數據挖掘在茶葉行業客戶關系管理系統的應用研究

田飛

（海南經貿職業技術學院，海南海口571127）

數據挖掘在茶葉行業客戶關系管理系統的應用研究

田飛

（海南經貿職業技術學院，海南海口571127）

隨著信息技術的不斷發展，信息技術在不同行業的日常運作中開始充分的發揮作用，在對客戶的信息進行管理中，信息技術發揮的作用非常大，其可以實現客戶信息統計的方式，通過建立數據庫的方式，實現客戶信息的整合，這種方式更加符合現代管理的方式。隨著信息技術的發展，數據挖掘技術被研發出來，其在茶葉行業發揮的作用非常大，本文對數據挖掘技術進行了相應的分析，在一定程度上可以促進茶葉行業對客戶的管理。

數據挖掘；茶葉行業；客戶關系；管理

如今已經進入到了信息時代，各類商業模式在一定程度上促進了信息技術的發展，隨著信息技術的高速發展，商業經營中，要實現對客戶的管理，而且要針對客戶進行追蹤，通過建立客戶管理系統的方式，促進企業的發展。

1 茶葉行業客戶關系管理系統

隨著市場經濟的不斷的發展，其對市場產生了不小的沖擊，企業與企業之間的競爭在加劇，在商業競爭中，企業要通過優質的管理提升自己的核心競爭力。在激烈的競爭中，企業應該通過管理的方式維護客戶，從而提高客戶對企業的重視度，企業在對客戶關系進行管理中，應該通過良性的溝通機制，通過可以促進客戶消費行為的管理，為企業贏得更多的經濟效益。

在客戶關系管理的過程中，隨著信息技術的發展，企業可以充分采用信息技術進行管理，通過建立完善的管理系統的方式，建立完善的信息系統。如今，市場模式朝著現代化的方向發展，茶葉是一類傳統的產品，其在營銷的過程中，會受到一些外界因素的沖擊，這些沖擊會導致茶葉的銷路降低。所以，茶葉企業在發展的過程中應該充分認清形勢，茶葉已經成為中國人的必需品，很多時候人們在購買茶葉的環節中，會形成一定的思維定勢，所以，企業在對客戶管理中，要通過各類方式與客戶建立長久的關系。

2 數據挖掘技術

在數據存儲模式不斷發展的今天，人們開始采用大數據的方式對企業內部海量的數據進行分析和管理，信息技術在各個領域的應用變得日漸的廣闊，這就促進了數據存儲技術的發展。隨著大數據的發展，信息系統的集成能力日益拓展，而且數據庫的容量越來越大。茶葉企業在進行客戶關系的管理中，要面對的數據非常的繁雜，而且在進行數據的處理工作上存在不足。因此，現代茶葉行業要實現自我發展，就要對大量的數據進行有序的管理，及時對數據進行合理的分析，針對信息的處理進行企業生產和經營的決策，從而可以對相關的信息進行支持。在這種模式下，由于決策的過程中比較漫長，但是，企業要想實現長足的發展，必須要提高決策的效率，否則就會錯失良機，茶葉企業如果還是采用傳統的信息收集的方式，那么企業的核心競爭力就不能得到保障。

因此，茶葉行業在進行客戶關系管理的過程中，應該建立客戶的管理系統，提高客戶管理的實效性。在這個環節中，應該采用數據庫的管理模式，但是數據庫只能完成數據的存儲工作，不能對數據進行合理的分析，不能分析數據背后隱藏的信息。數據挖掘技術的發展，將數據中展現的問題挖掘，在茶葉企業經營的過程中，可以對有效的信息進行匯總，而且提高信息處理的效率，從而為茶葉行業的決策制定完善的對策。

現代數據挖掘技術運用在茶葉企業對客戶關系的管理中，可以實現系統管理的有效性，在大數據中，很多隱藏的信息可以被挖掘，信息的價值可以被有效的提取，從而使茶葉行業的整體管理效果得到有效的提升，這是現代茶葉行業發展必然要抓住的機遇。在客戶管理系統提升的環節中，應該采用完善的數據挖掘技術，企業應該重視類似技術的研發，確保數據挖掘技術可以得到充分的運用。

3 數據挖掘技術在茶葉行業客戶管理系統中的實踐

3.1 數據挖掘技術應用的定義

如今，茶葉行業客戶管理系統中充分的運用數據挖掘技術，這一技術促進了客戶管理系統的升級。在相關的系統中，數據庫的提取功能非常的重要，而且這項技術在企業決策中發揮的作用不容小覷。

