（计算机应用技术专业论文）基于数据挖掘的供电公司客户关系管理系统研究与开发.pdf

华北电力大学硕士学位论文 摘要 客户关系管理( c u s t o m e rr e l a t i o nm a n a g e m e n t ，简称c r m ) 是帮助企业了解客 户和把握市场的重要工具。本文结合哈尔滨电业局电力营销系统建设的实际，融入 数据挖掘技术，主要进行了哈尔滨电业局客户关系管理系统的设计与开发、客户评 估模型的设计与实现、灰色聚类算法和理想点法的实施过程研究。 本论文研究的客户关系管理系统是侧重于分析型c r m 系统并兼有操作型c r m 部 、分功能的系统，是对供电公司客户关系管理系统软件开发的一次尝试。和大型的数 据挖掘软件相比具有数据挖掘过程操作简单，挖掘结果直观，对企业的决策起到辅 助作用。 关键词：供电公司，客户关系管理，客户评估，数据挖掘，数据仓库 a b s t r a c t c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ( o rc r m ) i sa ni m p o r t a n tt o o lt h a th e l p s e n t e r p r i s e su n d e r s t a n d a n dg r a s pt h em a r k e t t h i sp a p e rc o m b i n e sd a t am i n i n g t e c h n o l o g ya n dt h er e a l i t yo fh a r b i np o w e rm a r k e t i n gs y s t e m ，t h ep r i m a r yw o r ka r e d e s i g na n dd e v e l o p m e n to f h a r b i np o w e rc r ms y s t e ma n dr e s e a r c ho nc u s t o m e r a s s e s s m e n tm o d e la n di m p l e m e n t a t i o np r o c e s so fp r e yc l u s t e r i n ga l g o r i t h ma n di d e a l p o i n tm e t h o d t h ec u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n ts y s t e mi nt h i sp a p e ri sm a i n l yaa n a l y t i c a l c r m s y s t e ma n dh a v eo p e r a t i o n so ft h ef u n c t i o n a lc r ms y s t e m ，i ti s a l la t t e m p to f s o f t w a r ed e v e l o p m e n to fp o w e r c o m p a n yc r ms y s t e m c o m p a r e dt ot h el a r g e s c a l ed a t a m i n i n gs o f t w a r et h i sd a t am i n i n gp r o c e s si ss i m p l ea n dh a si n t u i t i v em i n i n gr e s u l t s ，i t p l a y sas u p p o r t i n gr o l ei ne n t e r p r i s ed e c i s i o n m a k i n g 一 f e n gl u ( c o m p u t e ra p p l i c a t i o nt e c h n o l o g y ) d i r e c t e db yp r o ls h e nx i a o l i u k e y w o r d s ：p o w e rc o m p a n y , c u s t o m e rr e l a t i o nm a n a g e m e n t ，c u s t o m e re v a l u a t i o n ， d a t am i n i n g ，d a t aw a r e h o u s e 华北电力大学硕士学位论文 摘要 客户关系管理( c u s t o m e rr e l a t i o nm a n a g e m e n t ，简称c r m ) 是帮助企业了解客 户和把握市场的重要工具。本文结合哈尔滨电业局电力营销系统建设的实际，融入 数据挖掘技术，主要进行了哈尔滨电业局客户关系管理系统的设计与开发、客户评 估模型的设计与实现、灰色聚类算法和理想点法的实施过程研究。 本论文研究的客户关系管理系统是侧重于分析型c r m 系统并兼有操作型c r m 部 、分功能的系统，是对供电公司客户关系管理系统软件开发的一次尝试。和大型的数 据挖掘软件相比具有数据挖掘过程操作简单，挖掘结果直观，对企业的决策起到辅 助作用。 