文献综述是在对文献进行阅读、选择、比较、分类、分析和综合的基础上,研究者用自己的语言对某一问题的研究状况进行综合叙述的情报研究成果。文献的搜集、整理、分析都为文献综述的撰写奠定了基础。
文献综述格式一般包括:
文献综述的引言:
包括撰写文献综述的原因、意义、文献的范围、正文的标题及基本内容提要;
文献综述的正文:
是文献综述的主要内容,包括某一课题研究的历史 (寻求研究问题的发展历程)、现状、基本内容 (寻求认识的进步), 研究方法的分析(寻求研究方法的借鉴),已解决的问题和尚存的问题,重点、详尽地阐述对当前的影响及发展趋势,这样不但可以使研究者确定研究方向,而且便于他人了解该课题研究的起点和切入点,是在他人研究的基础上有所创新;
文献综述的结论:
文献研究的结论,概括指出自己对该课题的研究意见,存在的不同意见和有待解决的问题等;
文献综述的附录:
列出参考文献,说明文献综述所依据的资料,增加综述的可信度,便于读者进一步检索。
文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文,它是科学文献的一种。文献综述是反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的最新进展、学术见解和建议的它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。
要求同学们学写综述,至少有以下好处:
①通过搜集文献资料过程,可进一步熟悉科学文献的查找方法和资料的积累方法;在查找的过程中同时也扩大了知识面;
②查找文献资料、写文献综述是科研选题及进行科研的第一步,因此学习文献综述的撰写也是为今后科研活动打基础的过程;
③通过综述的写作过程,能提高归纳、分析、综合能力,有利于独立工作能力和科研能力的提高;
④文献综述选题范围广,题目可大可小,可难可易。对于毕业设计的课题综述,则要结合课题的性质进行书写。
文献综述与“读书报告”、“文献复习”、“研究进展”等有相似的地方,它们都是从某一方面的专题研究论文或报告中归纳出来的。但是,文献综述既不象“读书报告”、“文献复习”那样,单纯把一级文献客观地归纳报告,也不象“研究进展”那样只讲科学进程,其特点是“综”,“综”是要求对文献资料进行综合分析、归纳整理,使材料更精练明确、更有逻辑层次;“述”就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述。总之,文献综述是作者对某一方面问题的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状和发展前景等内容进行评论的科学性论文。
写文献综述一般经过以下几个阶段:即选题,搜集阅读文献资料、拟定提纲(包括归纳、整理、分析)和成文。
一、选题和搜集阅读文献
撰写文献综述通常出于某种需要,如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等,所以,文献综述的选题,作者一般是明确的,不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广,题目可大可小,大到一个领域、一个学科,小到一种算法、一个方法、一个理论,可根据自己的需要而定。
选定题目后,则要围绕题目进行搜集与文题有关的文献。关于搜集文献的有关方法,可以如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等,在此不述。搜集文献要求越全越好,因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后,就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理,如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要,从某种意义上讲,所阅读和选择的文献的质量高低,直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时,要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。有自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法,将文献的精髓摘录下来,不仅为撰写综述时提供有用的资料,而且对于训练自己的表达能力,阅读水平都有好处,特别是将文献整理成文献摘录卡片,对撰写综述极为有利。
二、格式与写法
文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果,特别是阳性结果,而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样,但总的来说,一般都包含以下四部分:即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲,再根据提纲进行撰写。
前言部分,主要是说明写作的目的,介绍有关的概念及定义以及综述的范围,扼要说明有关主题的现状或争论焦点,使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。
主题部分,是综述的主体,其写法多样,没有固定的格式。可按年代顺序综述,也可按不同的问题进行综述,还可按不同的观点进行比较综述,不管用那一种格式综述,都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较,阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向,以及对这些问题的评述,主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。
总结部分,与研究性论文的小结有些类似,将全文主题进行扼要总结,对所综述的主题有研究的作者,最好能提出自己的见解。
参考文献虽然放在文末,但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据,而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此,应认真对待。参考文献的编排应条目清楚,查找方便,内容准确无误。
三、注意事项
由于文献综述的特点,致使它的写作既不同于“读书笔记”“读书报告”,也不同于一般的科研论文。因此,在撰写文献综述时应注意以下几个问题:
⒈搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提,否则,随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好多综述的,甚至写出的文章根本不成为综述。
⒉注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同,有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异,因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。
⒊引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析,因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容,不能篡改文献的内容。
⒋参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略,但文献综述绝对不能省略,而且应是文中引用过的,能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。
