络运行平台上测试.所需环境为: PHP Apache MySQL PhmyAdmin 环境搭建
打开集成环境php-now文件夹,点击init.cmd,会自动安装所需环境 接着在PHP后台中载入所需要的表
CREATE TABLE FLIGHTS(flightNum varchar(30), price int(6), numSeats int(6), numAvail int(6), FromCity varchar(30), ArivCity varchar(30), PRIMARY KEY(flightNum));CREATE TABLE HOTELS(location varchar(30), price int(6), numRooms int(6), numAvail int(6), PRIMARY KEY(location));CREATE TABLE CARS(location varchar(30), price int(6), numCars int(6), numAvail int(6), PRIMARY KEY(location));CREATE TABLE CUSTOMERS(custName varchar(30), password varchar(50), type varchar(20), PRIMARY KEY(custName));CREATE TABLE RESERVATIONS(resvKey int(20)AUTO_INCREMENT, custName varchar(30), resvType varchar(20), detail varchar(20), PRIMARY KEY(resvKey));
该程序所实现的功能
1.登录功能
登陆者身份分为游客和管理员,在数据库中信息都存放在customer表中,区别为type项不同,管理员为admin,游客为users,决定了权限不同.(1)普通游客登录后界面
(2)管理员登陆后界面
2.查询功能
登入http://127.0.0.1 可以选择查询航班,旅馆和出租车.3.游客-预订功能
4.游客-管理预订信息功能
点击自己的id可进入该功能页面,可以看到自己的旅游路线和预订信息,并可以取消预订.5.游客-检查线路完整性功能
当游客预订了从A到B的机票,则必须检查啊在A定了车(去机场),在B订了车和旅馆(下飞机后坐车和住宿),以此实现完整性检查.在从nanjing to beijing的旅游路线后面点击check,会提示游客还需要在nanjing预订汽车,在beijing预定旅馆。
6.管理员-管理航班,旅馆和出租车表
可以有insert delete 和update 几种操作.delete:
直接点击cancel就可删除相应的信息。insert & update: 点击edit后，程序会自动将想要编辑的行的信息填入供管理员编辑，不用再手动输入。
7.管理员-管理用户表
可以添加新用户,对用户的权限升级,查看用户信息.用户的密码是md5加密保存的。
实验小结
仍然存在的问题: 1.软件界面过于简单，仅仅实现了功能没有在用户可用性上多做考虑。
2.新用户想要登录该系统预订必须要由管理员登入信息后才可操作。缺少了游客注册的功能。
3.不能根据用户的需求点对点得查询相应信息，只能罗列出所有的信息。
实验心得: 1.在搭建PHP环境中遇到了许多问题：如用户权限不够，域名已使用使得Apache-20安装不成功，通过网上查阅资料解决问题。
9.客户关系实验报告心得 篇九
2012 学年第 二 学期
实验一
CRM软件简介
实验目的：了解CRM教学软件的特点、基本操作流程和原理，熟悉各功能模块的作用
实验内容：分组、选择角色、操作手册的学习（学生部分）实验报告：总结并写出本软件的特点、主要功能和操作流程
博星CRM教学软件在看似深奥的界面下操作起来却是相当的简单流畅，除了个别地方有些bug之外，整体来说还很不错。下面我说一下我使用时的一些体会：
软件特点：软件给人的第一感觉是厚重。这个操作界面看起来很多内容，布局有点儿臃肿。但是这样的页面也有一个好的特点，就是所有内容给人一目了然的感觉，软件操作简单。软件在操作过程中很简单，子模块划分详细，功能实现介绍很清楚，操作起来有种一气呵成的感觉。软件给学生的权限太小。我们在实践过程中肯定有很多地方需要和想要自己修改以便符合我们的目标，但是软件给我们的权限很小，我们只能按照步骤一步步来，有种按部就班的感觉。
主要功能：模拟现实中的客户关系管理流程，教我们如何面对客户关系中的一些问题，以及如何解决。
操作流程：
1、选择角色；
2、市场总监分配角色，建立公司；
3、各部门根据自己的任务流程操作。
实验二
手工CRM 实验目的：了解客户关系管理应用案例 实验内容：阅读案例并分析
实验报告：任选以上案例中的一个，谈谈你对该案例的感受和学习心得。
本次实验的案例分析都从分体现了CRM在企业应用的巨大成功。在北京移动中，为了解决旧式运营支撑体系系统相对独立，系统间共享不充分，难以提供透明化的服务的问题，公司采用了现代式的客户关系管理模式，统一客户资料、统一渠道，实现各系统间的资源共享，实现营业厅、呼叫中心和网上营业厅功能和用户界面的统一，实现客户数据库跨系统的整合统一，加强各系统之间信息的共享及流程的顺畅。这种“客户至上”的理念，从根本上为客户提供优质的产品和完善的服务，无疑会大大提高客户的满意度。这在日渐饱和的市场，日益激烈的竞争面前显得尤为重要。
客户是公司存在的价值，客户的活动才能保证企业的生存，所以如何挖掘客户，留住客户是一个现代企业必须关注的问题。而这个案例充分代表了现在的企业竞争已经从产品竞争服务竞争的时代转变为以客户为导向，客户需求人性化定制化的时代，也充分体现了客户关系管理的重要性和优越性。