关键词：供电公司，客户关系管理，客户评估，数据挖掘，数据仓库 a b s t r a c t c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ( o rc r m ) i sa ni m p o r t a n tt o o lt h a th e l p s e n t e r p r i s e su n d e r s t a n d a n dg r a s pt h em a r k e t t h i sp a p e rc o m b i n e sd a t am i n i n g t e c h n o l o g ya n dt h er e a l i t yo fh a r b i np o w e rm a r k e t i n gs y s t e m ，t h ep r i m a r yw o r ka r e d e s i g na n dd e v e l o p m e n to f h a r b i np o w e rc r ms y s t e ma n dr e s e a r c ho nc u s t o m e r a s s e s s m e n tm o d e la n di m p l e m e n t a t i o np r o c e s so fp r e yc l u s t e r i n ga l g o r i t h ma n di d e a l p o i n tm e t h o d t h ec u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n ts y s t e mi nt h i sp a p e ri sm a i n l yaa n a l y t i c a l c r m s y s t e ma n dh a v eo p e r a t i o n so ft h ef u n c t i o n a lc r ms y s t e m ，i ti s a l la t t e m p to f s o f t w a r ed e v e l o p m e n to fp o w e r c o m p a n yc r ms y s t e m c o m p a r e dt ot h el a r g e s c a l ed a t a m i n i n gs o f t w a r et h i sd a t am i n i n gp r o c e s si ss i m p l ea n dh a si n t u i t i v em i n i n gr e s u l t s ，i t p l a y sas u p p o r t i n gr o l ei ne n t e r p r i s ed e c i s i o n m a k i n g 一 f e n gl u ( c o m p u t e ra p p l i c a t i o nt e c h n o l o g y ) d i r e c t e db yp r o ls h e nx i a o l i u k e y w o r d s ：p o w e rc o m p a n y , c u s t o m e rr e l a t i o nm a n a g e m e n t ，c u s t o m e re v a l u a t i o n ， d a t am i n i n g ，d a t aw a r e h o u s e 声明尸明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文基于数据挖掘的供电公司客户关系管 理系统研究与开发，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的 研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教 育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：婆望整日期： 办 3 i o 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保管、 并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为 目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学 位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名： 冯，镌 日期：塑量：垒：! 导师签名： 日期：丝呈：兰：忆 华北电力大学硕士学位论文 1 课题研究背景 第一章绪论 电力营销是提高公司经济效益的关键环节，在公司发展战略的指引下，国家 电网公司决策实施信息化建设工程，提出了营销技术支持系统的八大模块，客户 关系管理( c u s t o m e rr e l a t i o nm a n a g e m e n t ，简称c r m ) 模块是其中之一。