【正文】 采用了遺傳算法中經(jīng)典的輪盤賭選擇算子。該選擇算子具體操作如下:Step進(jìn)行K均值操作，更新染色體；Step根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算當(dāng)前種群染色體的適應(yīng)度，并記錄其中適應(yīng)度最大的個(gè)體；Step再根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度值，來計(jì)算各個(gè)體的選擇概率；其中，個(gè)體選擇概率的計(jì)算方法是，為種群規(guī)模，即為聚類目標(biāo)函數(shù)的值，為所有個(gè)體適應(yīng)度的總和。Step根據(jù)計(jì)算出的選擇概率，使用輪盤賭法選出個(gè)體。（5）交叉算子設(shè)計(jì)隨機(jī)從種群中選擇對(duì)染色體作為父代，對(duì)每對(duì)染色體，產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，當(dāng)時(shí)，在兩個(gè)染色體中分別隨機(jī)產(chǎn)生交叉點(diǎn)，其中他們的交叉點(diǎn)范圍分別為和，對(duì)交叉點(diǎn)后的基因進(jìn)行交叉運(yùn)算，并重新計(jì)算交叉后的染色體長(zhǎng)度，直到所有個(gè)體進(jìn)行過交叉為止。（其中為交叉概率，）。（6）變異算子設(shè)計(jì)對(duì)每一個(gè)個(gè)體，每一個(gè)基因位，產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，當(dāng)時(shí)，對(duì)該基因位進(jìn)行隨機(jī)變異運(yùn)算，生成下一代種群。（其中為交叉概率）。（7） K均值操作本文的K均值操作，主要是在遺傳算法進(jìn)行到變異之后，在下一次選擇之前進(jìn)行，主要的操作主要有以下兩點(diǎn)：Step檢查染色體長(zhǎng)度，當(dāng)染色體長(zhǎng)度大于最大聚類個(gè)數(shù)時(shí)，將這條染色體從種群中刪去；Setp先以變異并通過檢查后產(chǎn)生的染色體基因?yàn)橹行模M(jìn)行K均值聚類，然后用K均值聚類的結(jié)果來取代原來的染色體中的基因。（8）循環(huán)終止條件循環(huán)代數(shù)開始為0，每進(jìn)行一次循環(huán)，代數(shù)加1，若循環(huán)代數(shù)達(dá)到最大循環(huán)代數(shù)時(shí)結(jié)束循環(huán)，輸出最后的聚類結(jié)果。（四） EDPCRM系統(tǒng)的客戶滿意度分析在實(shí)現(xiàn)了潛在客戶發(fā)現(xiàn)與分類功能之后，如何分析和保證現(xiàn)有客戶的滿意度也是一個(gè)對(duì)企業(yè)至關(guān)重要的問題。客戶滿意程度是直接影響到客戶的忠誠(chéng)度，通過客戶滿意度分析，企業(yè)能夠不斷改進(jìn)影響客戶滿意度的環(huán)節(jié)，增加現(xiàn)有客戶忠誠(chéng)度，也增加自身產(chǎn)品服務(wù)的吸引力?？蛻魸M意度分析模塊通過對(duì)影響EDP教育服務(wù)客戶滿意度的因素進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)適用于EDP教育的客戶滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并依據(jù)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)選擇適當(dāng)?shù)姆椒ù_定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，通過一定的計(jì)算方法來獲得客戶對(duì)培訓(xùn)服務(wù)的滿意情況，然后對(duì)客戶滿意度進(jìn)行綜合分析，調(diào)整響應(yīng)的客戶策略，使酒店有針對(duì)性的改善硬件產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，從而提高客戶的滿意度，促進(jìn)改善客戶關(guān)系。