实验三
实战CRM——市场前期
实验目的：了解实战CRM市场前期的基本流程和主要任务 实验内容：分角色操作实战CRM中的市场前期活动 实验报告：
在本次试验中我担任的是市场总监的角色。在客户关系中，市场总监的作用是总揽全局，协调各部门进度，并对营销活动进行决策。首先，市场总监要建立公司，并对公司产品进行设置。接着就是有关营销活动的内容，首先是做广告，刚开始做的时候把所有广告都打上了，后来发现，做广告需要成本，我们并不是单纯地做实验玩的，我们要在学习中了解怎么更好的去完成这个任务。后来我发现，在大屏幕中和公交车上做广告效果比较好，客户容易寻找到。还有就是建立该公司网站，我觉得这个软件设计的不好的一点儿就在这个地方，我们建立的网站客户根本用不上，只是在找到我们之后才会进去里浏览一下，作用不大。网站本应该成为我们招揽客户的一种很好的渠道，应该强化它的功能。后边的流程就有些按部就班了，一整套操作下来收获还是挺大的。
通过市场总监这个角色，我认识到部门协调工作的重要性。在实验中，有的部门坐等客户，但是另外一个部门还没有添加上客户，这就导致严重的时间浪费；有的部门早早完成工作，而另外的还在辛苦
忙碌，造成资源配置不平衡。所以，市场总监根据各个时期的情况合理安排进度就显得尤其重要。
实验四
实战CRM——销售活动
实验目的：了解实战CRM销售活动的基本流程和主要任务 实验内容：分角色操作实战CRM中的销售活动 实验报告：
在本次试验中我的角色是促销活动兼客服。在这个流程中首先就要是添加用户。客户关系管理的目的就是抢占客户，唯有客户的的活动才能让企业存在下去。这一点儿跟现实中很像的一点就是我们要跑着寻找客户的信息。客户添加上之后，我们整个团队的工作才能运转起来，接着重要的就是想办法如何做好促销活动，让更多的客户找到我们公司，然后购买产品。但是在这一功能上，软件的限制比较大，我们只能进行极少部分的操作，所以做起来并不是很吃力，相应的效果也不好。最后一个重要的就是应对客户的咨询、投诉、退货要求等。这个是极其重要的一块，因为这直接影响到公司的形象和信誉。软件演示的时候很简单，但是真正做起来很繁琐，也是最容易令人不满的地方。
促销活动这个角色最重要的就是挖掘客户和应对竞争对手。挖掘客户要跑着去拉客户，而添加竞争对手只需进入展销大厅进行查看竞争对手信息。客服这个角色好像是连带的责任，主要是处理客户的咨
10.数据库实验客户关系管理 篇十
关键词：关系型数据库管理系统；数据库；表；技术
关系型的数据库管理系统在各种不同的业务应用系统中得到了广泛的运用，它不仅提供了大量数据的存储及检索功能，还提供了数据的安全与管理功能。在进行业务系统的数据库设计时，一般都要从数据库的概念设计开始，然后进行数据库的逻辑设计，最后进行数据库的物理设计三个步骤。本文仅探讨如何通过不同的技术手段进行有效的数据库表格的物理设计，从而提高数据库数据的完整性及有效性。
一、数据库表格创建的依据
在系统的设计中，有一部分是数据库设计，数据库的设计通常分为概念设计、逻辑设计和物理设计三个部分，每个步骤需要循序渐进，根据项目分析做好概念设计后，才能根据概念设计进行逻辑设计，而物理设计则是根据逻辑设计的结果进行。数据库表格主要作用是用来进行数据存储的，属于数据库设计的一部分内容，数据库表格创建属于物理设计阶段的工作，因此表格的创建需要根据逻辑设计展开。在进行数据库物理设计时，需要在逻辑设计的基础之上充分考虑不同类型的数据库，如：Oracle和SQL Server它们在表示表格中列的数据类型就存在差异，它们数据存储设计也不一样。
二、数据库表格创建的技术要点
（一）属性的原子性
在创建数据库表时，需要根据逻辑设计中的每个实体建立，这些实体需要确定含有哪些属性，属性对应数据库表中的列，每个属性的划分建议是原子性，即属性最小化，不可再分解；属性的多少建议与项目实用性关联综合考虑。另外，属性不可以乱分，例如不能将属于A实体的属性划分给B，将B的属性划分给A或其他。
（二）数据类型约束
在创建数据表对应E-R图中的实体，表中的列对应实体中的属性，在建立数据库表时，需要确定属性对应的列的数据类型，如果数据类型选择错误，会导致意想不到的后果。例如：员工实体中，存在属性工号，在设置的工号属性列选择的数据类型建议使用varchar（10），如果用户建表时采用int类型，结果将无法达到用户想要的结果。假定张三的工号为004，如果是varchar类型，数据按照用户要求进行，如果采用int类型存储，结果数据只能以4的形式存在，显然这不是用户想看到的结果。
自定义的数据类型也是维护数据完整性的一个手段，例如在员工表中，有性别属性列，可以采用nchar（1）来存储，用户可以输入性别男或女的值，但是却无法控制输入男或女之外的值，如果是之外的值，显然不符合客观事实要求。针对这种问题，用户可以采用自定义性别数据类型，确保用户只能输入性别男和女，先定义一种规则：
create rule sexRule as @value in （‘男， ‘女）
定义完规则后，创建性别数据类型：
create type sex from nchar（1）
将创建好的数据类型sex与定义好的sexRule规则进行绑定，然后将性别一列设置成数据类型为sex，这样将确保性别列的数据正确有效，只能是“男”或者“女”中的任何一个值。
（三）Check条件约束
在数据的有效性控制方面，光靠数据类型约束控件是不够的，例如，如果有学生信息表中存在入学年龄一列，在数据类型的选择是整型，可是年龄不能是任何整数，不能太大，也不太小，必须是一个有效的范围，例如：17-30年龄范围内，要做到这点，使用check约束条件可以实现，在年龄列设置check约束，输入SQL代码：
（[NianLing]>=（17） AND [NianLing]<=（30））
