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企业 CRM 系统中决策树算法的应用

XX 金融学院郭佳许明

XX 市科技局《基于数据挖掘的客户关系管理系统应用研究》09ZG009

摘要：客户资源决定企业的核心竞争力，更多的关心自己的销售群体，并与

之建立良好的、长期的客户关系，提升客户价值，对全面提升企业竞争能力和盈

利能力具有重要作用。本文以某企业销售业绩为对象，利用决策树分类算法，得

到支持决策，从而挖掘出理想客户。

关键字：客户关系管理；数据挖掘；分类算法

决策树分类是一种从无规则、无序的训练样本集合中推理出决策树表示形式

的分类规则的方法。该方法采用自顶向下的比较方式，在决策树的内部结点进行

属性值的比较，然后根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶

结点得到结论。

本文主要研究决策树分类算法中 ID3 算法在企业 CRM 系统中的应用情况。

1.ID3 算法原理

ID3 算法是一种自顶向下的决策树生成算法，是一种根据熵减理论选择最

优的描述属性的方法。该算法从树的根节点处的训练样本开始，选择一个属性来

区分样本。对属性的每一个值产生一个分支。分支属性的样本子集被移到新生成

的子节点上。这个算法递归地应用于每个子节点，直到一个节点上的所有样本都

分区到某个类中。

2.用于分类的训练数据源组

数据挖掘的成功在很大程度上取决于数据的数量和质量。我们应从大量的企

业客户数据中找到与分析问题有关的，具有代表性的样本数据子集。然后，进行

数据预处理、分析，按问题要求对数据进行组合或增删生成新的变量，从而对问

题状态进行有效描述。

在本文研究的企业数据中，是将客户的年龄概化为“小于等于 30”、“30

到 50 之间”和“大于 50”三个年龄段，分别代表青年、中年和老年客户，将

产品价格分为高、中、低三档等，详见表 1，将企业 CRM 系统数据库中销售及

客户信息汇总为 4 个属性 2 个类别。4 个属性是客户年龄段、文化程度、销售

地区、产品档次，类别是销售业绩，分为好和差两类。

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