功能實(shí)現(xiàn)流程客戶滿意度就是反映的是客戶滿意的程度，屬于心理范疇，無法直接從客戶信息數(shù)據(jù)庫中獲得。因此，本文采用建立客戶滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)客戶進(jìn)行問卷調(diào)查的方式來衡量客戶的滿意度。調(diào)查研究工作主要分為以下步驟：確定研究的主要目標(biāo)和研究對(duì)象；根據(jù)調(diào)研結(jié)果分析影響EDP中心客戶滿意度的主要因素，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)并建立滿意度評(píng)價(jià)模型；制定滿意度調(diào)查方案；實(shí)施調(diào)查；收集調(diào)查結(jié)果，將結(jié)果量化；對(duì)客戶滿意度情況進(jìn)行分析，支持EDP中心的決策。具體流程如下圖所示:算法選擇與簡(jiǎn)介在滿意度分析中，我們也采用k均值聚類的算法對(duì)滿意度進(jìn)行分析，這樣能使計(jì)算的效率更高，具體的算法簡(jiǎn)介如上節(jié)所述。第五章 EDPCRM系統(tǒng)架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)一、系統(tǒng)開發(fā)二、數(shù)據(jù)挖掘模塊的實(shí)現(xiàn)（一）客戶識(shí)別數(shù)據(jù)獲得與處理為了實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶分類，必須從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提取每個(gè)客戶的特征信息，而EDP培訓(xùn)教育的客戶涉及不同產(chǎn)業(yè)，而且涉及的客戶所處的崗位、所承擔(dān)的工作各不相同，再加上客戶資料收集方式各不相同，因此，客戶的特征信息也五花八門。因此，我們選取客戶的通用特征信息來進(jìn)行分析。福州大學(xué)管理學(xué)院EDP中心從建立以來一直都以客戶為中心，一直關(guān)注于客戶信息的搜集與信息反饋，因此，我們提取了中心306名客戶的信息。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的分類劃分，需要對(duì)客戶各屬性信息進(jìn)行處理，才能交由進(jìn)行相應(yīng)分類操作。（1）屬性選擇首先要對(duì)客戶特征表進(jìn)行屬性選擇，刪除可用其它屬性來代替的屬性，或者有大量的不同取值且無法進(jìn)行量化的客戶屬性。如客戶信息表中的身份證號(hào)碼、手機(jī)電話傳真號(hào)碼、郵箱等，它們的取值太多且雜，往往無法在該取值域內(nèi)進(jìn)行量化操作，所以應(yīng)將其刪除即可得到如下表所示的特征屬性表。編號(hào)性別年齡婚否年收入單位性質(zhì)公司規(guī)模職位學(xué)歷地區(qū)1男53已婚30萬事業(yè)單位600人老師博士福州2女26未婚8萬公務(wù)員50100人職員本科福州3女44已婚40萬私企100500人財(cái)務(wù)總監(jiān)中專廈門4男38已婚120萬外企1050人運(yùn)營(yíng)總監(jiān)碩士福州5男49離異1000萬上市公司1000人以上總裁大專福州（2）屬性概化對(duì)離散的數(shù)據(jù)，我們用屬性概化閥值控制技術(shù)沿屬性概念分層進(jìn)行概化。具體的離散方法如下，我們將客戶文化程度分為 05六類，分別代表小學(xué)、初中、高中、大學(xué)、碩士、博士；對(duì)于單位類別可以按工作性質(zhì)分為02三類，分別代表集體、私人和公職；客戶職位可以分為03，分別代表最高管理層、高級(jí)管理層、低級(jí)管理層、普通職員；而客戶性別顯然可分為01兩類，分別代表男和女；客戶婚否分為02三類，分別代表未婚、已婚以及離婚寡居；至于地區(qū)，由于學(xué)校地處福州，主要客戶群在福州，因此我們將其分為01兩類，分別代表福州地區(qū)以及福州意外地區(qū)。