转账而交易，而是将出售商品转为出售服务以及与每个顾客建立长远的关系。网络的普及无疑也对营销焦点转移贡献良多。由于网上信息资源的日益丰富以及可获取性提高，顾客也越来越成熟和了解产品。他们知晓所有的产品，追求最佳。为了应付这现象，企业必须为他们的产品或者服务独辟蹊径，以免落入Ⅲ单纯出售商品的俗套。人口统计资料顾客行为的收集才可以使公司做出精确的市场目标定位。当新产品上市时，这种目标市场的定位同样能够帮助设计有效的方案来对付残酷的竞争或者定位潜在顾客群。与顾客的贯互动意味着企业必须通过网络系统保存交易记录以及评价，从中资深员工能够知道如何运用它来与顾客互动。随着亲密顾客关系建立重要性的日益显著，也就应运而生了。看起来只适用于企业顾客关系的管理。项进步的实验揭示了对于顾客更不可或缺。在企业对企业环境中，常规进行着大量信息交换。例如，交易额更为巨大，合同更为多样化，报价表更为复杂。帮助营销活动中的买卖各方代表更好的交流及合作。自定义的目录，个性化的企业门户，目标化的产品供应能使得整个交易过程更为简化，从而提高了双方的效率。邮件告知和新产品信息在买家公司实行不同的角色以提高销售摊点的效率。如果目标性的工业学术报告新闻被交付到相关个体户则信任与权威会被提升。所有的这些都可以包括在的利益中。引导了项关于计量公司对个策略的认识和准备的研究。被调查的公司中，知道技术和方法的公司正有研究项目或在实行阶段的公司已开始操作。在被调查的公司里面，项目的实行和监视已经被高层管理者控制。因此，显然这是个新鲜而又凸显的概念，被认为是个关键的战略开端。这篇文章检查了客户关系管理和其中的个组分数据开采的概念。从数据开采和的概念概观开始，然后进行两个概念发展特征技术和应用的讨论。接着将两个概念整合并举例说明实行的关系利益和方法以及两项技术的局限性。通过这两项研究，我们提供了两项数据开采技术的更近层的透视和神经网络。在那些案例研究的基础上，对和神经网络在其优点和缺点方面进行了对照和比较。最终我们根据讨论得出了结论。数据开采概观定义数据开采是指用统计学算法来发现数据模式和相关性的种成熟的数据搜索能力。这个术语就同采金矿或采煤矿样数据开采是寻找和提取全体数据库里的信息数据金块或者那些访客们留在网络上的大多数可改进对数据使用的理解的信息。数据开采的方法是其他数据分析手段如统计在线进程分析电子表格和基本数据存取的种补充。简单地说，数据开采就是寻找数据含义的另种途径。Ⅲ数据开采能发现数据模式和数据间隐藏的关系，实际上是种庞大的用来描述确保结果意义性的所进行的步骤的叫信息发现的进程的部分。但是数据开采软件不能估计事务需求理解数据的意义或是注意般的统计方法，也不能不经认证就自动地找到式样和知识。数据开采能帮助事务分析师做出假设，但是不能确认假设。数据开采的发展数据开采技术是长期研究和产品发展过程的项结果。开始的时候数据开采就同电脑上的数据库起，接着随着数据存取的改进也有所改进，直到今天这项技术已允许用户实时处络日志的时候避免解析文本文件中的字符串。个典型的日志记录有个领域，其中以下是几个在我们的应用中会使用的领域。数据挖掘算法规则序列模式关键规则网页装载机存储区代理服务代理服务日志交易预处理器预处理日志企业内部互联网因特网Ⅲ。储存提出要求的客户端的。。客户端用户姓名。记录用户的名称。。远程访问站点的名称。。表明访问是通过还是。。访问对象完整的地址。我们提供方式建立个代理和挖掘服务之间的双向连接。这样后者就可以存储代理服务器产生的数据，那些可能被客户访问的网页也可以提前存储在代理的缓存当中以便于当这些页面被要求的时候可以执行。总结和未来工作在本文中我们建立了个系统，该系统中我们在传统的网页架构中添加了个数据挖掘代理。这个新的服务使用数据挖掘技术，预测那些个用代理服务器的内联网下的用户可能访问的网页，并将这些页面装载到代理缓存当中。我们在试样机上进行了多次测试，并取得了我们曾经讨论过的可喜成果。