下载后可任意编辑大 连 理 工 大 学 本 科 外 文 翻 译为客户服务支持进行的数据挖掘 Data mining for customer service support 学 院（系）： 软件学院 专 业： 软件工程 学 生 姓 名： XXX 学 号： xxx 指 导 教 师： XXX 完 成 日 期： 20 10 - 3 - 20 大连理工大学Dalian University of Technology下载后可任意编辑为客户服务支持进行的数据挖掘摘要在生产环境的传统客户服务支持系统中，一个客户服务数据库通常包括两种形式的服务信息：（1）无结构的客户服务报表用来记录机器故障和维修方法。（2）为日常管理操作而产生的销售、雇员和客户方面的数据结构。这次讨论怎样将数据挖掘技术应用于将有用的数据从数据库中提取出来以支持两种客户服务活动：决策支持和机器故障分析。一个数据挖掘过程是基于数据挖掘工具 DBMiner，是为了给决策支持提供结构化的管理数据而调查的。另外，用于将中性网络、基本事件推理和基本规则推理结合起来的数据挖掘技术正在被提出。它将可能会为机器故障分析探询到无结构的客户服务记录。这个被提出的技术已经履行用来支持全球范围内 WEB 的高级错误的分析。关键字：数据挖掘，数据中的知识发现，客户服务支持，决策支持，机器故障诊断1 介绍客户服务支持正在成为大多数国内外制造公司生产贵重机器和电子设备的一块整体部分。许多公司都有一个为世界范围内的客户提供安装、检查、维修的服务部门。虽然大部分的公司都有工程师来处理日常维护和小范围内的故障，但是为了更复杂的维护和维修工作，专家的意见也常常要从制造公司那里得到。为了使消费者满意，要对他们的要求进行立即回复。因此，热线要建立服务中心来帮助回答消费者所遇到的普遍问题。 这个服务中心是用于接收关于错误机器的报告或者是通过电话从客户得到的咨询。当有问题出现时，服务工程师就会通过热线咨询系统为客户建议一系列检查点，这些建议都是基于过去的经验而提出的。这是从客户服务数据库中提取出来的，它包括那些与现行的问题相近或相似的服务记录。假如这个问题被解决了，客户就可以试着解决其他问题，与服务中心进行确认。假如问题仍然存在，中心就要应客户的要求，派出服务工程师进行就地修复。在修复过程中，服务工程师要掌握客户机器过去的记录，相关的说明和那些可能需要用来进行修复的其他部分。这种过程很不方便。在每个服务环节结束后，就需要用客户服务报告来记录新的问...