而對(duì)于連續(xù)的數(shù)據(jù)，我們將其按區(qū)間進(jìn)行劃分。表中客戶年齡、年收入等數(shù)據(jù)為連續(xù)型數(shù)據(jù)，一般在分類時(shí)，系統(tǒng)執(zhí)行離散型數(shù)據(jù)速度較快，因此需要對(duì)連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，我們將客戶年齡分為03四類，分別代表2030歲，3040歲，4050歲以及5060歲；對(duì)于客戶年收入，我們將其分為分別代表03四類，分別代表010萬、10100萬、1001000萬、1000萬以上；同樣，對(duì)于公司規(guī)模，我們將其分為04五類，分別代表1050人、50100人、100500人、5001000人以及1000人以上。因此，經(jīng)過屬性概化后，我們得到的特征屬性表如下：編號(hào)性別年齡婚否年收入單位性質(zhì)公司規(guī)模職位學(xué)歷地區(qū)10311133402100021320312110211140212001305022304020ID3算法在EDPCRM系統(tǒng)客戶識(shí)別中的應(yīng)用以福州大學(xué)管理學(xué)院EDP中心的數(shù)據(jù)為例，將展示ID3算法是如何在EDPCRM系統(tǒng)的分類功能中應(yīng)用的。以下就是算法實(shí)現(xiàn)的流程圖：根據(jù)算法流程，我們首先提取現(xiàn)有的306名學(xué)員的信息，共提取了9種客戶屬性特征，經(jīng)過上節(jié)的數(shù)據(jù)處理后，如下表所示，其中Fe1至Fe9的特征定義如上節(jié)所述，D為決策屬性，取值1至3分別對(duì)應(yīng)類別為福州大學(xué)管理學(xué)院EDP中心的三種課程，1對(duì)應(yīng)福州大學(xué)威爾士學(xué)位班，2對(duì)應(yīng)福州大學(xué)高級(jí)研修班，3對(duì)應(yīng)福州大學(xué)TMBA高級(jí)研修班。Fe1Fe2Fe3Fe4Fe5Fe6Fe7Fe8Fe9D03111334031000213202121102111302120013010223040201由于客戶信息較多，限于篇幅，我們只展示第一級(jí)分類的過程，其余分類結(jié)果將在軟件結(jié)果中展示。統(tǒng)計(jì)306位客戶中每個(gè)決策屬性的個(gè)數(shù)，分別得到。據(jù)此，我們確定決策屬性D分類所需要的期望信息：接下來分別計(jì)算每個(gè)屬性的熵，我們以Fe1性別屬性為例，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，男性學(xué)員一共為192位，女性學(xué)員為114位。其中，男性學(xué)員中參與威爾士學(xué)位班的學(xué)員是63位，高級(jí)研修班110位，TMBA班19位，即。而女性學(xué)員中參與威爾士學(xué)位班的學(xué)員是23位，高級(jí)研修班79位，TMBA班12位，即。因此，如果樣本按照性別劃分，對(duì)一個(gè)給定的樣本分類所對(duì)應(yīng)的的熵為：最后，計(jì)算按照性別劃分的信息增益：同理，可以計(jì)算Fe2 Fe9信息增益 因?yàn)镕e7屬性即職位屬性具有最大的信息增益，我們首先將其選擇為測(cè)試屬性，并以職位屬性作為根節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建標(biāo)記，并根據(jù)職位屬性的每個(gè)屬性值，引出一個(gè)分支，因?yàn)槁毼粚傩杂?個(gè)屬性，因此，數(shù)據(jù)集被劃分為4個(gè)子集。 