根据( s g l 8 6 工程营销管理业务应用建设方案规范，客户关系管理模块以营销管理、电 能信息和9 5 5 9 8 客户服务三个模块为依托，为营销管理层提供客户各方面信息分 析归类、客户需求收集的手段，实现客户价值挖掘、电费风险防范、个性化服务 的目标。 课题来源哈尔滨电业局客户关系管理系统。哈尔滨电业局是国家大_ 型供电 公司，拥有1 2 8 万客户，供电面积3 7 万平方千米，担负着哈市及周围6 个县( 市) 的供电任务。目前，计算机管理已成为黑龙江省电力营销工作的一个重要组成部 分。而正在使用的y x 2 0 0 0 营销管理系统，大大缓解了营业管理工作紧张繁忙的局 面，使工作质量和工作效率得到了明显的提高瞳1 。 目前哈尔滨电业局在营销管理、客户服务方面运行的系统主要有y x 2 0 0 0 营销 全过程管理系统、遥抄系统、9 5 5 9 8 客户服务及呼叫中心系统等，其中y x 2 0 0 0 系 统主要管理客户每月的电费发行、缴费、催费等行为，遥抄系统进行远程精确的 抄表，9 5 5 9 8 系统接受客户投诉及报修，并统计每月的客户投诉情况。 黑龙江省在客户关系管理系统上还处于在建阶段。按照“s g l 8 6 工程，规菹， 地市公司也要求建设客户关系管理模块，要求地市公司主要应用营销技术支持系 统管理监控层、业务处理层和客户服务层的有关内容，部分涉及决策支持层相关 功能。 为了更好的便于整合客户营销数据、进行客户分析和为领导管理层提供决策 依据。根据哈尔滨供电局现有条件和s g l 8 67 - 程规范，需要构建一套基于数据挖 掘的供电公司c r m 系统。 华北电力大学硕士学位论文 1 2 国内外研究动态 c r m 系统在国内外电力企业中已经取得不少研究成果。 ( 1 ) c r m 国外发展情况 国外的客户关系管理已经得到比较广泛的应用，处于蓬勃发展的阶段，国外 文献资料中有不少关于客户关系管理的论述和观点3 m m m m l 。 传统的电力行业具有高度管制、缺乏竞争和低风险的特征，因撤销管制而释 放出的市场能量使与此前的金融业和电信业一样，开始发生彻底的改革。 c r m 在国外电力企业的发展应用如表1 - 1 所示。 表1 - 1c r m 在国外电力企业的发展应用表 国家公司特点 英国公用事业工业同时利用外部和内部信息来细分客户群并确定客户的信用等 级，等级信息被用来决定适合的付款条件和调整今后的债务回 收活动。客户付款的表现则被用来作为一种反馈手段，来更新 客户所带来的风险系数。 法国国家电力公司利用客户价值分析系统寻找高价值客户，建立呼叫中心保留客 户和丰富服务内容 南卡罗莱纳州爱迪应用c 跚降低成本 美国生电业公司 佛罗里达电力公司应用c r m 向客户提供方便服务 ( 2 ) c r m 在国内电力系统发展情况 随着市场经济和改革开发，客户关系管理模块是国家电网公司提出的营销技 术支持系统的八大模块之一。 ， 大部分省网公司在电力营销管理、客户缴费、9 5 5 9 8 客户服务三个模块上都 有较完备的系统，而在客户关系管理模块上处于在建状态，有少量的应用，如甘 肃、安徽等网省公司已开始初步应用，地区级公司很少应用。 来自国家电力咨询网的资料显示，电力c r m 的主要研究成果如表卜2 所示。 2 华北电力大学硕士学位论文 表1 - 2 电力c r m 的研究成果情况表 研究成果名称完成单位特点评价 广州供电局大华北电力( 1 ) 客户经理制中的大客户范围主要进行了客户经 客户经理制及大学，2 0 0 7界定( 2 ) 客户经理职责、工作内理制方面的理论研 其实旌方案的容研究与建议，对客户关系管理究，对客户关系管 研究系统的建设思路、原则、框架结理系统的研究较少 构、功能、应用模型进行了研究 保定市电力客华北电力( 1 ) 用电负荷预测及分析功能采用的灰色关联分 户服务中心c r m大学，2 0 0 4( 2 ) 采用模糊综合评价模型实现析仅对客户进行了， 高级管理系统客户用电潜力分析( 3 ) 通过对企排名，仅根据排名 业用电及经营特征的分析，挖掘和关联度难以判断 企业潜在用电风险( 4 ) 电力营销客户的用电潜力的 效果和服务效果评价( 5 ) 客户用等级，没有达到将 电消费和模式行为分析客户聚类划分。 邯郸电力客户邯郸供电该系统采用国际最新的呼叫中侧重于呼叫中心建 服务支持系统公司，2 0 0 3心技术，通过与用电m i s 、调度设和内部资源共 开发s c a d a 、配电g i s 等有机结合，享，对客户关系管 实现内部资源共享。 理系统的客户分 析、大客户管理等 未有具体涉及。 因此，目前从大多数c r m 应用来看，都能涉及到数据挖掘层面，但是大多都 未能很好的将供电企业c r m 系统进行完整的客户区分、分析和风险预测。 1 3 课题研究目的和意义 针对哈尔滨电业局目前运行系统状况看，客户管理方面的系统较为齐备，但 离进行高效的客户关系管理、客户深层挖掘、客户关系分析还有一定的距离，为 此建立一套整合客户营销数据、进行客户分析、给领导管理层提供决策依据的客 户关系管理系统是尤为必要的。 结合上述国内外背景研究分析，研究将数据挖掘技术应用于供电公司c r m 系 统中，其意义在于：改进服务质量和供电质量、找出“最有价值客户 ，运行数据 挖掘的方法对客户进行区分、分析客户对供电企业存在的风险。 总之，开发一套基于数据挖掘的供电公司客户关系管理系统，能更好为企业 3 华北电力大学硕士学位论文 客户分析和决策进行服务，更能体现客户关系管理智能化特性。 