0 前言

    現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得加工制造技術(shù)的可獲得性大為增加，加工制造環(huán)節(jié)的競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，利潤(rùn)空間呈下降趨勢(shì)。在此情況下，從以加工制造為主轉(zhuǎn)向更加重視營(yíng)銷和研發(fā)，向2端延伸是現(xiàn)代制造業(yè)開拓市場(chǎng)價(jià)值空間的普遍選擇。

    從需求的角度來(lái)看，伴隨著競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的變化，需要更加關(guān)注合作企業(yè)的多樣化、個(gè)性化需求，要求企業(yè)開始重視生產(chǎn)環(huán)節(jié)以外的競(jìng)爭(zhēng)，如對(duì)不同企業(yè)需求變化特點(diǎn)的調(diào)查、消費(fèi)環(huán)境的營(yíng)造等等。在這種條件下，以往單方面一味地強(qiáng)調(diào)加工制造的生產(chǎn)方式已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)今市場(chǎng)需求的變化，營(yíng)銷和市場(chǎng)的開拓在煤炭企業(yè)發(fā)展過(guò)程中作用越來(lái)越突出，并且更加注重通過(guò)定制和及時(shí)響應(yīng)來(lái)分析挖掘顧客的購(gòu)買價(jià)值的作用越來(lái)越大。

1 背景技術(shù)

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)(Data warehouse)：它是1個(gè)面向主題的、不可更新的、并且是會(huì)隨時(shí)間的變化而會(huì)不斷變化的數(shù)據(jù)集合，它用于支持企業(yè)或組織的決策分析處理，同時(shí)也是近年來(lái)興起的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用，能夠?qū)⒚禾科髽I(yè)應(yīng)用系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的清理、綜合以及分析，這樣數(shù)據(jù)能夠更好地發(fā)揮其作用，為煤炭企業(yè)的管理決策提供服務(wù)。

    煤炭企業(yè)的CRM，首先，CRM是1種管理的理念和策略。該系統(tǒng)將煤炭企業(yè)的客戶作為最重要的資源來(lái)源，通過(guò)深入地對(duì)客戶進(jìn)行分析和完善的客戶服務(wù)，不斷地了解顧客需求，提供給客戶滿意的產(chǎn)品和服務(wù)，與客戶群建立長(zhǎng)期合作、穩(wěn)定的關(guān)系，在企業(yè)客戶滿意的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了企業(yè)價(jià)值的最大化；其次，CRM也是1種技術(shù)和軟件系統(tǒng)。1個(gè)完整的客戶關(guān)系系統(tǒng)綜合應(yīng)用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)，為煤炭企業(yè)的銷售、客戶服務(wù)和決策支持等領(lǐng)域提供1個(gè)業(yè)務(wù)自動(dòng)化的解決方案。煤炭企業(yè)采購(gòu)?fù)ǔ�為批量訂貨，客戶關(guān)系需要長(zhǎng)期穩(wěn)定。煤炭市場(chǎng)的這一特點(diǎn)決定了在煤炭企業(yè)適合采用具有針對(duì)性的個(gè)性化營(yíng)銷。煤炭企業(yè)通過(guò)實(shí)施客戶關(guān)系管理，可以及時(shí)掌握用戶的存貨情況，以此為基礎(chǔ)開展個(gè)性化營(yíng)銷工作，增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力，更好地維護(hù)煤炭企業(yè)的客戶關(guān)系閉。

2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)是面向主題的，文中基于數(shù)據(jù)挖掘的煤炭企業(yè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的目的就是要在客戶關(guān)系的基礎(chǔ)上對(duì)客戶行為的滿意度等需求進(jìn)行具體分析，從而得出結(jié)論，掌握客戶行為規(guī)律，可以有效地幫助企業(yè)從客戶的具體需求出發(fā)，能夠準(zhǔn)確地制定當(dāng)今的市場(chǎng)決策，不斷維護(hù)和拓展相應(yīng)的客戶，同時(shí)對(duì)優(yōu)化煤炭企業(yè)內(nèi)部資源，提高企業(yè)運(yùn)作效率，挖掘更多創(chuàng)收機(jī)遇，可以實(shí)現(xiàn)收益的最大化�？梢�(jiàn)客戶關(guān)系系統(tǒng)的主題既是客戶，所以該系統(tǒng)的客戶關(guān)系管理模塊要做到的是：把握和贏得客戶。

    傳統(tǒng)煤炭企業(yè)的CRM系統(tǒng)雖然系統(tǒng)功能很強(qiáng)大，但是它不能讓管理人員進(jìn)行有效地預(yù)測(cè)、統(tǒng)計(jì)、分析、使用和評(píng)估，無(wú)法滿足煤炭企業(yè)管理人員進(jìn)行高效、快速的分析和決策。為了解決這些問(wèn)題，煤炭企業(yè)在CRM系統(tǒng)上實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的解決方案。

