数据挖掘技术在高速公路客户关系管理中的应用

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目前我国高速公路(非市内)都设有收费系统以收取车辆通行费,传统的收费方式需要车辆在收费站停下来交费,这就很容易造成收费站拥挤,给环境带来污染;并且由于收费系统的建设和管理等问题,使高速公路的建设和营运成本增加,据统计,在现有技术条件下,收费系统的管理费用占通行费收入的12%左右。另外,随着公路运输交通量的大幅度提高,在路车辆数量的急剧上升,如何以尽可能少的土地资源达到最优化的通行能力成为高速公路急需解决的问题之一。电子车收费(Electronic Toll Collection)系统作为智能交通系统特殊功能之一,是目前国际上广泛应用于公路、桥梁等收费的管理系统,它具有现代高新技术综合应用于道路运输系统的独特优势,能够解决传统收费方式下存在的许多问题(例如交通拥挤、环境污染、管理成本较高等),给收费道路、道路使用者及社会都带来益处。并且,随着智能交通系统研究开发的快速发展,ETC 系统的建设将成为我国高速公路的建设重点之一。目前,我国已经有多条高速公路引进了ETC 系统,但是由于种种原因,系统的使用却都没有达到预期的程度,为了充分发挥ETC 车道的优势,如何有效地推广ETC 卡的使用就成为收费道路迫切需要解决的问题。这其中包含了开发ETC 系统的潜在用户、保持现有用户等问题。本文中,笔者引入客户关系管理思想,它将有助于收费道路推广ETC 卡的使用、完善对ETC 系统的营运和管理。本文首次将客户关系管理理念、OLAP 以及数据挖掘技术引入ETC 系统的营运和管理,针对目前国内高速公路ETC系统用户的特点,开发了WEB下基于OLAP和数据挖掘技术的CRM 系统。首先,基于WEB 的系统可以简化应用软件的维护和升级工作,节省相关的成本,让系统的使用更为简单、方便。在网络经济快速发展的今天,基于WEB 的系统比传统的C/S 模式更能适应现代企业的需求。其次,系统在分析ETC 数据特点的基础上,通过OLAP 客户分析,使高速公路在营运过程中,可以从多层面、多视角了解客户信息,更全面地掌握客户对ETC 系统的使用情况;最后系统通过采用不同的数据挖掘算法,利用用户的详细信息及收费数据对用户进行分析,从中获得大量客户数据中隐藏的有价值的信息,为ETC 系统的营运和管理提供决策支持,有助于完善ETC 系统的营运和管理,这是在ETC 系统营运和管理研究方面的一次探索。
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