第一次分類到此結(jié)束，接下來對(duì)子節(jié)點(diǎn)繼續(xù)進(jìn)行進(jìn)一步的分類，直到每個(gè)子節(jié)點(diǎn)下的所有屬性的決策屬性都有相同的屬性值，或者該節(jié)點(diǎn)為空，或者沒有屬性能夠進(jìn)行進(jìn)一步的分類，那么，遇到以上三種情況，算法結(jié)束。（二）客戶分類數(shù)據(jù)獲取與處理（1）數(shù)據(jù)抽取福州大學(xué)管理學(xué)院EDP中心針對(duì)客戶個(gè)人的主要營(yíng)銷方式主要分為六類，分別為雜志營(yíng)銷、Email營(yíng)銷、營(yíng)銷、電話營(yíng)銷、講座營(yíng)銷以及公開課試聽營(yíng)銷方式。通過記錄與客戶營(yíng)銷過程的數(shù)據(jù)，福州大學(xué)管理學(xué)院EDP中心積累了豐富的客戶營(yíng)銷數(shù)據(jù)。對(duì)于客戶分類，我們首先提取數(shù)據(jù)庫中的客戶信息和針對(duì)他們的營(yíng)銷信息，然后對(duì)營(yíng)銷方式進(jìn)行聚類操作。提取了他們?cè)谖覀儬I(yíng)銷數(shù)據(jù)庫中的六個(gè)和營(yíng)銷進(jìn)程相關(guān)的屬性變量，將客戶進(jìn)行分類。具體的數(shù)據(jù)格式如下表：客戶編號(hào)雜志營(yíng)銷郵件營(yíng)銷營(yíng)銷電話營(yíng)銷講座營(yíng)銷公開課營(yíng)銷16336432570000348530045450005321250（2）數(shù)據(jù)處理在福州大學(xué)管理學(xué)院EDP中心的營(yíng)銷方式分為三個(gè)層次，其中，雜志營(yíng)銷和郵件營(yíng)銷屬于初級(jí)階段，營(yíng)銷和電話營(yíng)銷屬于中級(jí)階段，講座營(yíng)銷和公開課營(yíng)銷屬于高級(jí)階段。據(jù)此，我們?cè)O(shè)計(jì)了四個(gè)指標(biāo)對(duì)營(yíng)銷進(jìn)度以及程度進(jìn)行聚類。這四個(gè)指標(biāo)分別是K1：采取的營(yíng)銷種類數(shù)占所有營(yíng)銷種類的比重；K2：初級(jí)營(yíng)銷次數(shù)占所有營(yíng)銷次數(shù)的比重；K3：中級(jí)營(yíng)銷次數(shù)占所有營(yíng)銷次數(shù)的比重；K4：高級(jí)營(yíng)銷次數(shù)占所有營(yíng)銷次數(shù)的比重；客戶編號(hào)K1K2K3K4119/259/257/2521/310032/312/208/20041/29/145/14055/65/133/135/13改進(jìn)k均值算法在EDPCRM客戶分類中的應(yīng)用（三）客戶滿意度分析數(shù)據(jù)獲取與處理（1）創(chuàng)建滿意度指標(biāo)體系在進(jìn)行滿意度調(diào)查時(shí)，需要把EDP中心的設(shè)施或服務(wù)劃分成相應(yīng)的指標(biāo)，選擇那些既能全面反映客戶滿意狀況又有代表性的指標(biāo)來讓客戶進(jìn)行評(píng)價(jià)。在劃分指標(biāo)之前，先分析客戶對(duì)EDP的感知主要產(chǎn)生方面。我們根據(jù)EDP中心的業(yè)務(wù)流程，將其分為三級(jí)，其中第一級(jí)即目標(biāo)性指標(biāo)，二級(jí)為準(zhǔn)則性指標(biāo)，三級(jí)為具體評(píng)價(jià)性指標(biāo)，具體指標(biāo)如下圖：二級(jí)指標(biāo)三級(jí)指標(biāo)對(duì)產(chǎn)品評(píng)價(jià)課程數(shù)量課程內(nèi)容層次性課程內(nèi)容完備性課程內(nèi)容新穎性課程內(nèi)容實(shí)用性對(duì)服務(wù)評(píng)價(jià)上課場(chǎng)所環(huán)境上課場(chǎng)所后勤保障后勤服務(wù)人員服務(wù)態(tài)