CRM系統(tǒng)：分類算法在酒店CRM 中的應(yīng)用
分類算法在酒店CRM 中的應(yīng)用
萬曉燕 徐國慶
摘 要：在酒店管理系統(tǒng)中引入了CRM 客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，并通過C4.5 分類算法對客戶的重要信息進行分析，從
而為潛在客戶的特征提供一個參考，以加強對潛在客戶獲取的決策力度。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 C4.5 決策樹 分類
中圖分類號：TP39 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-7973（2007）01-0172-03
一、引言
在酒店行業(yè)，傳統(tǒng)的機算機管理系統(tǒng)主要包括前臺管理
系統(tǒng)和后臺管理系統(tǒng)兩大部分，基本涵益酒店主要業(yè)務(wù)部門，
實現(xiàn)了客戶服務(wù)和進行財務(wù)核算所需要的各個功能[2]。但傳
統(tǒng)的酒店管理系統(tǒng)基于財務(wù)管理為主線的設(shè)計理念，無法滿
足酒店全面信息化管理的需要，在營銷管理上也存在不足。
其客戶管理部分主要是對客戶資料的整理與統(tǒng)計，采用的工
具也主要是傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析工具，注重的是對歷史數(shù)據(jù)的分
析總結(jié)，缺乏對未來情況的預(yù)測。這樣一方面沒有充分的利
用大量的客戶歷史數(shù)據(jù)，造成信息資源的浪費；另一方面由
于缺乏對客戶的充分認知，造成企業(yè)決策的盲目。
客戶關(guān)系管理CRM（Customer Relationship Management）
是一種新穎的管理機制，目的是為了改善企業(yè)與客戶之間的
關(guān)系，使企業(yè)在營銷、銷售、服務(wù)與支持各個方面形成一種
協(xié)調(diào)的關(guān)系[1]。CRM 始終以客戶為中心，建立、收集有關(guān)老
客戶、新客戶、潛在客戶的檔案，分析所有客戶信息，使企
業(yè)各部門都能共享，從中找出有價值的客戶，挖掘客戶的潛
力，開拓企業(yè)的市場，最終獲得更多客戶和取得最大得利潤。
把客戶關(guān)系管理（CRM）引入酒店管理系統(tǒng)是一個很好
的選擇?，F(xiàn)代酒店計算機管理系統(tǒng)是一個具有CRM 管理機
制的系統(tǒng)。目前，我國在酒店客戶關(guān)系管理方面的研究工作
做得比較少，僅有少數(shù)幾家企業(yè)的產(chǎn)品在國內(nèi)幾家高星級酒
店試用[2]。這里我們以酒店行業(yè)為應(yīng)用背景，通過分析客戶的
基本數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和行為模式，建立客戶獲取預(yù)測模型，
即挖掘潛在客戶。潛在客戶的培養(yǎng)和挖掘現(xiàn)在被認為是企業(yè)
獲得進一步成功的關(guān)鍵，資料顯示發(fā)展一個新客戶要比保留
一個老客戶多出5 倍的成本投入，因此識別那些能轉(zhuǎn)變成現(xiàn)
實客戶的潛在客戶對企業(yè)是很有幫助的，一則改進企業(yè)的營
銷策略，二則避兔企業(yè)獲取客戶時的盲目性，為企業(yè)節(jié)省不
少爭取新客戶所付出的無謂的費用。
客戶分析的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)分類，簡單的說就是根據(jù)客戶的
一系列屬性將客戶分類，從而得出各種類型的客戶入住酒店
的潛在可能性的高低。數(shù)據(jù)分類的方法有很多，如判定樹歸
納、貝葉斯分類和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最臨近分類、基
于案例的推理、遺傳算法、粗造集和模糊邏輯技術(shù)等。在這
些分類中決策樹分類法較為直觀，易于理解，得到了較為廣
泛的應(yīng)用。從最初的簡單的決策樹ID3、CART、FACT 等，
到最近幾年不斷出現(xiàn)的新算法如C4.5、CLOUDS、PUBLIC、
SLIQ、RAINFOREST、SPRINT、SCALPARC 等等，分類
算法在效率、可伸縮性、準(zhǔn)確性等方面都有了很大的發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，同時也為知識發(fā)現(xiàn)過程，為企業(yè)的決
策支持上提供了有利的工具。下面將介紹C4.5 決策樹分類算
法以及它在酒店CRM 中的應(yīng)用。
二、C4.5 算法簡介
1.算法簡介
C4.5 算法是機器學(xué)習(xí)中廣為人知的算法，是ID3 算法的
改進，并繼承了ID3 的全部優(yōu)點。在歸納學(xué)習(xí)中，它代表著
基于決策樹的方法，通過對一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)造出決
策樹形式的知識表示，在決策樹的內(nèi)部結(jié)點進行屬性值的比
較并根據(jù)不同的屬性值判斷從該結(jié)點向下的分支，在決策樹
葉結(jié)點得到結(jié)論。所以從根到葉結(jié)點的一條路徑就對應(yīng)著一
條規(guī)則，整棵決策樹就對應(yīng)著一組析取表達式規(guī)則。基于決
策樹學(xué)習(xí)算法的一個最大的優(yōu)點就是它在學(xué)習(xí)過程中不需要
使用者了解很多背景知識。這樣只要訓(xùn)練事例能夠用屬性—
—結(jié)論式的方式表達出來，就能使用該算法來進行學(xué)習(xí)。雖
然C4.5 算法存在一些不足，但由于它思想簡單，實現(xiàn)高效，
結(jié)果可靠，使其在歸納學(xué)習(xí)中的地位依舊十分顯著。
2.算法描述
〔步驟1〕t 代表訓(xùn)練樣本的單個節(jié)點的開始。計算類的
頻率權(quán)值freq（ci，t），I＝〔1,NCLASS〕，NCLASS 就是類的
個數(shù)。
〔步驟2〕如果樣本都在同一個類Cj,則該節(jié)點生成樹葉，
并用該類標(biāo)記。
〔步驟3〕如果T 包含屬于多個類的數(shù)據(jù)，就計算每個
屬性的信息增益。對于離散值的屬性，信息增益是相對于將
t 按不同屬性值分割的；對于連續(xù)值的屬性，信息增益是相對
于將t 分割成大于和小于等于某局部閾值的兩個子集。
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