数据挖掘在统计工作中的应用研究的开题报告

毕业设计开题报告

设计题目： 数据挖掘技术在苏宁电器客户关系管理中的应用研究

系 别：_________________________

专 业：_________________________

姓 名：_________________________

指 导 教 师：_________________________

辅 导 教 师：_________________________

1 《客户关系管理的研究现状、不足和未来展望》

2 《市场营销学》 课题性质（打√选择） 设计（ ） 论文（ ）

一、文献综述

客户关系管理是90年代西方发展起来的新型的管理策略，这个概念最初由Gartner

Group提出来，而在最近开始在企业电子商务中流行，据国际CRM论坛统计，国际上成功的CRM 实施，能给相应的企业每年带来6%的市场份额增长，提高9%～10%的基本服务收费，并超过服务水平低的企业2 倍的发展速度。虽然它在1989年只在媒体上出现了1次，但到2000年却上升到14000次，同时，在Darrel K.Rogby等人2001年所做的管理工具调查中，有72%的经理人员计划彻底实施CRM。1

在国内，客户关系管理从1999年开始起步，经历了近几年的理念宣导、概念普及，现在处于调整期。根据赛迪顾问的调查结果，2000年的客户关系管理软件中国市场的销售额是0.6亿元，2001为0.9亿，增长50%，2004年就达到3.06亿元表现出高速的发展，只有21%的被调查企业还没有听说过客户关系管理。

普哈拉米德在《消费者王朝：与客户共创价值》中就曾指出：客户关系管理的核心思想是将企业的客户（包括最终客户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。 斯隆管理学院的海皮尔（Hippel）教授认为在产品创新过程中，对客户知识的有效管理至关重要，客户在企业发展中扮演着重要的角色。

统计分析和数据挖掘的技术和应用

随着互联网的迅速发展，数据量也在不断地膨胀。然而，纯靠人工去处理这些庞大的数据量已经显得不太现实，因此，统计分析和数据挖掘这两项技术应运而生。统计分析能够提供完整和准确的数据，而数据挖掘则可以帮助人们在这些数据中挖掘出有用的信息。这两项技术的应用不仅在商业领域非常广泛，还能够在医疗、金融等行业中发挥重要作用。下面我们将详细探讨这两项技术及其应用。

一、统计分析

统计分析是一种利用统计学方法来推论数据的技术。它可以通过描述性统计和推论统计来对数据进行分析。描述性统计是对数据进行简单的总结和分类，如平均值、标准偏差、中位数等等。通过推论统计，我们可以利用已知数据推断出未知数据之间的关系。推论统计包括假设检验、方差分析、回归分析等方法。

统计分析在商业领域中有着广泛的应用。它可以帮助企业了解销售情况，分析市场需求，预测未来趋势，以及评估竞争对手的实力。在评估风险方面，统计分析也可以为投资者提供有用的信息。银行、信用机构等金融机构也广泛地使用统计分析技术，以确定借款人的信用等级。此外，医疗领域也可以通过统计分析技术对疾病进行风险评估和诊断。

二、数据挖掘

数据挖掘是将大量数据中的模式和关系挖掘出来的过程。它通过使用复杂的算法和数据分析技术来识别有价值的数据。数据挖掘包括分类、聚类、异常检测和关联规则挖掘等多种技术。

数据挖掘在商业领域也有着广泛的应用。例如，企业可以使用数据挖掘技术来优化客户服务，根据客户的购买历史、偏好和需求，提供个性化的推荐服务。医疗行业也可以利用数据挖掘技术来识别患者的健康风险和疾病风险。在金融领域，数据挖掘技术可以用来制定合适的信用评级模型，以及监测金融市场变化。