设置完成后，年龄的约束会自动应用，您只要在输入年龄列数据时，数据只能在17-30之间，包含17和30。
（四）主键技术
主键（primary key） 是表中的一个或多个字段，它的值用于唯一地标识表中的某一条记录。也就是说，在一张表格记录中，每行记录的数据如果出现重复，只要存在一列数据的不同，这是用来实体之间不同的唯一标识。例如在学生表中，“学号”可以是主键，姓名可以一样，但“学号”不一样；在教师表中，教师的“工号”可以是主键。在创建数据库表时，建议每张表至少设置一个主键。
（五）参照完整性
数据库设计中，为了数据的完整有效，且减低数据的冗余度，一般要求做到实体的完整性、用户定义的完整性和参照的完整性。例如有班级和学生两张表，学生表中，存在“班级”列，该列如果存班级的名称，在数据管理中会出现难以预料的严重后果，例如库中有几万名学生，出现某个的班级信息错误，这时需要对这些记录进行修改，一是工作量大，二是容易出现错误。为了解决类似于这样的问题，建议将班级表与学生表中的“班级”列进行关联，在学生表中的“班级”列中存放班级表的主键值，这样在设计要求将班级表中的班级“编号”列主键作为学生表“班级”列的外键（外键：某表的主键作为其他表的列），学生表“班级”列的数据类型、长度要求和班级表中的“编号”列的数据类型、长度一致。例如前面提到的学生表班级名称错误，只需要修改班级表中的班级“名称”列即可，无需修改学生表中的“班级”列信息，这样维护的数据量大大减少，且容易控制，如果需要查看学生表中的完整班级信息，只需要参照班级表即可。在关联的表格中建立主外键就是参照完整性的技术应用体现。
11.数据库实验客户关系管理 篇十一
客户作为企业的核心资源之一, 在竞争日益激烈的商业时代发挥着越来越重要的作用, 拥有和保持更多的客户资源决定着企业今后的命运, 因此客户资源是否能够有效开发利用, 企业与客户之间关系是否能够保持稳定与和谐, 以及是否能够在尽可能满足客户需求的同时做到在最大程度上实现企业的经济社会效益, 已经成为企业界与学术界共同关注的焦点之一。
在当下的经济环境中, 企业客户关系管理是一种以客户为中心的企业管理与营销技术实现。在企业与客户之间创建管理体系, 实现实时、互动的目标, 通过高质量的商品生产、个性化的服务来获得新客户, 与此同时提高客户的忠诚度以及企业赢利能力, 做到为客户创造价值, 最终达到增强企业核心竞争力的目标。由于信息技术发展迅速, 相关技术的应用广泛, 企业面临着内外信息量的快速膨胀, 数据挖掘技术能够帮助企业对庞大的数据进行快速有效的处理分析, 挖掘有价值的知识, 因此可以为企业做出正确的经营决策提供极大的帮助。
2 客户关系管理的概述
2.1 CRM定义
目前, 学术界并没有给出客户关系管理统一定义。Gartnet Group最先提出了客户关系管理 (CRM) 的概念, 提出CRM是从管理视角出发为企业提供全方位的视角, 为达到实现客户收益率最大化的目的, 赋予了企业更为完善的与客户交流的能力。德勤咨询有限公司认为正确地运用客户关系管理可以使客户与企业对彼此都更加具有价值。Hurwitz Group指出, CRM是一套以自动化为焦点的商业流程, 可以看作是原则也可以看作是技术, 它能够做到改善大多数与客户关系相关领域的关系, 缩减相关成本, 最终增加客户价值。
综合各方观点, CRM的含义可以分别从宏观、中观、微观的角度进行理解:宏观上讲, 可以将其看作一种新型的管理理念。客户成为企业最重要的资源, 通过改善针对性的客户分析和客户服务来满足客户需求, 实现客户价值。中观来说, 可以将其看作一种新型管理机制。它要求企业模式的中心由产品转移至用户。微观而言, CRM是指一种管理软件或者说是一门技术。这样一套软件系统将商业的实践与信息技术紧紧结合, 为企业在营销、客户服务等相关领域提供技术支持[1]。
2.2 CRM体系结构
(1) 运作层次的CRM:这一层次的客户关系管理系统主要作用在营销、销售和客户服务三部分。对相关业务流程和管理进行信息化, 主要是实现各部分的自动化, 有利于提高前台的运作效率和精度。
(2) 协作层次的CRM:这一层次的客户关系管理系统偏重于对客户进行沟通所需技术措施 (如呼叫中心等) 进行集成处理。这方面主要体现在语音技术、电子邮件、网上商店上。
(3) 分析层次的CR M:这一层次的客户关系管理系统主要任务是对大量由前两个层次的应用所产生的信息进行分析处理, 为企业决策提供支持。主要系统为数据仓库、客户数据库等。
3 数据挖掘
3.1 数据挖掘的定义
数据挖掘就是利用相关技术将人们感兴趣的信息和知识从大型数据仓库或数据库中提取出来, 这些知识或信息是事先并不知晓但潜在有用的, 是隐含的、提取出来的知识, 用概念、规律、模式等形式表示[2]。数据挖掘是一种数据分析, 挖掘的是深层次的信息和知识。它的使用可以在CRM中大规模筛选客户数据库中看似没有联系的数据, 提取出有价值的客户信息, 进而可以帮助决策者对客户未来的发展趋势和行为进行预测, 以便做出正确的决策。
3.2 数据挖掘流程
数据挖掘流程包括四个阶段:目标定义, 数据预处理, 建立模型和评价模型[3]。
(1) 目标定义:流程的第一个阶段, 首先企业必须对自己的目标有一个明确的定义, 才能发挥数据挖掘的价值。
(2) 数据预处理:本阶段是整个流程的重中之重, 由四个步骤组成:第一, 数据过滤, 过滤数据确保它们符合分析的需要;第二, 数据集成, 将来自各个数据库的大量数据集成, 合并到营销数据库, 同时进行差异协调;第三, 数据分析, 目的是寻找出对预测输出影响最大的数据字段, 主要是对已经处理的数据进行初步分析;第四, 数据准备, 为建模做好确定模型变量, 转换变量, 选择数据形成样本数据库等工作。数据预处理的目的是确保原始数据与输入标准的一致性。