我们比较了使用序列模式和简单的关联规则，得出结论，前者减少了产生的规则数量，从而减少了存储的空间和带宽的使用。我们的方法不阻止使用其他那些利用不包括在其他工程语义信息地址来管理缓存和那些会影响系统最后性能的用户活动和数据前处理。Ⅲ外文翻译之二作者国籍出处原文正文ⅢⅢⅢⅢⅢⅢ顾客关系管理的数据开采技术作者国籍美国出处中文译文摘要近年来科技的发展使得关系营销成为了现实。诸如数据存储开采和活动管理软件之类的技术手段开辟了顾客关系管理的新纪元，使得公司能够在竞争中处于优势地位。尤其是通过数据开采，也就是从庞大的数据库中获取潜在的预知性信息，各机构可以获知有价值的顾客，预测未来的走势以及采取积极的知识驱动型决策。通过数据开采实现的自动化未来导向分析极有可能超越诸如决策辅助系统之类的经典历史导向分析工具。数据开采工具可以解决那些在以往极为耗时的商业问题，而这些问题的解决正是顾客关系管理的关键。数据开采软件充斥着各种不同的技术，它们各有其优缺点，能胜任不同类型的应用。神经网络和卡方自动互动检视法中存在种特殊的二分法。相对于数据开采领域的多元化，有些特定类型的使用对于当今顾客关系管理哲学的实现还是十分必要的。关键词顾客关系管理，关系营销，数据开采，神经网络，卡方自动互动检视法,隐私权。简介目前出现了种新的商业文化。顾客关系经济学从根本上得以改变，从而营销活动也需要增加新方案和策略来适应这些改变。工业革命时期提出的大量生产和大量营销等概念正逐渐被以顾客关系为核心的商业理念所代替。当今的公司都关心通过分析顾客的生命周期来提高顾客价值。数据存储开采和其它顾客关系管理技术提供了实现商业关系营销的平台。的模式已取代的模式，而传统的大量营销也受到了对营销新模式的挑战。传统的销售目标是获取尽可能多的顾客，扩张顾客群。考虑到获取新顾客的高成本，与现有的顾客进行深度交易显得更有意义。这样来，营销的焦点将从顾客的广度往每单顾客需求的深度转移。商业活动也从市场共享转向了所谓的钱包共享。企业将不再只是为了达到理数二类高层住宅楼，所以消防环管流量为两根立管流量之和，为,在钢管水利计算表可查，选取管径钢管，流速。消防系统组件的选择消防水泵的选择消防水泵的流量，应按满足火灾发生时建筑内消火栓使用总数的每个消火栓的设计流量之和计算。届给水排水专业毕业设计消防泵的扬程按下式计算式中消防水泵的压力最不利消火栓所需水压管网的水头损失消防水池最低水位与最不利消火栓的压力差，。由前面计算已知，该建筑消火栓系统消防水量为，最不利点消火栓所需的压力，消防水池的最低水位为，最不利消火栓的标高为，两者之间的高差为,则。由消火栓口至最不利消火栓的管道水头损失为。则消火栓泵的扬程为根据选择上海凯泉泵业生产的型号立式多级消防泵两台，用备。水泵性能参数为表消火栓泵泵型号流量扬程功率立式消火栓出口动压计算根据消防给水及消火栓系统技术规范报批稿第条规定消火栓出口动压不应小于,当消火栓栓口的出水压力超过，应在消火栓处设减压装置。其目的的减少消火栓前的剩余水头，使消防水量合理分配，系统供水均匀避免高位水箱的贮水在短时间内用完利于消防人员安全操作。各层消火栓处剩余水压可按下式计算式中计算层消火栓处的剩余水压消防水泵的压力消防水池最低水位至消火栓口静水压管网的水头损失最不利点消火栓所需水压，。李安紫薇住宅小区号楼给水排水设计则最不利消火栓栓口动压,符合规定表各层消火栓栓口出水压力计算结果楼层号上下层间消防竖管设计流量上下层间消防竖管长度水头损失楼层消火栓栓口动压设备层从上表可以得出各个楼层的过剩压力，从表中可以看出，层以下各消火栓出水口压力均大于,因此层以下的楼层消火栓均设置为减压稳压消火栓。消防水箱消防水箱进水泵增压设施的选择消防水箱的计算选型设计流量室内消火栓流量为自喷流量为则届给水排水专业毕业设计则消防水箱体积以贮存的室内消防水量计算时容积偏大，故以类公共建筑不应小于的规范规定取值。