    設(shè)計(jì)時(shí)采用星型多維模型，這種數(shù)據(jù)模型直觀且簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有助于提高查詢的性能。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的每1個(gè)主題對(duì)應(yīng)1個(gè)星型模型結(jié)構(gòu)，由事實(shí)表和若干維表組成。

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)的開發(fā)過(guò)程相當(dāng)復(fù)雜，它不同于一般系統(tǒng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)，因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是面向主題，因此，其開發(fā)過(guò)程是1個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過(guò)程，包括軟硬件配置、體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、技術(shù)的選擇、開發(fā)環(huán)境等倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，但硬件的配置也是不可忽略的1個(gè)部分，需要考慮到硬件對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)性能的影響，如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、OU巾查詢服務(wù)器、Web服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器。整個(gè)平臺(tái)使用pb為前端開發(fā)工具，微軟SQL Server2000為目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。微軟SQL Server2000提供了一套完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析和解決框架，它集成了一系列的工具，是下一代可擴(kuò)展的商務(wù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案之一。微軟通過(guò)把服務(wù)集成到技術(shù)平臺(tái)中，使得商業(yè)智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)更容易。SQL Server2000提供如下組件，如DTS，Replieation，Analysis Service，English Query，Meta Data Services，使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)非常容易(如圖1)。

圖1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)

3 數(shù)據(jù)挖掘中粗集理論的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化決策的應(yīng)用

    粗集理論是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的1種智能信息處理方法，該理論研究的是不精確知識(shí)的表達(dá)、學(xué)習(xí)和歸納等方法。

3.1 粗集理論模式識(shí)別的原理

    令P，Q∈R。P，Q是關(guān)于論域U的知識(shí)，且K=(U，P)和K=(U，Q)為2個(gè)知識(shí)庫(kù)，當(dāng)Ulind(P)=Ulind(Q)，即當(dāng)U|P=U|Q時(shí)，稱K和K|是等價(jià)的。其中，Ind(P)，ind(Q)表示基于屬性P，Q的不可分辨關(guān)系。因此，當(dāng)K和K|都有同樣的基本范疇集。

    這個(gè)概念意味著可以用不同的屬性集對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類，以表達(dá)關(guān)于論域的完全相同的事實(shí)。把這個(gè)概念與分類相聯(lián)系時(shí)可以這樣理解：假定P是要分類的對(duì)象的特征集，p是分類結(jié)果屬性集，用P描述的對(duì)象的等價(jià)類與用Q描述的分類結(jié)果的等價(jià)類具有完全相同的事實(shí)。

3.2 基于粗集理論的知識(shí)簡(jiǎn)化原理

    在模式識(shí)別中，經(jīng)常要在保持知識(shí)庫(kù)中對(duì)初等范疇的情況下消去冗余基本范疇，進(jìn)行知識(shí)的簡(jiǎn)化。對(duì)于屬性子集P、R，若存在Q=P-r，Q、P，使得ind(Q)=ind(P)，且Q為最小子集。則Q稱為P的簡(jiǎn)化，用red(P)表示。稱r為P中可省略的，否則r為P中不可省略的。r為P可省略的這個(gè)概念與分類相聯(lián)系，可以這樣理解：P是表達(dá)被研究的對(duì)象的屬性集合，在近似表達(dá)中有一些特征作用不大，可以去掉這些屬性而不影響對(duì)對(duì)象的表達(dá)，去掉冗余屬性r后，剩下的屬性集仍然保留其等價(jià)關(guān)系。1個(gè)屬性集合P可能有多種簡(jiǎn)化。P中所有簡(jiǎn)化屬性集合都包含的不可省略關(guān)系的集合，即簡(jiǎn)化red(P)的交可稱為P的核。記作core(P)。

3.3 決策規(guī)則的簡(jiǎn)化原理

    決策規(guī)則的簡(jiǎn)化是利用決策邏輯分別消去決策算法中每個(gè)決策規(guī)則的不必要條件。它不是整體上的簡(jiǎn)化屬性，而是針對(duì)每個(gè)決策規(guī)則，去掉表達(dá)該規(guī)則時(shí)的冗余屬性值，以便進(jìn)一步使決策算法最小化。

    3.3.1 決策規(guī)則簡(jiǎn)化原理

    當(dāng)θ→Ψ為1個(gè)決策規(guī)則，且θ和Ψ分別為P基本公式和Q基本公式時(shí)，P，Q已知，則決策規(guī)則θ→Ψ稱為PQ基本決策規(guī)則，簡(jiǎn)稱PQ規(guī)則。P，Q可以看成知識(shí)表中的條件屬性和決策屬性。若θ→Ψ為PQ規(guī)則，且a∈P，當(dāng)且僅當(dāng)|=sθ→Ψ蘊(yùn)含|=sθ(P-{a})→Ψ時(shí)，稱屬性a是規(guī)則θ→Ψ中可省略的。