(3) 建立模型:寻求最佳模型, 这个过程并非一蹴而就, 需要多次反复。
(4) 评价模型:数据挖掘质量将在本阶段进行评定。如果模型结果不够理想, 就需要修正原有的模型。
4 数据挖掘技术在CRM中的应用
4.1 CRM中数据挖掘的具体运用
CRM中数据挖掘的具体运用主要有以下五个方面。
(1) 客户细分。将用户分类, 划分出不同的用户群体, 做到产品和服务都具有针对性, 争取做到客户满意度最大化, 最终达到最大程度地挖掘出客户对企业价值的目的。
(2) 客户保持。本阶段一般涉及三个数据挖掘的模型:第一, 分析和预测出客户中潜在的流失者;第二, 识别出这些潜在流失者中的重要客户;第三, 对这些重要客户进行分析以此有针对性地提出措施来保持客户。这三个步骤分别是运用建立模型、数据挖据技术和不同的分析方法来得出相应的结果。
(3) 发现新客户。古语有云, 坐吃山空, 即便企业原有的客户数量再庞大, 资源再丰富, 不断发现具有潜在价值的新客户群体对于企业来讲依然非常重要, 只有不断地开发新客户, 寻找新资源, 企业才能够持续地发展下去, 并且不断地壮大。在这一点上, 企业可以通过调查问卷等分析方法来发现潜在客户。
(4) 客户跟踪服务。客户跟踪服务的重点就在于跟踪两字, 即必须及时了解客户对服务的满意度及其原因。同样可以利用数据挖掘技术来完成。从而帮助企业抓牢现有客户、吸引潜在客户, 帮助企业把握住客户资源这一重大的企业竞争优势。
(5) 客户贡献分析。利用数据挖掘技术分析出客户对于企业的不同贡献程度, 然后企业可以采取一定措施将低利和无利的客户转化为赢利客户, 从而做到变废为宝, 合理利用一切资源, 降低企业能够降低的成本, 最终提高企业能够提高的收益。
4.2 基于数据挖掘技术的CRM系统模型
结合对数据挖掘流程的分析, 以及上文对CRM体系结构的表述, 我们能够建立基于数据挖掘技术的CRM系统模型, 主要包括以下三个阶段:
(1) 客户数据准备阶段。所谓数据准备, 就是对于在搜集数据的基础上再对数据做一些简单的处理, 以方便下一阶段客户数据挖掘时对数据的使用, 一般有目标定义和数据预处理两个步骤。目标定义的主要任务是基于企业现阶段的目标进行项目可行性评价等基础工作的处理, 然后进行客户数据收集。而数据预处理形成适合数据挖掘的数据集合并将数据集合装入数据仓库。方法主要是对收集到的客户数据进行数据过滤、集成、分析、处理和转换。
(2) 客户数据挖掘阶段。这一阶段对应CRM的分析层次, 是整个基于数据挖掘技术的CRM系统的核心, 所谓“工欲善其事, 必先利其器”。针对前一阶段形成的数据集合, 必须选择适合的数据挖掘模型、挖掘技术及相关工具, 对数据仓库中的数据进行挖掘, 才能得到隐藏在数据中的客户模式及知识。当然不能忘记一定要将分析出来的有用模式保存。
(3) 数据挖掘结果应用阶段。此阶段对应于CRM的运作层次。主要利用各种数据库开发工具及可视化工具, 如JAVA、ASP等, 将模式和知识更好地展示给用户, 方便用户使用。并且将处理后形成的有关知识传送至相关部门。当然“时间是检验真理的唯一标准”, 因此在CRM实践中检验相关模式以及知识的使用效果并对原有模型重新修改也很重要。
4.3 数据挖掘在CRM中的实施
要在CRM中成功地实施数据挖掘是一个循序渐进、不断改进的过程。通常来说, 主要包括六个步骤。
(1) 确定分析和预测目标。首先需要明确商业目标, 目标是一切的起点, 没有一个明确的目标, 我们的行动将会困难重重。在确定目标的时候需要将解决的问题转化为可以测量的目标, 这是非常重要的。另外, 还必须考虑很多其他的因素, 如各种可用资源, 如资金、技术、时间和人才等。
(2) 数据选择。在确定目标之后, 要做的就是数据选择, 包括很多内容, 如确定哪些数据字段是必要的等, 这一步骤能够建立基础数据的基本可信度。
(3) 数据准备。为了模型构造能够顺利的进行, 在选择数据之后, 要对数据进行一个预处理和转换, 目的是为了使这些数据更加完整, 更加准确, 更加可信。
(4) 模型构造。这一阶段是数据挖掘的关键阶段, 是主体, 是中心, 是一切准备工作服务的对象, 主要工作包括模型构造以及模型解释。
(5) 模型评估和校验。本阶段的主要目标是找到满意的模型, 使用测试数据对建立的模型进行测试, 计算误差率, 重复相关过程, 直至找到满意的模型。
(6) 部署和应用。当前面的步骤都顺利完成之后, 最后一步就是部署和应用模型。当然在应用的过程中还需要不断地测试来完善模型。
5 结语
数据挖掘技术使得CRM的目标高质量地得到了完成, 为企业高层决策者提供了准确、细致的客户信息, 帮助他们制定企业策略, 因此, 我们可以相信随着数据挖掘技术的不断成熟和深入应用, 学术界以及企业界将对其更加关注, 其在各行业的CRM应用中将有着更加广阔的前景。
摘要：随着经济全球化的迅猛发展以及信息技术水平的不断提升, 企业间的竞争愈加激烈, 客户价值对于企业价值的影响逐渐深入。企业经营理念的中心开始由产品转向了客户, 因此CRM, 一种以客户需求为导向的新理念成为了企业研究的重点。同时数据挖掘技术为决策者将由于信息化所产生的庞大的业务数据转换成有价值的信息与知识提供了强有力的技术支持。因此本文将介绍有关CRM和数据挖掘技术的一些基本概念, 包括将数据挖掘技术应用于CRM所带来的好处, 并指出如何在CRM中实施数据挖掘技术应用。
关键词：客户关系管理,数据挖掘,技术支持
参考文献
[1]宫新军.基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究[J].山东广播电视大学学报, 2013 (1) .
[2]郭愈强, 樊玮.数据挖掘技术在民航CRM中的应用[J].计算机工程, 2005 (31) .
