摘要：信息技术的发展使得网络成为人们购物的熟悉途径，线下消费逐渐变成在线网购。很多企业在电子商务过程中积累了海量的数据，但并没有被很好的利用。本文在电子商务环境下，结合数据挖掘技术，加强客户价值分析，为个性化销售提供依据。

本文以华为公司为例，指出了该公司的客户关系管理方面依旧存在很多问题。论述在华为中客户细分分析的重要性，提出华为的客户价值、客户细分等数据挖掘模型，对决策树算法进行优化。收集客户数据，基于优化后的决策树算法对模型中相关因素进行模拟挖掘客户数据，实现客户群体细分，得到有价值的信息，达到针对不同客户群进行差异化销售与服务的目的，提高客户的信任度和公司核心竞争力。

关键词 电子商务；在线销售；数据挖掘；客户细分；决策树算法

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.2 国内外研究现状-2

1.2.1 国外研究现状-2

1.2.2 国内研究现状-3

1.3 论文研究的主要内容-3

2 基本理论概述-4

2.1 数据挖掘概述-4

2.1.1 数据挖掘的概念-4

2.1.2 数据挖掘的过程-4

2.2 数据挖掘中的常用技术-5

2.2.1 决策树算法的概念-5

2.2.2 决策树的生成-6

2.2.3  C5.0算法-6

2.2.4  分类分析-6

2.2.5  聚类分析-6

2.3 网络用户数据的挖掘-7

2.3.1  网络用户行为的概念-7

2.3.2  影响网络用户的分析-7

2.3.3  网络用户的客户细分分析-7

3 华为在线销售管理现状及问题-7

3.1 华为公司介绍-8

3.2 华为公司在线销售中的客户细分分析-8

3.2.1 在线销售的特征-8

3.2.2华为客户的群体特征-9

3.2.3数据挖掘在客户关系管理的应用-9

3.3 数据挖掘在华为在线销售客户细分的问题-10

4 数据挖掘在华为在线销售的客户细分的应用-11

4.1 使用决策树算法的优势-11

4.2 现实问题中决策树算法的改进-12

4.2.1 决策树的模糊分类步骤-12

4.2.2 模糊决策树的优化思路-12

4.3 对华为客户细分的数据准备-13

4.4 模糊决策树算法的华为客户细分模型的生成-17

4.5 分析结果与建议-23

5总结与展望-25

参考文献-27