度學(xué)生活動(dòng)對(duì)老師評(píng)價(jià)老師上課可理解性課堂氣氛師生關(guān)系師生課下交流學(xué)生作業(yè)批改情況對(duì)教務(wù)評(píng)價(jià)教務(wù)通知的及時(shí)準(zhǔn)確性成績(jī)管理的正確合理性實(shí)踐活動(dòng)的有效性對(duì)營(yíng)銷服務(wù)評(píng)價(jià)營(yíng)銷內(nèi)容是否全面到位營(yíng)銷人員的服務(wù)態(tài)度營(yíng)銷人員的素質(zhì)咨詢問題是否解答滿意對(duì)成本的評(píng)價(jià)實(shí)際費(fèi)用與預(yù)期費(fèi)用比較自身所接受的服務(wù)與支付的費(fèi)用比較（2）問卷設(shè)計(jì)與調(diào)查將二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)展開即可形成問卷調(diào)查的問題，從而形成完整的調(diào)查問卷，調(diào)查問卷的主要對(duì)象是當(dāng)前EDP中心的客戶。由于計(jì)算客戶滿意度需要對(duì)問卷進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算，所以需要將指標(biāo)進(jìn)行量化，本文根據(jù)EDP中心實(shí)際情況，采用梯級(jí)量化法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行量化，即將酒店客戶滿意度調(diào)查的各項(xiàng)指標(biāo)，按照“很滿意、滿意、一般、不滿意、很不滿意”5個(gè)梯級(jí)來表示客戶的感受，5個(gè)梯級(jí)分別對(duì)應(yīng) 1的分值。這樣就得到了客戶對(duì)該項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)的具體分值。問卷的填寫規(guī)范是客戶選擇上表中認(rèn)為影響他們滿意度的多個(gè)選項(xiàng)并對(duì)選項(xiàng)進(jìn)行打分。滿意度調(diào)查由客戶關(guān)系管理部門負(fù)責(zé)組織實(shí)施，可以通過在每次課程后進(jìn)行問卷調(diào)查。調(diào)查結(jié)果的數(shù)據(jù)通過人工錄入到客戶滿意度數(shù)據(jù)庫中，以便與進(jìn)行客戶滿意度分析。首先，根據(jù)上文的設(shè)計(jì)客戶滿意度問卷，通過各種渠道收集客戶對(duì)23個(gè)滿意度要素的評(píng)價(jià)。指標(biāo)名稱指標(biāo)描述K1認(rèn)為該項(xiàng)因素是影響客戶滿意度的因素的客戶人數(shù)占總客戶人數(shù)的比重K2客戶給該項(xiàng)要素累計(jì)打分與客戶總?cè)藬?shù)的比K3對(duì)該項(xiàng)要素滿意（包括非常滿意和滿意）的客戶占打分客戶的比值K4對(duì)該項(xiàng)要素不滿意（包括非常不滿意和不滿意）的客戶占打分客戶的比值其次，我們收集的信息進(jìn)行進(jìn)一步處理。確立4個(gè)特征指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步分類。這4個(gè)特征指標(biāo)分別是：算法在EDPCRM系統(tǒng)客戶滿意度分析中的應(yīng)用最后，我們根據(jù)這四個(gè)指標(biāo)對(duì)23個(gè)影響客戶滿意度的因素進(jìn)行K均值聚類，并按K1指標(biāo)的高低分為A：非常重要因素、B：重要因素、C：不重要因素、D：無關(guān)因素四類。然后根據(jù)KKK4進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)措施與建議。三、系統(tǒng)功能模塊展示（一）基本信息管理模塊（二）業(yè)務(wù)管理模塊（三）決策管理模塊（四）綜合管理模塊（五）系統(tǒng)管理模塊第六章 總結(jié)與展望