12.数据库实验一 篇十二
1、实验目的
（1）通过对SQL Server 2005/2008 数据库管理系统的使用，了解DBMS 的工作原理和系统 构架。
（2）熟悉SQL Server 提供的管理工具
（3）熟悉使用SQL Server Management Studio 创建数据库对象
2、实验平台
2.1 操作系统：
Windows XP 或者Windows 2003 Server。2.2 数据库管理系统：
选择安装数据库管理系统之前，请仔细看清硬件的配置要求以及操作系统的版本，确定安 装哪个版本的SQL Server。实验内容及要求
3.1 安装 SQL Server 1．在安装过程中记录安装的选择，并且对所作的选择进行思考，为何要进行这样的配置，对今后运行数据库管理系统会有什么影响。2．理解默认实例、命名实例的含义
3．了解SQL Server 的身份认证模式，初步了解SQL Server 的安全性。4．了解SQL Server 提供的服务。5．检查SQL Server 安装是否成功。
3.2 管理和使用 SQL Server 了解 SQL Server 如何通过它提供的工具对数据库服务器进行管理和使用的。
1、启动、暂停和停止SQL Server 学会运用 SQL Server 配置管理或SQL Server Management Studio 启动和停止SQL Server 的
各种服务。
2、了解SQL Server 的管理工具
初步了解SQL Server 的提供了哪些主要管理工具和它们的功能。
3、学会使用SQL Server 联机丛书
学会 SQL Server 联机丛书查询SQL 命令语法格式、SQL Server 数据库的概念、术语等内 容。
3.3 熟悉使用SQL Server Management Studio 了解 SQL Server Management Studio 的基本用法，能熟练使用它管理数据库服务器和数据 库对象。
1、可视化图形界面的操作
熟悉使用 SQL Server Management Studio 中的对象资源管理器，熟悉其中列出的各类信息 的含义，学会查看各种信息。
2、查询编辑器的使用
熟悉使用查询编辑器，了解如何编写SQL 脚本，如何运行SQL 脚本。
3.4 创建 SQL Server 数据库 通过创建数据库，掌握使用SQL Server Management Studio 创建数据库的方法，了解SQL Server 数据库的构成。3.1 创建数据库
1．使用图形界面创建数据库系
创建一个数据库，掌握使用图形界面创建数据库的步骤，了解其中各参数的含义。2．使用SQL 语句创建数据库
使用查询编辑器编写并运行创建数据库的SQL 语句，掌握SQL 语句的语法格式和主要参 数的含义。
3.2 了解数据库系统的构架
1．了解数据库系统的逻辑组件：
它们主要是数据库对象，包括基本表、视图、触发器、存储过程、约束等。今后将学习如 何操作这些数据库对象。2．了解数据库的物理组件：
思考数据库物理存储的存储单位是什么，数据主要以什么方式存放，如何确定数据的存放 位置。
3.5 创建 SQL Server 数据库中的表
通过创建表，掌握使用SQL Server Management Studio 创建表方法，了解SQL Server 数据 库的数据类型，以及表中数据的维护。3.1 创建数据库表
1．使用图形界面创建表
在数据库中创建Student、Course 和SC 表，掌握使用图形界面创建表的方法。2．掌握如何查询表的各种信息。3．了解SQL Server 提供的数据类型
通过查询联机手册，了解SQL Server 提供了哪些数据类型，以及他们的用法。3.2 维护表中的数据
使用图形界面在Student、Course 和SC 输入分别输入若干行数据，熟练掌握数据输入、修 改和删除的方法。
使用 SSMS 创建数据库和表示例: 1.连接到服务器
在”Microsoft SQL Server 2008” 程序组中选择”SQL Server Management Studio”, 进入如下 的”连接到服务器”界面: 选择要连接的服务器名称, 点击“连接”按钮。若使用“SQL Server 身份验证”，则需要输 入用户名和密码。连接成功则进入SSMS。2.创建数据库
鼠标右击“数据库”弹出快捷菜单。
选择“新建数据库”，进入“新建数据库”界面：
在“数据库名称”输入框中输入数据库名称：test，点击“确定”，即可创建数据库。展开“数据库”，创建的数据库将显示在列表中，如下图中的“test”。3.创建表
创建学生-课程数据库中的三个表student、course 和sc。展开“test”，鼠标右击“表”弹出快捷菜单，选择“新建表”，进入“表设计器”窗口，如下图。
在“表设计器”窗口中，在“列名”列中输入列名称，在“数据类型”列中选择列的数据 类型，在“允许Null 值”列中选择是否允许空值。每一行定义一列。输入完后，关闭“表设计器”窗口，系统提示： 选择“是”，进入“选择名称”窗口：
在窗口中输入表的名称”student”，点击“确定”。
展开“test”下的“表”,若创建成功，则可显示出创建的表，如下图： 同样的方式，创建Course 和SC 表。4.输入、修改和删除数据行
（1）输入：将student、course 和sc 三个表的数据输入到数据库中。鼠标右击“Student”表，弹出快捷菜单。
选择“编辑前200 行”，进入“表编辑”窗口：
新建表
在“表编辑”窗口中，将鼠标定位到第一行，依次输入各列的值。当第一列输入完后，将 鼠标移到第二行，即可开始输入新行。此时第一行的数据已保存在数据库中。同样可依次输入
其它行。
（2）修改：“表编辑”窗口是一个交互式编辑窗口，可直接修改其中的数据。当鼠标离开 所修改的行后，该行的数据将保存到数据库中。（3）删除：
选择要删除的行，鼠标右击该行，弹出快捷菜单，选择“删除”： SSMS 提示：