由于液位信号仪的液位信号转换为水泵的启闭有定的时间差，平时因管路渗漏消防给水系统测试等因素而导致水箱内液位降低时，为确保平时消防水箱内的贮水容积不被动用，将消防水箱的贮水容积定为，即消防水箱进水泵的低液位启动高液位关闭的自动运行控制，以最小贮水量为所对应的液位为低液位，以最大贮水量所对应的液位为高液位。查图集矩形给水箱可知，该建筑消防水箱规格为消防水箱置于屋顶水箱间内，水箱箱内底标高为，箱内顶标高为。水箱间室内地坪标高，水箱架空高度为，箱顶上的净空高度大于。消防水箱供水直接由高区给水管道直接供给，因此不在另设单独的高位消防水池供水系统。增压设施消防水箱内标高为，最不利点消火栓的标高为，则消防水箱提供给最不利点消火栓的静水压力为，即，应设增压设施。增压设施的最小工作压力相对压强最不利消火栓到水箱的水头损失气压罐的取，则增压设施的最大工作压力相对压力增压泵的设计工况电应满足流量为时，扬程不小于流量小于时，扬程能达到增压泵选用两台多级立转账而交易，而是将出售商品转为出售服务以及与每个顾客建立长远的关系。网络的普及无疑也对营销焦点转移贡献良多。由于网上信息资源的日益丰富以及可获取性提高，顾客也越来越成熟和了解产品。他们知晓所有的产品，追求最佳。为了应付这现象，企业必须为他们的产品或者服务独辟蹊径，以免落入Ⅲ单纯出售商品的俗套。人口统计资料顾客行为的收集才可以使公司做出精确的市场目标定位。当新产品上市时，这种目标市场的定位同样能够帮助设计有效的方案来对付残酷的竞争或者定位潜在顾客群。与顾客的贯互动意味着企业必须通过网络系统保存交易记录以及评价，从中资深员工能够知道如何运用它来与顾客互动。随着亲密顾客关系建立重要性的日益显著，也就应运而生了。看起来只适用于企业顾客关系的管理。项进步的实验揭示了对于顾客更不可或缺。在企业对企业环境中，常规进行着大量信息交换。例如，交易额更为巨大，合同更为多样化，报价表更为复杂。帮助营销活动中的买卖各方代表更好的交流及合作。自定义的目录，个性化的企业门户，目标化的产品供应能使得整个交易过程更为简化，从而提高了双方的效率。邮件告知和新产品信息在买家公司实行不同的角色以提高销售摊点的效率。如果目标性的工业学术报告新闻被交付到相关个体户则信任与权威会被提升。所有的这些都可以包括在的利益中。引导了项关于计量公司对个策略的认识和准备的研究。被调查的公司中，知道技术和方法的公司正有研究项目或在实行阶段的公司已开始操作。在被调查的公司里面，项目的实行和监视已经被高层管理者控制。因此，显然这是个新鲜而又凸显的概念，被认为是个关键的战略开端。这篇文章检查了客户关系管理和其中的个组分数据开采的概念。从数据开采和的概念概观开始，然后进行两个概念发展特征技术和应用的讨论。接着将两个概念整合并举例说明实行的关系利益和方法以及两项技术的局限性。通过这两项研究，我们提供了两项数据开采技术的更近层的透视和神经网络。在那些案例研究的基础上，对和神经网络在其优点和缺点方面进行了对照和比较。最终我们根据讨论得出了结论。数据开采概观定义数据开采是指用统计学算法来发现数据模式和相关性的种成熟的数据搜索能力。这个术语就同采金矿或采煤矿样数据开采是寻找和提取全体数据库里的信息数据金块或者那些访客们留在网络上的大多数可改进对数据使用的理解的信息。数据开采的方法是其他数据分析手段如统计在线进程分析电子表格和基本数据存取的种补充。简单地说，数据开采就是寻找数据含义的另种途径。Ⅲ数据开采能发现数据模式和数据间隐藏的关系，实际上是种庞大的用来描述确保结果意义性的所进行的步骤的叫信息发现的进程的部分。但是数据开采软件不能估计事务需求理解数据的意义或是注意般的统计方法，也不能不经认证就自动地找到式样和知识。数据开采能帮助事务分析师做出假设，但是不能确认假设。数据开采的发展数据开采技术是长期研究和产品发展过程的项结果。开始的时候数据开采就同电脑上的数据库起，接着随着数据存取的改进也有所改进，直到今天这项技术已允许用户实时处