數據挖掘技術在管理系統中運用中，首先要對數據進行深層次的挖掘，在這個環節，要對系統中存儲的數據進行深入的分析，對數據進行不斷的調整和優化，在數據處理的過程中，數據挖掘技術是一個多階段的過程，在完善了數據挖掘后，還應該對相關的問題進行定義，要對數據挖掘技術中相關的內容進行較為準確的定義，從而可以有效的提出問題，并解答各類問題，確保解決問題的方式與定義中的方式一致，在對相關的問題進行定義的過程中，要完善數據處理的方式。還要完成相關數據的收集工作，在完善了解決問題方法的一致性后，還要完善對有效數據的收集和整理工作，這樣才能實現對數據的合理的管理，從而在進行數據挖掘中才能更好的發揮數據挖掘技術的作用。最后應該針對實際的情況選擇合適的數據挖掘技術，合理的數據挖掘技術可以幫助企業對管理問題進行解決，并且在數據挖掘的過程中，要對相關的問題進行評價，確保數據處于合理的狀態。

3.2 數據挖掘的目標

數據挖掘技術的目標是實現數據的分類，并且掌握數據的知識類型，在實際的數據處理的過程中，數據挖掘技術可以分成總結規則、關聯規則、分類規則和時序規則等。

3.2.1 總結規則挖掘

在進行總結規則挖掘的過程中，要對數據庫中涉及到百分比的問題進行挖掘，要通過不同角度和不同層次的分析，通過交叉的方式對問題進行展現，這種規則在關聯系統中可以實現有價值數據的挖掘，在對不同年齡段的茶葉購買群體的特征進行挖掘中通常使用這種方法。

3.2.2 關聯規則挖掘

在進行商品交易的環節中，關聯規則挖掘非常的重要，其可以對相關的數據進行匯總，對相關的方式進行查找，然后對不同商品的性質進行分析，采用邏輯公式的方法對產品進行分析。在茶葉企業進行客戶關聯的環節中，由于茶葉的類型不同，所以帶來了很多差異較大的數據，這時可以將這些數據的聯系進行分析，然后再分析不同的購買者的特征，從而知曉數據之間的潛在的信息。在對數據實際使用的過程中，應該找出最基本的關聯規則，然后還應該分析一些特殊的關聯的方式，找出不同商品之間數據關聯的特征。在實際的運用中，要對商品進行認證，在這個環節中，要對相關參數的聯系進行分析，確保各個數據的關聯非常的準確，從而可以將商品的性能全面的展示給客戶。

3.2.3 分類規則

老砍頭到了寢宮，太監、宮女早被打發走了，沒進大門呢，老砍頭就聽見皇上在自言自語：“我也想通了，實在不行，我就投降，能封個安樂公，就心滿意足了。”

茶葉行業之間，應該通過對一些已知數據的分析，從而對數據進行合理的劃分，并且對一類數據進行模型的描述，在對一些新的數據庫進行分析的環節中，應該找出數據劃分的方法，在具體的工作中，分類規則具有很強的指導性意義，在很多時候可以對數據庫的管理工作進行優化。

3.2.4 時序規則

在茶葉企業進行數據管理的環節中，采用時序規則的方式，其與關聯規則具有一定的相似性，數據是按照順序進行劃分，在不同客戶之間，要對相關的信息進行劃分，而且還能實現有價值數據的補充，這也是關聯方法的體現，不過這種關聯的因素是時序。

3.3 數據挖掘的方法

3.3.1 聚類算法

3.2.2 粗糙集算法

粗糙集理論是一個模糊集，是一個不確定性的數學工具。而且是一類新的軟計算的方法，近年來粗糙集得到了廣泛的應用，其有效性在不同的領域都得到了證實，在人工智能領域發揮的作用非常大。在很多實際系統的研究工作中，由于存在各類不確定的因素，可以收集到不同的信息。在自然科學和社會科學理論中，會涉及到不同的信息處理的方式，這些數據中包含一些不必要的信息，如果不能將這些不必要的數據去除，就不能得到最準確的數據。粗糙集理論在數據挖掘技術中也得到了廣泛的使用，在數據挖掘中，其結合了人工智能技術。粗糙理論在實際的工作中運用非常的廣泛，不僅僅實現信息的收集，而且還可以借助不同的知識模式，實現數據之間的計算，在實際的操作過程中，可以得出一種概括性的結果。在數據挖掘技術運用中，會出現一些不確定的理論，采用粗糙集算法的方式，形成了一類新的挖掘工作。茶葉行業在進行客戶管理的過程中，粗糙集可以進行大區域內的管理。粗糙集算法是一類新的管理方式，簡化了計算量，在計算的過程中實現了優化。

結語

隨著時代的不斷發展和進步，數據庫技術已經非常的完善，在企業管理中發揮的作用非常的突出。數據挖掘技術是數據庫技術中的具體的技術，完善了數據庫的功能。茶葉行業在進行客戶關系管理中，應該借助數據挖掘技術，提升管理的效果。

[1]鄭倩倩,智淑敏.數據挖掘在茶葉行業客戶關系管理系統的應用研究[J].福建茶葉,2016(3)：98-99.

[2]張蓉.數據挖掘技術在房地產客戶關系管理系統中的應用[J].現代情報,2016(6)：185-187.

[3]張忠磊,孫玉娟.數據挖掘技術在銀行客戶關系管理系統中的應用研究[J].華南金融電腦,2016(5)：89-91.

田飛（1981-），男，內蒙古赤峰人，理學碩士，講師，從事應用數學研究。