选择“是”将删除指定的行。
同样，输入Course 和SC 表中的数据。5.查看数据
13.数据库上机实验(二) 篇十三
1． 建立工厂管理数据库
工厂（包括厂名和厂长名）需要建立一个管理数据库存储以下信息：
（1）一个厂内有多个车间，每个车间有车间号、车间主任姓名、地址和联系电话；
（2）一个车间有多个工人，每个工人有职工号、姓名、年龄、性别和工种；
（3）一个车间生产多种产品，产品有产品号和价格；每种产品只能由一个车间生产；
（4）一个车间制造多种零件，一种零件也可能为多个车间制造。零件有零件号、重
量和价格；
（5）一种产品可由多种零件组成，一种零件也可以装配出多种产品；
（6）产品和零件均存入仓库；
（7）厂内有多个仓库，仓库有仓库号、仓库主任姓名和电话。
根据以上需求分析结果，按照下述要求，设计并建立工厂管理数据库。 分析实体及联系，设计E-R图。
将E-R图转换成关系模式，并规范化到3NF。
在Microsoft SQL Server2000中基于“企业管理器”建立数据库及相关对象（主
码，外码，索引，约束等）。
测试数据入库
2． 基于“查询分析器”，完成并保存下述题目的SQL脚本
（1）建立“工种”是“钳工”的所有职工详细信息的视图；
（2）建立“车间号”是“CJ01”的钳工详细信息的视图；
（3）建立使用了“零件号”是“LJ0002”的所有产品详细信息的视图；
（4）查询使用了“零件号”是“LJ0002”的产品的生产车间号；
（5）对零件表按照“零件号”建立唯一索引；
（6）对职工表按照“性别”建立聚簇索引；
（7）查询“车间主任姓名”是“赵平”的“车间地址”和“联系电话”；
（8）查询“职工号”是“ZG0001”的职工所在车间的“车间主任姓名”和“联系电
话”；（连接查询实现）
（9）查询“产品号”是“CP0001”的产品的生产车间的“车间主任姓名”和“联系
电话”；（嵌套查询实现）
（10）查询使用了“零件号”是“LJ0002”的所有产品的“产品号”，且查询结果按照
“零件数量”降序排列；
（11）查询使用了“零件号”是“LJ0002”的所有产品的“产品号”和“产品价格”；
（12）查询使用了“零件号”是“LJ0002”的所有产品的生产车间的“车间主任姓名”
和“联系电话”；
（13）查询使用了“零件号”是“LJ0002”的产品数；
（14）查询“LJ0002”号零件装配产品的使用总量；
（15）查询使用了3种以上零件的产品号；
14.数据挖掘在客户关系管理中的应用 篇十四
我国目前有三家通信行业运营商, 其中以移动公司的市场份额最大, 电信次之、联通则所占市场份额最小。为了扭转这样的局面, 联通公司应加强客户关系的管理。当今世界、客户是经济的时代的第一要素、客户资源是每个企业炙手可热的香馍馍、亦是各行各业的重要资产、而客户关系的价值更是获得企业利润的最大的渠道。各行各业中通过与客户建立起互惠互利的关系, 即得到了最大收益的客户价值;方便了企业长期获利, 同时还可以给用户提供个性化的信息, 得到适合自身发展的磨练。综上所述, 企业间的竞争其实就是客户归属的竞争。这样的话客户关系管理———CRM也由此成为企业市场竞争的主要内容之一。
怎样通过一个更好的方法来对潜在的客户群进行有效的分析并挖掘出单个客户之间的内在联系了?自然的CRM与数据挖掘便有机的结合在一起。通过近几年社会的关注与舆论的向往, 更伴随着互联网的日益强大, 运用数据挖掘技术来管理CRM无疑是提高企业生存法则的不二方法。
1 客户关系管理产生背景
随着社会经济的发展, 产品日益丰富, 市场格局发生了很大的变化, 逐渐由卖方市场过渡到买方市场, 市场竞争逐步升级, 这就推动了营销观念和营销方式的变革。商贸企业必须对市场变化迅速做出反应, 而市场的变化源于客户行为的变化, 所以, 企业必须把注意力集中于客户的需求, 客户被作为一种宝贵的资源纳入到企业的经营发展中。在这样的大环境下CRM运营而生。
2 客户关系管理定义
什么是CRM?是战略还是战术?实施CRM需要对企业的文化做出什么样的改变呢?根据CRM的战略目标如何选择相应的服务呢?在瞬息万变的经济环境中如何成功的实施CRM战略呢?客户关系管理英文缩写为CRM、即Customer Relationship Management。是诸如联通、移动等通信企业为提高自身的市场竞争力, 确定以客户为中心的发展方向, 并通过对客户详细资料的深入分析, 来提高客户满意程度, 从而提高企业的竞争力的一种手段。客户关系管理注重的是与客户的交流, 企业的经营是以客户为中心, 而不是传统的以产品或以市场为中心。为方便与客户的沟通, 客户关系管理可以为客户提供多种交流的渠道。
3 CRM与ERP的关系
上世纪90年代提出来的ERP, 原来只是为了满足企业内部供应链条的管理, 但是它本身却没有达到最初设计的管理目标, 这其实是ERP本身具有的局限性造成的, 当时IT技术也只是处于初级阶段。所以最终ERP走向了末路。CRM借助互联网技术, 突破了原来ERP的不足。这二者相结合很好的解决了企业在供应链条中的下游链管理问题。即将企业对客户个性化的需求相应得到提高而且降低了销售成本, 并缩短了相应时间。
4 客户关系的核心价值与数据挖掘技术
什么是数据挖掘?其实这不是一个简单的名称。若正确运用对了数据挖掘技术, 则在管理和分析当今海量的客户信息, 并从这些信息中找出对客户关系管理决策有价值的知识。若对数据挖掘做一个书面上的解释;顾名思义, 就是在海量的信息里面提取对企业有用的信息, 分门别类的供企业发展客户使用。若从专业术语中解释, 即是Data Mining旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。