数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理,可以降低成本,增加收入,提高业务运作效率。对于每一个面临竞争的公司,数据仓库是必须最终拥有的市场武器。通过它可以更多地了解客户的需求以及处理这些需求的方法。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策。作为专门管理企业前台的客户关系管理为企业提供了一个收集、分析和利用各种客户信息的系统,帮助企业充分利用其客户管理资源,也为企业在电子商务时代从容自如地面对客户提供了科学手段和方法。建立和维持客户关系是取得竞争优势的唯一的最重要的基础, 这是网络化经济和电子商务对传统商业模式变革的直接结果。
1 客户关系管理(CRM)
1.1 内容
CRM的概念由美国Gartner集团率先提出。我们认为,CRM是辨识、获取、保持和增加“可获利客户”的理论、实践和技术手段的总称。它既是一种国际领先的、以“客户价值”为中心的企业管理理论、商业策略和企业运作实践,也是一种以信息技术为手段、有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的管理软件。
客户关系管理(CRM)源于以“客户为中心”的新型商业模式,是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。通过向企业的销售、市场和客户服务的专业人士提供全面、个性化的客户资料,并强化跟踪服务、信息分析的能力,使他们能够协同建立和维护一系列与客户和生意伙伴之间卓有成效的“一对一关系”,使企业得以提供更快捷和周到的优质服务、提高客户满意度、吸引和保持更多的客户,增加营业额。通过信息共享和优化商业流程有效地降低企业经营成本。
1.2 CRM解决方案的组成
CRM作为企业管理系统软件,通常由以下三部分组成:
(1)网络化销售管理系统(Sales Distributor Management,SDM)。该模块以市场和销售业务为主导,对销售的流程进行了详细的管理,是销售管理人员进行管理和销售业务员销售自动化的重要工具。它实现了销售过程中对客户的集中管理和协同管理,销售管理人员可以随时对销售情况进行分析,具体功能包括客户接待管理、报价单处理、销售合同管理、回款单处理、综合查询功能、综合统计功能。
(2)客户服务管理系统(Customer Service Management,CSM)。该模块主要对企业的售后服务进行管理,加快售后服务的响应速度,提高客户满意度,对服务人员进行考核,加强对产品质量的监督。
客户服务系统最典型的代表就是呼叫中心环境,通过呼叫中心环境布署并且实现基于电话、Web的自助服务。它们使企业能够以更快的速度和更高的效率来满足其客户的独特需求。由于在多数情况下,客户忠实度和是否能从该客户身上赢利取决于企业能否提供优质的服务,因此,客户服务和支持对许多企业就变得十分关键。
(3)企业决策信息系统(Executive Information System,EIS)。随着电子商务时代的到来, 各行各业业务 *** 作流程的自动化,企业内产生了数以几十或上百GB计的大量业务数据。这些数据和由此产生的信息是企业的财富,它如实地记录着企业运作的本质状况。但是面对如此海量的数据,迫使人们不断寻找新的工具,来对企业的运营规律进行探索,为商业决策提供有价值的知识,使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。
1.3 CRM的实施
CRM项目的实施可以分为3步:①应用业务集成。将独立的市场管理,销售管理与售后服务进行集成,提供统一的运作平台。将多渠道来源的数据进行整合,实现业务数据的集成与共享;②业务数据分析。对CRM系统中的数据进行加工、处理与分析这将使企业受益匪浅。对数据的分析可以采用OLAP的方式进行,生成各类报告。也可以采用业务数据仓库(Business Information Warehouse)的处理手段,对数据做进一步的加工与数据挖掘,分析各数据指标间的关联关系,建立关联性的数据模型用于模拟和预测;③决策执行。依据数据分析所提供的可预见性的分析报告,企业可以将在业务过程中所学到的知识加以总结利用,对业务过程和业务计划等做出调整。[page] 2数据挖掘
2.1 什么是数据挖掘
数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点:数据挖掘就是从存放在数据库,数据仓库或其它信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘,又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下步骤组成:
①数据清理;②数据集成;③数据选择;④数据变换;⑤数据挖掘;⑥模式评估;⑦知识表示。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。在客户关系管理(CRM)中,数据挖掘的应用是非常广泛的。CRM中的客户分类,客户赢利率分析,客户识别与客户保留等功能都要借助数据挖掘来实现。
2.2数据挖掘在CRM中的应用
比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以在以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域与阶段得到应用。
2.2.1 关联分析
关联分析,即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系,它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。
2.2.2 序列模式分析
序列模式分析和关联分析相似,但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内,顾客购买商品A,接着购买商品B,而后购买商品C,即序列A→B→C出现的频度较高”之类的知识。序列模式分析描述的问题是:在给定交易序列数据库中,每个序列是按照交易时间排列的一组交易集, 挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上,返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时,同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。
2.2.3 分类分析
设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。
2.2.4 聚类分析
聚类分析输入的是一组未分类记录,并且这些记录应分成几类事先也不知道,通过分析数据库中的记录数据,根据一定的分类规则,合理地划分记录集合,确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法,对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。
3 结束语
应用数据挖掘技术,较为理想的起点就是从一个数据仓库开始。这个数据仓库,里面应保存着所有客户的合同信息,并且还应该有相应的市场竞争对手的相关数据。数据挖掘可以直接跟踪数据,辅助用户快速作出商业决策。用户还可以在更新数据的时候不断发现更好的行为模式,并将其运用于未来的决策当中。
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