1 4 本人所做的工作和论文内容 本文对现有的哈尔滨供电局系统进行研究和分析，针对目前该系统所暴露出来的 若干问题，根据( s g l 8 6 工程营销管理业务应用建设方案规范，实现了一套 基于数据挖掘的供电公司客户关系管理系统。 因此，本文主要研究工作内容如下： ( 1 ) 分析研究客户关系管理的原理和常用客户关系管理系统框架。 ( 2 ) 对哈尔滨电业局管理系统运行进行实地调查，了解和分析基本概况，归 纳整理电力客户管理的现实情况及主要问题。 ( 3 ) 针对以上问题需求，进行数据模型设计和数据库设计。在此过程中学习 并掌握数据仓库建模技术和常用工具；为进一步数据挖掘做数据准备。研究聚类 挖掘算法，分析比较性能和实施的优劣性；研究灰色聚类算法、理想点法、灰色 预测法的实施过程，时间复杂度和空间复杂度：重点研究客户评估建模过程在供 电企业c r m 中的应用；利用这些算法，成功实现了客户区分和风险分析等功能。 ( 4 ) 研究并设计系统软件架构，将以上算法分析设计合理应用于c r m 系统中， 以实现系统智能化。 ( 5 ) 对整套系统进行系统详细编码和开发，并对系统进行功能和压力测试，以实 现系统稳定性。 论文主要由五大部分组成，其详细说明如下： ( 1 ) 绪论部分，综述本课题研究背景、意义以及客户关系管理系统在国内外 的研究现状，说明了数据挖掘引入供电企业客户关系管理的必要性。 ( 2 ) 进行哈尔滨电业局c r k l 系统需求分析。主要分析现存系统业务遇到的问 题，并且利用c r m 基本概念、结构与组成的基础上，论证哈尔滨电业局c r m 系统 的建设方案，详细说明了数据建模和功能建模。 ( 3 ) 论述哈尔滨电业局c r m 系统中的客户评估模型。主要说明哈尔滨电业局 c r m 系统中数据挖掘算法，在此基础上分析并设计阐明客户信用、价值、风险预 测评估模型，最后对算法效率进一步的说明。 ( 4 ) 基于以上分析，对哈尔滨电业局c r m 系统进行系统设计和实现详细说明。 主要是对数据库设计、数据仓库设计进一步说明，和对哈尔滨电业局c r m 系统功 能设计和模块实现进一步阐释。 ( 5 ) 对本文研究工作进行总结和展望。 华北电力大学硕士学位论文 第二章哈尔滨电业局c r m 系统分析 哈尔滨电业局客户关系管理系统( c r m 系统) 既需要具有一般客户关系管理系统 的特点又必须符合哈尔滨电业局的需求，这就必须对哈尔滨电业局客户服务正在运行 的系统做深入调查分析，同时研究一般客户关系管理系统结构及组成，才能确定哈尔 滨电业局客户关系管理系统的系统目标及总体工作、数据流程。 2 1 客户关系管理基本概念 综合所有对客户关系管理的定义，可以理解为：客户关系管理是一种旨在改 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 与技术支持等与客户有关的领域，其目标是通过管理与客户间的互动，努力减少 销售环节，降低销售成本，提升客户满意度与忠诚度，从而为客户创造价值，实 现企业与客户的双赢。 一个完整的c r m 主要分成3 个部分：操作型c r m 、协作型c r m 和分析型c r m 。 操作型c r m 是c r m 中最基本的功能系统，它提供整个c r m 的流程管理功能，主要 是提供以客户为中心的市场、销售、服务与支持等业务流程的自动化。协作型c r m 是以客户服务为中心为主要表现形式，以计算机电话集成技术为核心，使客户可 以通过电话、传真、e - m a i l 、w e b 站点等方式更快捷方便地与企业进行交互。 分析型c r m 是通过对操作型c r m 、协作型c r m 和其它企业应用系统和外部数 据源中保存的与客户相关的数据的集成，建立以客户为中心的数据仓库，获得企 业范围内客户数据的一致视图，并以集成后的客户数据为基础，通过查询与报表 分析，o l a p 分析和数据挖掘等手段获取关于客户的知识，为客户提供个性化的产 品和服务，提高客户满意度和忠诚度，实现客户最终价值的最大化。本文主要针 对的是分析型c r m 哺1 。 2 2 客户关系管理系统的功能 c r m 系统广泛实施于企业的营销、销售、服务、技术支持等与客户相关的活 动领域，客户是系统组织的主线。作为软件系统，以先进的软件技术实现企业的 市场营销、销售、服务和技术支持等前端领域的自动化管理和流程的改善。 华北电力大学硕士学位论文 c r m 的业务功能包括以下几个方面： ( 1 ) 市场营销管理，通过对市场和客户信息的统计和分析，把握市场动态， 发现市场机会，科学地制定出市场和产品策略，完善市场计划并对上述活动进行 跟踪和评价。 。 ( 2 ) 销售管理，销售人员通过各种销售工具，如电话、互联网等方便及时地 获得有关生产、库存、定价和订单处理的信息。所有与销售有关的信息都存储在 共享的数据库中，销售人员可以随时补充或提取，从而使得销售信息的价值得到 更大程度的发挥，销售活动也更加顺畅。另外，借助信息技术，销售部门还能自 动跟踪多个复杂的销售线路，提高工作效率。 ( 3 ) 客户服务和支持，企业提供给顾客的不仅是最好的产品，而且要提供最 好的技术和服务，企业利用一批经验丰富的工程技术人员，为顾客提供及时而专 业的技术支持、热情而周到的技术服务。公司在销售产品的同时，针对顾客的需 求提供全套从理论到现场实际操作的专业培训。 