三、统计分析和数据挖掘的应用实例

1. 互联网广告

在互联网广告领域，统计分析和数据挖掘技术被广泛应用。通过对用户的搜索行为和浏览历史进行分析，广告公司可以更好地定位用户需求，从而提供更加精准的广告服务。

攻读硕士学位研究生

硕士学位论文开题报告

题目：电子化加油数据仓库的建立及其数据挖掘的研究

姓 名：

学 号：

院 系： 软件学院

专 业： 软件工程

研究方向： 数据挖掘

指导教师：

一、开题报告情况

报告要求：须就论文选题意义、文献资料掌握情况、论文研究方法、论文总体设计等方面进行详细的公开及书面报告，提请指导小组予以审查

开题报告审查记录

论文题目：电子化加油数据仓库的建立及其数据挖掘的研究

时间： 地点：

（一）论文选题意义及创新点

油是汽车源动力，加油站则是车开启的一把钥匙，目前较多加油站还是现金方式交易，随着电脑信息化在各行各业的不断推进，加油站也开始采用电子化的付款方式。大量的消费数据开始向数据中心进行集中，现行系统只是简单记录汽车加油消费的情况，并通过银行集中进行代发代扣，大量的消费数据只是做为简单报表的数据源，其中真正的价值并未体现。数据仓库和数据挖掘作为决策支持新技术在近些年来得到了迅速的发展。本课题主要是为满足对加油消费过程中的数据分析决策需要，通过对消费的油量油费油种类的历史数据抽取、转换、装载到数据仓库，从时间、油类、消费单位、加油商户多个维度进行数据立方体的建立，通过切片、切块、钻取和旋转的方法来对数据进行分析。对于数据仓库中的消费信息，采用数据挖掘的聚类方法，分析其分布规律，可以找出异常的数据并对其复查，分析其中的问题。对不同商户的消费记录进行数据挖掘，分析出是否应该在附件新建加油站来缓解加油滞泻，同时可以缓解交通路况，另外可以分析出某些零星加油次数加油站存在的不必要性，建议拆除。分析不同种类油的消费情况，帮助宏观油量调度供应。

（二）国内、外相关文献掌握程度和研究方法的可靠性

[1] 林宇. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社，2003

数据挖掘及其在中医药领域中的应用的开题报告

一、研究背景

数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的一种技术。随着计算机技术和存储技术的不断发展，数据挖掘已经成为了现代科学研究和工业应用中不可或缺的一项技术。

中医药是我国悠久的传统医学，其独特的理论体系和医疗实践备受世界各国的关注。然而，因为中医药的观念和方法与现代医学有所不同，中医药的研究面临着一些挑战，如疾病分类的不确定性、药效评价的难度等。在这种情况下，数据挖掘成为了一种非常有前途的研究方法，可以帮助我们发掘中医药中的有价值的信息和知识。

二、研究内容和目标

本次研究的内容是探讨数据挖掘技术在中医药领域中的应用，具体包括以下方面：

1.中医药疾病分类的数据挖掘方法

2.中药成分与药效的关联分析

3.药物相互作用网络的构建和分析

本次研究的目标是：

1.了解数据挖掘技术的基本原理和常用方法，掌握数据挖掘的流程和技巧。

2.掌握中医药领域的基本知识和研究方法。

3.针对中医药领域的一些研究问题，探索适合的数据挖掘方法，并应用于实际的研究中，以试图解决一些现有的问题和挑战。

三、研究方法和步骤

本次研究将采用如下步骤：

1.首先进行文献研究，了解数据挖掘技术在中医药领域中的应用现状和研究进展。

2.针对中医药领域的一些具体问题，如疾病分类、药效评价等，选取适合的数据挖掘方法，并进行模型建立和验证。

3.通过实验分析，验证所选方法的有效性和准确性，并探索数据挖掘技术在中医药领域中的推广和应用。 四、预期成果和意义

本次研究的预期成果包括：

1.针对中医药领域的一些具体问题，提出适合的数据挖掘方法，并进行实验验证。

2.通过对中医药数据的挖掘和分析，发掘其中的知识和规律，并为中医药的研究和应用提供科学依据。

3.为数据挖掘技术在中医药领域的推广和应用提供参考和借鉴。

本次研究的意义在于：

1.为中医药领域的科学研究和实践提供新的思路和方法，有助于提升中医药的科学性和实用性。