当今社会网络飞速发展, 信息技术更是得到突飞猛进的跨跃式的增长, 伴随着高速网络和全球经济所带来的对信息渴求的激烈挑战, 信息技术跃然成为社会中各行各业经营管理不可或缺的支撑。客户关系管理基础就是企业在获得数据增长的同时, 对客户数据进行的收集。分析并利用收集得到的信息得到最大的利润。数据挖掘简单的来说, 就是对信息的整理并在有规律的信息中得到各个单体的共性;将数据挖掘运用到商业活动中, 其实就是将它与活动中的过程相关联起来。同时数据挖掘也可以理解为一门统计学。统计数据挖掘技术对于新客户开发、交叉销售及预测、顾客维系、顾客细分、关系赢利性识别等客户关系管理功能都能提供良好的技术支撑。对通信行业而言, 甚至是大多数企业来说, 发展新客户是扩大整个企业的一种主要方式。运用数据挖掘技术实现获取客户就是将用户的档案拿出来做数据比对找出共性, 然后用聚类分析对用户分门别类, 再运用模式分析估计潜在的用户。通过预测潜在用户对开发活动的反应, 从中分析出那些反映积极的用户, 帮助市场前端筛选、并由针对性的进行营销活动。例如校园用户、集团客户、小区用户等。以上可以成为用户的获取。下面说说客户细分。根据企业的需求、将用户划分为不同多个具有共性的小群体。营销人员按照“共属一个群体的客户往往具有相似的需求”就很容易的对其进行组合。有针对性的实施营销策略。这里可以用到数据挖掘技术中的决策树和聚类分析方法。通信运营商的经营观念必须从“技术质量第一”向“服务客户第一”做转化。客户的维系工作也是不可忽视的重要环节。在获取新客户的成本不断增加的同时, 维系老客户, 让老客户保持现有的价值或者更高的价值越发显得重要。在这其中, 就涉及到三个数据挖掘模型, 第一是建立模型用来预测和识别潜在的流失者;然后在这些潜在的流逝者里面挖掘出高端用户;最后又在这些用户中的潜在流失者又一次的进行挖掘, 识别其行为行为模式。这样可以对这些即将离网的客户采取有针对性的策略, 让其不要离网。
5 用数据挖掘过程对某公司的套餐进行建模分析
(1) 如今通信公司旗下都拥有相当数量的套餐品牌, 可是怎样的套餐才适合普通人的需求呢?这就需要引用专业术语“定义商业问题”。在制定套餐类型之前, 最重要的就是了解数据和业务问题;就要求套餐制定者对目标有一个清晰明确的定义, 就好比做事之前要有一定的生产工具。其次就是要建立数据挖掘库。制作这样的数据库需要以下步骤来完成: (1) 收集数据; (2) 数据信息描述; (3) 选择可用信息; (4) 可用信息质量评估和数据的清理; (5) 数据整合; (6) 构建元数据; (7) 加载数据挖掘库; (8) 维护数据挖掘库;在找到足够大的数据之后, 需要对这些庞大的数据进行分析。目的在于找到对预测输出影响最大的数据字段, 和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段, 那么浏览分析这些数据将是一件耗时的事情, 这就需要选择一个具有良好界面和需要强大功能的工具软件来协助完成这些事情。如比较常用的数据筛选软件。若按以上方法对前期数据进行收集, 则在后期制定套餐的时候就比较方便。在拥有一手过强过硬的数据时, 对于制定者也是非常有信心的事情。
(2) 建立模型之前的最后一步数据准备工作可以按以下方法来完成;首先是选择变量数据, 接着是选择有用的记录;其次是创建新变量、转换变量。做完这些之后就可以建立模型。模型的建立是一个反反复复的过程。细致的考虑是必不可少的。这样可以判断哪个模型是我们本次设计中所需要的。本案中就是需要建立套餐模型。先用1/3数据建立模型, 然后再用剩下的2/3数据来测试和验证这个得到的模型。有时还需要有另外一个数据集, 称为验证集, 因为测试集会受模型特性的影响, 建立一个独立数据集来验证测试模型的准确性。
(3) 建立好模型之后需要有一个评价。即必须评价得到结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在本案中, 需要进一步了解错误的类型, 验证有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定。因此将建立起来的模型套餐用于现实生活中。可以在机房环境中用小部分的测试卡测试用户使用后的感受;取得测试数据后, 并经过一定时间的验证, 即可以大范围的推广。
模型建立并经验证取得成功后, 可以提供给分析人员做参考;也可以将本次的测试模型应用到不同的测试数据集上。随着事务不断的发展、前进、变化、很有可能在经过一段时间的使用后, 模型不再适用。因此我们要与时俱进的随着社会的变化, 不断对模型做测试, 更有甚者需要从新建立模型。
6 结束语
在当前的技术形式下, 客户关系管理的实施可以很明显的增强企业的竞争力, 帮助企业留住客户。运用数据挖掘的方法在CRM上更是很好的解决了企业当前的难题, 使企业空出更多的人力专心挖掘客户。特别是中小企业, 即解决了资金上的冲突、又拿出更多的人力资源去抢占市场。数据挖掘技术亦是当今社会的主流研究方向。随着国际互联网的不断壮大, 信息的共享性比我们想象中还要有实效性。所以各行各业都应该使用数据挖掘的技术挖掘出对自身发展有用的信息, 并用于客户关系管理中去。作为通信行业中稍微弱势一点的联通公司来说, 用这种方法可以重树企业品牌在用户心目中的地位, 达到挽回市场的目的。方便营销人员推广业务、做好客户关系毕竟是挽回用户的有效举措之一。
参考文献
[1]张银奎, 廖丽, 宋俊, 等.数据挖掘原理[M].北京:机械工业出版社, 2003.
[2]戴英侠, 连一峰, 王航, 等.系统安全与入侵检测[M].北京:清华大学出版社, 2002.
[3]许卓群.数据结构[M].北京:中国广播电视大学出版社, 2001.
[4]刘莘, 张永平, 万艳丽.决策树算法在入侵检测中的应用分析及改进[J].计算机工程与设计, 2006.
[5]张翰帆.基于数据挖掘的入侵检测系统[M].南京:南京工业大学, 2004.
[6]向继, 高能, 荆继武.聚类算法在网络入侵检测中的应用[J].计算机工程, 2003 (16) .