此外，系统还提供数据处理的功能，该功能实现从大量的销售数据、市场反 馈、客户反馈意见等数据中整理出对企业有用的数据，并提供灵活的查询手段， 对来自销售、市场的汇总数据的各种视图和分析图表，对企业决策提供帮助强1 。 2 3 哈尔滨电业局现行客户服务系统的业务流程 哈尔滨电业局现行客户服务系统主要有营销管理系统y x 2 0 0 0 和客户服务中心管 理系统9 5 5 9 8 。下面介绍这两个系统的客户服务流程。 2 3 1 哈尔滨电业局营销管理y x 2 0 0 0 系统业务流程 其具体业务流程如下详细说明： ( 1 ) 抄表核算发行流程。一核算模块圭要功能为计算用户的电量、电费。主要 流程图如图2 - 1 所示。 ( 2 ) 电力收费流程。收费模块为收取用户电费，计算用户余额，违约金。主 要流程如图2 2 所示。 6 华北电力大学硕士学位论文 是 正常? 否 菖 击 否 否 - 。- _ - - _ _ _ _ _ _ ：皇 l 或选择用户 或托收号 皇 确定时间段 行帐号 否收取违约 土墨 违约金计算 检索电费明细 录入本次交款金额 开始 蛙 匿 点 e 款方式、 行帐号 检索用户明细 否i 录入预收金额 打印结帐单和款项 交接单 结束 图2 - 2 电力收费流程流程图 y x 2 0 0 0 系统数据库存储了客户报装信息、每月电费发行、收缴、欠费信息、 窃电信息。 2 3 2 哈尔滨电业局客户服务中心管理系统业务流程 哈尔滨电业局客户服务中心管理系统主要包括呼叫中心子系统和g p s 抢修辅助管 理子系统。 电力企业在客户服务中心系统中建立呼叫中心的目的，是为了切实提高用户的满 意度和效率，从而提高企业的经济效益。利用计算机技术、网络技术、i n t e r n e t 技术、 多媒体技术、数据库技术等，建立一个先进、稳定、可靠性高、扩展性强、功能完善、 灵活方便的客户服务呼叫中心系统，在客户与电力企业之间架起沟通的桥梁，为客户 提供方便、快捷的个性化服务。作为对企业的全面管理，客户服务系统要实现与多种 类型的企业应用系统集成与共享。为企业提供一个闭环的客户互动循环。这种集成不 仅包括各业务系统数据的同步，而且还包括不同业务流程的集成。客户服务中心管理 7 华北电力大学硕士学位论文 系统与营销管理系统、业扩报装系统、电网实时系统有数据接口瞳1 。 呼叫中心系统流程图如图2 - 3 所示。 图2 3 呼叫中心子系统流程图 g p s 抢修辅助管理子系统主要进行抢修过程中电子地图、车辆调度、车辆监督等 的管理。 2 4 哈尔滨电业局客户关系管理系统需求分析 哈尔滨电业局营销部和客户服务部门对客户关系管理系统提出了如下需求： ( 1 ) 根据已有的客户数据，评估客户的信用情况，每月评估一次。 ( 2 ) 对用电检查和供电局系统中的客户进行客户价值评估，评估客户对电业 局的贡献价值。 ( 3 ) 每月评定上月大客户风险等级，评定大客户( 按用户号) 风险等级，分 为a ，b ，c ，d 四种等级的客户。 ( 4 ) 大客户管理：进行大客户认定、大客户审批、大客户发卡确认等管理。 ( 5 ) 基于客户属性和行为特征定义客户细分的条件组合，对客户进行分组， 分组管理客户信息。每种登陆用户权限可查看的信息范围不同。 8 华北电力大学硕士学位论文 ( 6 ) 根据客户评估模块中评价出来的客户的信用等级、价值等级、风险等级 结果为数据源，进行一系列分析。分析整体电业局大客户的信用等级、价值等级、 风险情况，供电局投诉类别比重饼图、投诉满意度变化趋势图。 2 5 哈尔滨电业局客户关系管理系统的定义及目标 结合上述一般客户关系管理系统的结构、功能和哈尔滨电业局现有的客户服务系 统，下面进行了供电公司客户关系管理系统的定义及系统目标的确定。 2 5 1 定义 客户关系管理具有鲜明的行业特征。供电公司客户关系管理侧重于供电公司 为和电力客户建立良好的关系而进行的一系列交互活动，目的在于提高客户的满 意度，从而提高供电公司的效益。客户关系管理的基础思想是相通的，不同的行 业有不同的侧重点，具有不同的需求和运作方式。例如，零售企业，重视客户需 要的产品，从而组织货源满足客户的需求；银行企业，重视服务的方便性和个性 化，以提高客户的忠诚度；供电公司，则会更侧重于客户服务，这是由于提供的 产品比较单一，而且这是人们生活的必需品，客户基本上没有选择的余地。 2 5 2 目标 哈尔滨电业局实施客户关系管理的主要目标： ( 1 ) 实现客户数据资源的共享，为分析提供支持。 ( 2 ) 了解客户的满意度，改进服务质量和供电质量。 ( 3 ) 找出“最有价值客户 ，提供有针对性地服务。 ( 4 ) 分析客户对供电公司存在的风险。 ( 5 ) 根据客户汇总数据进行多维分析和图表展现。 客户关系管理本质上是一种基于数据的管理，对数据的收集、分析、处理和 共享方式决定了客户关系管理的功效。 整个2 0 世纪8 0 年代及9 0 年代早期，大多数公司都采用商业智能工具来赢得 决策过程的竞争优势，如电子表格、报表软件等。然而，由于计算机处理技术和 存储能力的迅速发展所带来的信息量的幂级数增长，传统的商业智能工具已经显 得力不从心。这些智能工具虽然在监控和计划过程中仍然十分重要，但并不能对 处理大量数据和进行复杂的分析。不过，如知识发现、数据挖掘和数据仓库等新 的信息技术的出现有效地支持了企业对大量数据的处理，使数据支持下的客户关 o 华北电力大学硕士学位论文 系管理成为可能。