    3.3.2 數(shù)據(jù)集成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性評(píng)判

    針對(duì)不同模型的特點(diǎn)，引進(jìn)相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。

    BP算法本質(zhì)上是以網(wǎng)絡(luò)誤差的平方和為目標(biāo)甬?dāng)?shù)，按梯度法求其目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值的算法，具體如下：

    (1)初始化，選定一結(jié)構(gòu)合理的網(wǎng)絡(luò)。置所有可調(diào)參數(shù)(權(quán)和閥值)為均勻分布的較小數(shù)值。

    (2)對(duì)每個(gè)輸入樣本作如下計(jì)算：

    前向計(jì)算

    最后集成各個(gè)運(yùn)行穩(wěn)定的子系統(tǒng)，構(gòu)造出協(xié)調(diào)的、實(shí)用的智能系統(tǒng)。

    3.3.3 優(yōu)化物流配

    對(duì)于貨物的配送，若賦權(quán)有向圖N=(V，E)內(nèi)任一條邊e∈E的容量c(e)都為非負(fù)整數(shù)，且已取定V的2個(gè)非空子集X和Y，且X∩Y=φ，則(N，c，X，y)稱為運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)N。其中V為頂點(diǎn)集，E為邊集，x={X1，x2…，xn}中的頂點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)N的貨流發(fā)點(diǎn)，Y={y1，y2，…，yn}中的頂點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)N的貨流收點(diǎn)。若對(duì)E中任一邊e=(u，v)，再對(duì)應(yīng)1個(gè)非負(fù)實(shí)數(shù)d(e)，稱為邊e的代價(jià)(通常表示1個(gè)單位的流量從頂點(diǎn)u流向頂點(diǎn)v所需的費(fèi)用)，則配送網(wǎng)絡(luò)為N=(V，E，c，d，X，Y)。根據(jù)各出發(fā)地的貨物預(yù)測(cè)發(fā)送量和各收貨站的貨物預(yù)測(cè)到達(dá)量，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的理論和算法求解運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的最小代價(jià)最大流，并由此確定網(wǎng)絡(luò)中每條運(yùn)輸徑路的預(yù)測(cè)運(yùn)量，實(shí)現(xiàn)總運(yùn)費(fèi)最小。

    3.3.4 優(yōu)化銷售、庫(kù)存比例

    對(duì)于一定周轉(zhuǎn)資金，如何選擇資金投向，以獲得最大銷售利潤(rùn)的基本模型為：

    maxf=a1x1+a2x2+…+anxn并滿足b1x1+b2x2+…+bnxn＜m

    其中xi為第i種產(chǎn)品的進(jìn)貨量，ai為第i種產(chǎn)品的銷售利潤(rùn)，bi為第i種產(chǎn)品的進(jìn)貨成本，m為周轉(zhuǎn)資金(i=1，…，n)。而進(jìn)貨量又與銷售量、庫(kù)存量等因素有關(guān)，綜合各個(gè)因素組成復(fù)雜模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求出最大利潤(rùn)�；�于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)，實(shí)施經(jīng)營(yíng)決策支持系統(tǒng)，為公司的決策層提供過(guò)程中的決策支持。主要功能包括：

    (1)營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò)布局決策，包括網(wǎng)點(diǎn)布局，渠道設(shè)計(jì)，區(qū)域劃分等。

    (2)經(jīng)營(yíng)實(shí)體之間的供需協(xié)作關(guān)系決策。

    (3)經(jīng)營(yíng)實(shí)體間的利益分配決策。

    (4)庫(kù)存量及訂貨點(diǎn)決策。

    (5)物流，信息流及資金流仿真與優(yōu)化。

    (6)產(chǎn)品品種分析。

    (7)銷售分析。

    (8)經(jīng)營(yíng)分析。

    (9)綜合報(bào)表分析。

4 結(jié)語(yǔ)

    創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的宗旨是輔助決策，本文主要論述了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建技術(shù)，針對(duì)煤炭行業(yè)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，分析企業(yè)的需求，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，利用微軟數(shù)據(jù)挖掘算法建立數(shù)據(jù)挖掘模型，并把分析結(jié)果展現(xiàn)給用戶，為用戶提供決策的依據(jù)，從而增強(qiáng)我國(guó)煤炭企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力，更好更快地推動(dòng)煤炭企業(yè)的發(fā)展。

核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺(tái)是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。

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本文標(biāo)題：數(shù)據(jù)挖掘在煤炭企業(yè)CRM/ERP中的應(yīng)用與研究

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