CRM 领域的研究现状可以说是相当多样化的哦。理论上,CRM 的“以客户为中心”理念虽然有多提法,但具体体系还不够成熟,多概念还挺模糊的,尤其在客户忠诚度、满意度等方面。嗯,CRM 系统设计方面现在有了不少新的进展,是基于 Web 的应用和 B/S 结构都成为了主流,系统的兼容性也在不断增强。现在的重头戏就是基于 DW 的数据型 CRM,结合 OLAP 和数据挖掘技术,基本上是大多数 CRM 系统开发的研究焦点。要是你正在做 CRM 相关的项目,会看到有多系统都开始考虑灵活的架构、统一的交互渠道,比如 mCRM 的应用。至于 CRM 的实施,真的不仅仅是一个效益工程,许多项目高达 70%的失败率,嗯,得小心啦。
CRM领域研究现状-信息系统分析与设计
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演变过程的信息系统这块,内容比较老但挺有代表性的,适合想了解从早期数据到现代机器学习演进的你。像专家系统、神经网络、数据仓库这些概念都有涉及,逻辑清晰但不啰嗦。对比现在火的KDD、数据挖掘,你能看到技术是怎么一步步走过来的,挺有意思的。
神经网络的那段讲得还不错,前面说的是老一代的做法——手动规则,挺死板的;后面回归到机器学习,才让商业系统真正活起来。尤其在 80 年代后期,多大公司开始搞 KDD,算是现代智能系统的雏形吧。
建议你顺手看看相关资源:神经网络的 Matlab 代码挺实用的,数据挖掘在专家系统里的应用也有点意思。如果你正在用 Matlab 做建模,或者想搞清楚专家系统的实际效果,
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比如短路计算,设定控制参数之后,一键执行,结果输出你想怎么展示就怎么来:图表、曲线、报表通通支持。潮流计算那块也挺成熟的,适合搞调度、优化之类的项目。再说实验部分,文档里举
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