为了达到供电公司实施客户关系管理的目的，建立供电公司客 户关系管理信息系统时也必须借助于这些技术来实现。 2 5 3 哈尔滨电业局客户关系管理系统的技术要求 根据上面总结的哈尔滨电业局实施c r m 的目的可以得出，一个c r m 系统要达 到预期的满意效果，与其底层数据仓库的成功实施有着极其密切的关系。从某种 意义上说，数据仓库技术是c r m 的基础，因为c r m 很多工作都是以数据仓库技术 为基础展开的。数据仓库中存储了企业内部和外部的各种数据，并将这些源数据 整理成全面的、完善的客户信息库，通过联机分析处理( o n l i n ea n a l y t i c a l p r o c e s s i n g ，o l a p ) 分析和数据挖掘来发现大量客户信息中所隐藏的价值规律， 为企业提供经营决策方案。所以说数据仓库也是数据挖掘、数据分析的基础阳1 。 数据仓库将c r m 的业务平台和分析平台进行了有效的分离，使得业务型数据 库可以专注于事务处理，既提高了事务处理的效率又优化了分析处理的能力。 传统的企业事务处理系统都是各个部门根据自身事务处理的需要保留部分数 据，而且各个模块之间的联系并不紧密，虽然客户的部分信息也能从这些系统中 获取，但远远不能满足需要。例如，对于一个典型的以客户行为为目标的分析， 通常需要更多的日常积累的、反映历史变化的数据才有可能进行有效的分析，然 而在这一点上传统的数据库系统上很难做到的( 不论是从数据的存储量还是从数 据的整合考虑) ，因此数据仓库的引入是必然的，只有引入数据仓库技术才有可能 使供电公司实施c r m 变得有效。 其次供电公司c r m 系统要求对客户信息进行深层挖掘，供电公司不同于其他 行业，供电公司出售的电力商品具有价值和使用价值，但又不同于其他商品。其 具有以下特点： ( 1 ) 电力商品的生产、供应、使用几乎是瞬间同时完成的。 一 ( 2 ) 不能大量储存，没有中间环节。 - - ( 3 ) 电力商品使用数量是通过电能计量装置确定的。 ( 4 ) 发电厂和电力客户是通过电力线路和变电站互相连接组成电网，通过电 网交换电力商品的。 ( 5 ) 电力商品的质量是以电压、频率和谐波来衡量的。 因为电力商品的特点，所以电力客户与其他行业客户也有以下区别： ( 1 ) 与生产生活联系紧密。 ( 2 ) 客户群广泛、众多。 ( 3 ) 忠诚度高。 ( 4 ) 使用产品的随时性和不确定性较强。 1 0 华北电力大学硕士学位论文 ( 5 ) 用电侧客户经营信息难以获得，客户信息不完整1 1 0 j 。 从电力商品的特征和电力客户的特征可以发现，深层挖掘客户信息主要可以 包括客户用电量挖掘、客户信用挖掘、客户价值挖掘、客户满意度挖掘，这样可 以减少由于使用产品的随时性、不确定性所带来的风险，达到预警的目的。客户 满意度挖掘可以用来考核客户服务部门的服务情况、识别恶意投诉等。从数据方 面看，客户服务、客户投诉数据较容易得到，这给满意度挖掘带来了方便，但是 客户信用、价值、风险方面的数据是不完整的，如何从不完整的数据当中更准确 的挖掘客户信息，如何使挖掘过程更加具有可操作性和可控性是对数据挖掘提出 的技术要求。 2 6 哈尔滨电业局c r m 系统数据流程分析及工作流程分析 2 6 1 哈尔滨电业局c r m 系统数据流程分析 根据需求分析，哈尔滨电业局实施c r m 系统必须有其他业务系统作为数据支持， 需要和其他系统建立数据接口，实现数据交换。哈尔滨电业局c r m 系统与其他业务 系统的数据流程图如图2 4 所示。 缴费信息 投诉信息 图2 - 4 系统数据流程分析图 2 6 2 哈尔滨电业局c r m 系统总体工作流程分析 根据哈尔滨电业局c p , m 系统需求、目标分析以及数据流程分析可得到哈尔滨电业 局c r m 系统的总体工作流程如图2 - 5 所示。 1 1 华北电力大学硕士学位论文 图2 - 5 哈尔滨电业局c 麟系统的总体工作流程图 华北电力大学硕士学位论文 第三章哈尔滨电业局c r m 系统中的客户评估模型 根据第二章提出的供电公司c r m 系统的定义和目标，为了更好的了解客户， 更好的为客户服务，设计了客户评估模型，该模型的评估目标如下： ( 1 ) 客户信用等级评估：评估客户的缴费信用、窃电情况。 ( 2 ) 客户价值等级评估：评估客户对供电公司的贡献率和价值潜力。 ( 3 ) 客户风险等级评估：评估客户是否会对供电公司带来风险。 从客户评估基础数据来看，供电公司所能掌握的是客户的基本信息，如：电 费、电量、电压等级，对客户的经营信息、生产情况很难掌握，这样使得上述评 估缺乏有力的数据来源。但是仅从这些基础信息，价值好的客户和价值低的客户 也是可以区分的，可以通过分群比较的方式得出结果，如一个钢铁企业，它的当 月电费可能在所有的客户( 包括居民客户) 中的排名是居中的，如果把所有客户 ( 包括居民客户) 当作一个集体，那么该钢铁企业客户是创造价值中等的客户， 可以列为价值一般的客户，但是如果将该客户与属于钢铁行业的所有客户进行电 费比较，该客户产生的电费最低，有可能该客户面临倒闭，减产运行，那么该客 户不仅价值很小，还可能给供电公司带来风险。 从上述所举例子看，客户评估模型的运行方式和算法选择是关键。分群评估 是最大限度的得到准确评估结果的方法。运行方式要求要能设置客户评估群的生 成办法，如按行业分成若干个评价群，在每个评估群中再按算法进行评估。