15.数据库实验客户关系管理 篇十五
关键词：数据挖掘；通信业；关系管理；客户行为
一、数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的意义
由于移动通信市场庞大，客户在消费上存在较大的差异和层次性，企业必须根据客户特点对客户进行合理细分，并在此基础上对不同细分市场提供有针对性的营销策略，才能在竞争中立于不败之地。与此同时，运营商积累的客户数据量正在以指数速度增长，面对海量客户数据，传统的方法已无法进行有效的客户细分。在客户关系管理的流程中，为了准确、及时地进行经营决策，必须充分获取并利用相关的数据信息对决策过程进行辅助支持。近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就是实现这一目标的重要手段。数据挖掘技术的发展实现了数据挖掘在通信企业客户关系管理、客户细分中的实际应用，提高了移动通信企业的核心竞争力。运用数据挖掘技术，可以对现有客户群体进行分析，通过区分客户市场、挖掘客户信息，发现潜在的消费趋势或动向，从而有针对性地设计产品和服务，开展精细化营销，在满足客户需求的同时，提高企业的利润，从而真止为企业高效营销提供支持。
二、数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的应用现状
全球移动通信发展虽然只有短短20余年的时间，但它已经创造了人类历史上的伟大奇迹，截止2015年底，全球移动通信用户达到60亿。国外移动通信企业使用数据挖掘技术成功解决了一系列的商业问题，如美国AT&T公司利用数据挖掘建立详细的客户分类档案，对现有客户提供更好的差异性服务，并建立客户流失预测模型，尽可能准确地预报客户流失的概率和可能性，以便尽早采取相应的措施进行客户挽留，防止现有客户的流失。英国电信公司为在经营过程中获得更高的投资回报，选用SPSS的数据挖掘产品Clementine，通过分析用户数据，建立模型来预测客户使用某种业务的倾向。通过应用该模型使运营商能更好地了解其客户以及他们在电信市场的行为特征。从而为销售入员提供了有可能使用该项业务的潜在客户的清单，同时使直邮活动在这些客户中的回应率提高了一倍。除此之外，世界上一些主要的移动通信企业都已经采用了针对移动通信行业的数据仓库系统，如Sprint公司、法国电信、澳大利亚电信和比利时电信等。
我国移动通信客户的发展也很迅速，随着国内电信行业重组、电信体制的激烈变革，竞争急速加剧，使得各电信企业着力于开拓新增市场、发展新客户，而对已有客户的维系和管理似乎重视不够；或者是注意到了又没有好的方法，显得有点无能为力，造成的结果是：新客户发展迅速但存量老客户维系比较困难、客户发展成本较高、增量不增收。一方面企业投入大量时间、人力、财力去发展新客户（而且新客户往往是低端客户），另一方面因客户流失管理的不完善导致现有客户由于不满意而流失，长此以往，在电信企业中出现了“增量不增收”的现象。如何保留住既有客户，以及如何由这些客户获得最大的收益，是国内电信企业面临的重要课题。我国电信运营商在多年的业务支撑系统（BOSS）建设中，积累了大量的原始业务数据。这些数据涉及到通信计费、市场营销、业务收入、销售渠道、网络优化、网络规划等各个方面。如何有效的利用这些已有的数据，实施客户关系管理，己经摆到了国内电信运营商的议事日程上。
中国移动过去已经建立起一个有效的信息支撑系统，包括BOSS系统、客服系统、网管系统、结算系统等等，这些系统中存储着大量数据，目前，对这些基础数据的操作仍然是以数据的汇总、统计、展现为主。而客户关系管理数据的研究由于涉及到上千万的客户基础资料、这些客户上亿条的业务工单、百亿条的产品使用清单等超大规模的数据，还涉及各种类型客户的各种复杂原因（如工作变动、住址变迁、价格敏感、弃卡重入网、服务投诉等），如果还是通过做一些传统的、简单的数理统计，对于数据的利用仅限于数据的表层信息，而没有去挖掘数据和数据之间更加深层次的信息，是不可能从如此海量的数据和信息中找到客户关系管理这一复杂问题的规律的。因此，针对现实需求，亟需引入数据挖掘技术，从海量的业务系统数据中，提炼客户行为中最本质的特征和规律。
三、研究数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的应用领域
移动通信企业是典型的数据密集型企业，在营业、计费、网管、客服、结算等数据库系统每天都要生成大量的数据，这些数据中蕴涵了客户需求、客户行为、企业运营状况等大量的信息，是企业的重要资产，需要将这些数据真正转化为知识与资产，必须借助数据挖掘技术。
（一）客户群体分类分析。客户分类是将大量的客户分成不同的类，在每个类里的客户具有相似的属性。数据挖掘可以帮助运营商进行客户分类，通过从用户的服务消费记录中发现一些行为模式和行为习惯，并参照预先设定的计算用户价值的方法和标准来评测用户价值的高低，进而对不同的用户采取不同的营销策略。以提高客户的满意度，提高现有客户的价值，提升经营决策的准确性和可行性。
（二）客户消费模式分析。随着信息技术的突飞猛进和电信竞争的不断加剧，各公司不断推出新业务和新服务，希望用户使用多种业务。客户消费模式分析是利用数据挖掘技术对客户历年来话务、数据业务使用情况以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，结合客户的分类，进行交叉营销。客户消费模式分析一般是从分析现有用户的消费记录数据开始，得出现有用户消费习惯的数据，然后用预测模型对数据进行评估和优化，最后得出结论，从而提高交叉销售的成功率。
（三）客户欠费分析和动态防欺诈。通过数据挖掘，总结各种骗费、欠费行为的内在规律，建立一套欺诈和欠费行为的规则库。当客户的话费行为与该库中规则吻合时，系统可以提示运营商相关部门采取措施，从而降低运营商的损失风险。
（四）客户流失分析。客户流失是竞争日益激烈的市场中移动运营商面临的一大难题，利用数据挖掘技术，对已有的客户的流失数据，进行数据理解、数据准备、构建模型等主要步骤的数据分析，从而建立起客户流失预测模型，以此获取即将离网的用户信息，并针对高流失概率客户群提出针对性的挽留策略，降低客户流失的发生率。
客户是电信企业生存和发展的根基，电信运营商的竞争归根结底是对客户的竞争，因此，客户关系管理越来越受到各大运营商的关注。在这种背景下，利用数据挖掘技术作为有效的客户关系管理工具，从电信运营商大量的历史数据中挖掘分析客户消费的行为特征，并在市场预测的基础上制定有针对性的市场营销计划，准确预测用户的行为特征趋势，从而采取有效措施进行客户营销，提高客户满意度和忠诚度，提高客户关系管理水平，将成为现代通信运营商实现“以客户为中心”的经营目标的重要手段，成为提高通信运营商核心竞争力的有力武器。
参考文献：
[1] 金百顺.数据挖掘在电信企业客户关系管理中的应用探讨.《企业管理》.2009
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