评价 的算法要求能从较少的数据中更好更准确地将客户进行划分归类到已有的类别当 中，人为干预少，评价结果易识别。 从大量的客户数据挖掘出客户所属的类别，这是一个数据挖掘过程。数据挖 掘( d a t am i n i n g ，简称d m ) ，简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，又 称为数据库中的知识发现( k n o w l e d g ed i s c o v e r yf r o md a t a b a s e ，简称k d d ) ， 它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过 程。对客户的每个评估过程都是一个数据挖掘过程3 。 3 1 数据挖掘的过程 整个k d d 过程是由若干个挖掘步骤组成，而数据挖掘仅是其中的一个主要步 骤。整个知识挖掘的主要步骤有： 数据清洗：其作用是清除数据噪声和与数据挖掘主题明显无关的数据。 1 3 华北电力大学硕士学位论文 数据集成：其作用就是将来自多数据源中的相关数据组合到一起。 数据转换：其作用就是将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式。 数据挖掘：它是知识挖掘的一个基本步骤，其作用就是利用智能方法挖掘数 据模式或规律知识。 模式评估：其作用就是根据一定评估标准，从挖掘结果筛选出有意义的模式 知识。 知识表示：其作用就是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相 关知识m 1 。 从数据分析角度出发，数据挖掘可以分为两种类型：描述型数据挖掘和预测 型数据挖掘。前者是以简洁概述的方式表达数据中存在的一些有意义的性质；而 后者则通过对所提供的数据集应用特定方法分析所获得的一个或一组数据模型， 并将该模型用于预测未来新数据有关性质。 数据库通常包含了大量细节性数据，然而用户却常常想要得到能以简洁描述 性方式所提供的概要性总结。这样的数据摘要能够提供一类数据的整体情况描述： 或与其他类别数据相比较的有关情况的整体描述。此外，用户通常希望能轻松灵 活地获得从不同角度和分析细度对数据所进行的描述n 3 1 。 3 2 数据挖掘的分析模型 数据挖掘的分析模型有六类：包括关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差 检测以及预测。 关联分析：是从数据库中发现知识的一类重要方法。若两个或多个数据项的 取值之间重复出现概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关 联规则。 时序模式：通过时序模式搜索出重复发生概率较高的模式。 聚类：数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。在同一个类 别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离较大。聚类增强了 人们对客观现实的认识，即通过聚类建立宏观概念。聚类方法包括统计分析方法、 机器学习方法和神经网络方法等。聚类方法中各种算法比较如表3 1 所示。 1 4 华北电力大学硕士学位论文 表3 - 1 聚类各种算法特点比较表 聚类方法特点 统计分析方法基于距离、全局比较的聚类 机器学习方法 无指导的学习 神经网络方法无监督学习，当给定距离厥值后各样本按厥值进行聚类 分类：该模式能把数据库中的元组映射到给定类别中的某一个，是利用训练 样本集通过有关算法求得，算法如：朴素贝叶斯分类算法。 偏差检验：数据库中的数据存在很多的异常情况，从数据分析中发现这些异 常情况也很重要，以引起人们更多的注意。 预测：是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并用此模型来预测未来数 据的种类、特征等n 钔。 哈尔滨电业局客户关系管理系统主要应用了数据挖掘模式中的聚类、及预测 模式来实现系统的挖掘功能。 哈尔滨电业局客户关系管理系统根据需求设计的客户评估的三个模型( 客户 信用模型、客户价值模型、客户风险预测模型) 的建立也是遵循了数据挖掘的过 程并且使用了数据挖掘的相关算法。 3 3 客户信用、价值评价模型 两种评估需要分别采用不同的评估思路。针对信用及价值评估，采用基于过 去的评估，对于风险评估，采用基于预测的评估。下面按照数据挖掘过程建立客 户信用二价值模型。客户信用、价值模型采用了数据挖掘中的聚类挖掘方法，建 立这两个模型的过程相同( 两个模型只在评估指标内容不同) ，过程如图3 - 1 所示， 具体包括：数据收集善建立评价指标体系、选择数据挖掘算法、计算指标权重、 按照算法得到聚类结果。 图3 - 1 客户信用、价值模型建立过程 华北电力大学硕士学位论文 3 3 1 信用评价指标体系 客户信用评估可表示供电公司客户的信用状况，即是对信用等级的评估。可 利用的数据有客户每月的电费发行数据、缴费记录、窃电记录。信用等级评估的 指标是由客户的缴费行为和窃电行为指标组成。具体包括欠费次数、欠费额比例、 缴费方式、窃电次数、欠费额等。 3 3 2 价值评价指标体系 供电公司客户价值评估即是对价值等级的评估。价值等级评估指标由表征客 户经营情况的指标如用电量增长量、单位变压器容量用电量；表征客户对供电公 司的贡献情况的指标如：电压等级、用电量比率、类别电价。 客户价值等级评价体系分三个层次，如图3 - 2 所示。 第。层 第l 层 第2 层 客户价值等级评价体系 发ii 用 霎i 量 力jl 李 图3 - 2 客户价值等级评价体系指标 利 润 贡 献 平 均 单 价 第0 层是总体目标即评价客户的价值等级；第1 层将总体目标分成4 个方面 的指标( 目标) ，价值等级涉及客户的信用状况、发展潜力、用电管理水平和利润 贡献：第2 层指标即具体可操作性的评价指标。通过了解客户的累计电费回收率、， 本期电费回收率、供用电合同的履行情况( 是否窃电、是否违反合同条款) 来评 价客户的信用状况；通过了解客户的购电量增长率、购电量增长量、客户的产品 情况评价客户的发展潜力；通过了解客户的设备可靠性( 电力设备的运行情况) 、 人员素质、工作配合情况( 配合供电公司工作执行情况) 评价客户的用电管理水 平；通过了解客户的售电量、平均单价评价客户对整个电业局的利润贡献。 1 6 售电量 工作配合情况 人员素质 设备可靠性 客户产品情况购电量增长量购电量增长率 信用状况工供用电合同履行情况 工本期电费回收率一 华北电力大学硕士学位论文 3 3 3 数据挖掘算法选择 为了达到客户评估的目的，在确定评估指标后，需要确定相应的评估办法。哈尔 滨电业局c r m 使用了数据挖掘聚类算法中的灰色聚类法和理想点法，来达到划分客户 类别的目的。下面介绍了所选择的聚类算法，首先介绍了聚类算法典型要求，和几种 常见的聚类算法，以及灰色聚类法和理想点法的执行步骤和特点。 3 3 3 1 聚类算法的典型要求 作为一个数据挖掘的功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布 的情况，它的潜在应用提出了各自特殊的要求。聚类分析数据挖掘方法的研究与 应用数据挖掘对聚类的典型要求如下： ( 1 ) 可伸缩性：许多聚类算法在小于2 0 0 个数据对象的小数据集合上工作得 很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样 本上进行聚类可能会导致有偏差的结果。我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。 ( 2 ) 处理不同类型属性的能力：许多算法被设计用来聚类数值类型的数据。 但是，应用可能有聚类其他类型的数据，如二元类型、分类标称、序数型数据， 或者这些数据类型的混合。 ( 3 ) 发现任意形状的聚类：许多聚类算法基于欧几里得距离或者曼哈坦距离 度量来决定聚类。基于这样的距离度量的算法趋向于发现具有相近尺度和密度的 球状簇。但是，一个簇可能是任意形状的。提出能发现任意形状簇的算法是很重 要的。 ( 4 ) 用于决定输入参数的领域知识最小化：许多聚类算法在聚类分析中要求 用户输入一空的参数，例如希望产生的簇的数目。聚类结果对于输入参数十分敏 感。参数通常很难确定，特别是对于包含高维对象的数据集来说，更是如此。要 求用户输入参数不仅加重了用户的负担，也使得聚类的质量难以控制。 ( 5 ) 。处理噪声数据的能力：绝大多数现实世界中数据库都包含了孤立点，空 缺，未知数据或者错误的数据。一些聚类算法对于这样的数据敏感，可能导致低 质量的聚类结果。 ( 6 ) 对于输入记录的顺序不敏感：一些聚类算法对于输入数据的顺序是敏感 的。例如，同一个数据集合当以不同的顺序提交给同一个算法时，可能生成差别 很大的聚类结果。开发对数据输入顺序不敏感的算法具有重要的意义。 ( 7 ) 高维性：一个数据库或者数据仓库可能包含若干维或者属性。许多聚类 算法擅长处理低维的数据，可能只涉及两到三维。人类最多在三维的情况下能够 很好地判断聚类的质量。在高维空间中聚类数据对象是非常有挑战性的，特别是 考虑到这样的数据可能非常稀疏，而且高度偏斜。 1 7 华北电力大学硕士学位论文 ( 8 ) 可解释性和可用性：用户希望聚类结果是可解释的，可理解的，和可用 的。也就是说，聚类可能需要和特定的语义解释和应用相联系。应用目标如何影 响聚类方法的选择也是一个重要的研究课题n 引。 3 。3 3 2 几种常见聚类算法及性能比较 大体上，常见的聚类算法可以划分为如下几类： ( 1 ) 划分方法：给定一个n 个对象或元组的数据库，一个划分方法构建数据 的k 个划分，每个划分表示一个聚簇，并且k n 。同时满足：每个簇至少包含一 个样本；每个样本必须属于且仅属于一个簇。通常会采用一个划分准则( 称为相似 度函数) ，例如距离，以便衡量在同一个簇中的对象是“相似的 ，而不同簇中的 对象是“相异的 。典型的划分方法有k 一平均方法和k 一中心点方法以及对它们的 扩展。 k - m e a n s 算法：k - m e a n s 算法的相似度计算根据一个簇中对象的平均值来进 行，它的处理流程如下。首先，随机地选择k 个对象，每个对象初始地代表了一 个簇的平均值或中心( 质心) 。对剩余的每个对象，根据其与各个质心的距离( 一般 用欧氏距离) ，将它赋给最近的簇。然后重新计算每个簇的质心。这个过程不断重 复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，这个准则使生成的结果簇尽 可能地紧凑和独立。 ( 2 ) 层次