摘 要

本文以数据挖掘技术在客户满意度测评方面的应用现状为研究范围，通过对客户满意度及数据挖掘技术领域相关内容的研究，初步了解客户满意度相关知识的发展及数据挖掘技术相关知识的应用。在重点把握数据挖掘技术的实质含义并结合客户满意度测评方面的研究的基础上，基本掌握数据挖掘技术在客户满意度研究上的统计分析方法应用。

同时，立足于武汉市旅游行业的发展，运用简单随机抽样结合文献查阅研究、专家人员访谈等各项工作，结合技术概念研究的相关内容，从结合实际的理论方面构建旅游行业客户满意度测评结构模型及测评指标体系。通过问卷的设计用调查问卷的形式调查相关人群进行数据的收集。在此基础上，将所收集到的数据通过量表转换进行数据转换、数据清洗及数据归一处理等工作，将经过处理的数据用一般常用决策树、因子分析、回归分析等数据挖掘方法做初始研究，寻求对研究行业客户满意度收集到的数据分析效果最佳的数据分析方法。在此过程中，我们发现针对收集到的旅游行业客户满意度数据，采取偏最小二乘、决策树等方法分析而来效果及情况并不太理想。

因此，最终文章重点在基础描述及质量控制方面，采取验证驱动型数据挖掘技术，通过描述性统计分析、多元线性回归模型的建立及部分指标数值质量控制图的绘制，展示客户满意度调查行业研究的数据收集及基础数据分析工作，其中最具代表意义的为构建了基于现实基础的旅游行业客户满意度测评结构模型及测评指标体系，在结构变量及测量变量等方面建立了良好的设置标准，便于未来对旅游行业客户满意度的调查研究做更为深入详细的研究。

关键词：客户满意度测评；描述性统计分析；线性回归模型；控制图

Abstract

This paper studies about the situation of data mining technology applied on the customer satisfaction survey. By the research on customer satisfaction and data mining technology, we can get a preliminary understanding about the development of the customer satisfaction and application of data mining technology or other related knowledge. On the basis of focusing on grasping the real meaning of the data mining technology and combining the study on customer satisfaction survey, we can master the statistical application about data mining basically.

Meanwhile, based on the development of the tourism industry in Wuhan, the author uses si-mple random sampling combined with literature research, expert interviews, and other related re-searches about the technology. Data is collected by the survey of relevant population in the form of a questionnaire. On the basis of it, we use scale conversion to the data for data conversion, da-ta cleaning and data normalization and other works. Researching initially about the processed d-ata by commonly used decision trees, factor analysis, regression analysis and other methods of d-ata mining, we search the best methods to analyze the collected data about During this process, we find that using partial least squares, decision tree method and others is not good for analyze t-he data about customer satisfaction in tourism industry. 

Therefore, the article finally focused on basic description and quality management. Data collection about customer satisfaction survey and basic data analysis are displayed by using verification-driven data mining technology, descriptive statistical analysis, building linear regression model and drawing Numerical Control Charts of some indicators. Among them the most typical work is building a structural model and evaluation system of customer satisfaction measurement in tourism Industry based on reality, and set good standards for structure variables and measured variables and so on. This will help do more in-depth and detailed study of the investigation of customer satisfaction in tourism industry in the future.

Key Words：Customer satisfaction evaluation; descriptive statistical analysis; linear regression model; control chart.

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景意义及目的 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 客户满意度的国内外研究现状 2

1.2.2 数据挖掘技术的国内外研究现状 2

1.3 论文框架及研究技术路线 3

第2章 研究相关的基本理论 5

2.1 客户满意度相关基本理论 5

2.1.1 客户的定义 5

2.1.2 客户满意及满意度指数 5

2.1.3 客户满意度指标模型 6

2.2 数据挖掘技术 9

2.2.1 数据挖掘技术的定义 9

2.2.2 数据挖掘技术的功能及挖掘过程说明 10

2.2.3 常见的数据挖掘技术 11

第3章 满意度测评结构模型及测评指标体系的建立 13

3.1 客户满意度测评结构模型的建立 13

3.1.1 结构模型的建立 13

3.1.2 模型解释 14

3.2 客户满意度测评指标体系的建立 14

3.2.1 满意度评测指标的选取原则 14

3.2.2 满意度测评体系的建立 15

3.2.3 问卷设计及调研 17

第4章 实证分析 19

4.1 实例的选择及设计 19

4.2 数据预处理及基本统计描述性分析 20

4.2.1 数据的收集与清洗 20

4.2.2 基础描述性分析 20

4.3 多元线性回归分析 24

4.3.1 线性回归原理 24

4.3.2 多元线性回归模型的建立 24

4.3.3 多元线性回归模型的应用 25

4.4 控制图分析 28

4.4.1 控制图原理 28

4.4.2 控制图运用分析 28

第5章 结语及展望 31

参考文献 32

致 谢 34

附 录 35

第1章 绪论

1.1 研究背景意义及目的

随着经济全球化进程的加深，商品经济不断发展，在20世纪20年代后，资本主义社会生产力相对落后、商品经济不够发达的局面开始得到逐步改善，供小于求的局面被逐步打破，到20世纪后期，尤其是进入21世纪后，商品经济得到高度发展，经济化进程快速加深，全球范围的市场经济都得到迅速提升发展，在此过程中，个性化定制一词开始在市场中出现，个性化需求而非计划经济需求开始成为市场经济中常常出现的词汇。相同环境中的不同客户所产生的经济需求往往不同，甚至同一客户在不同的市场环境下，所产生的市场需求也大不相同。因此，整个市场经济开始逐渐由单纯的关注“生产”转向为逐步关注“客户”，这是一种在市场调动下经济发展的必然趋势。因为在经济发展不够成熟时期，消费者产生的主要为基本需求，这时生产者只需要关注基础的产品生产；当经济发展到达一定程度，由消费带动的生产开始随着消费需求的增长不断增长，在整个增长期，为保证供求关系的平衡，生产者着重关注市场“产品化”的发展，以保证生产与消费的逐步匹配；当商品化生产进入到逐步适应的过程，为争取并留存到更多的客户，“产品化”的生产开始向“客户化”的生产靠近。在此过程中，市场需求的产生带动生产技术的发展，当关注“产品化”的生产饱和到一定程度时，随技术出现的生产将逐步带动消费者的新型深度消费，形成“产品-技术-客户”经济关注点的不断循环。

在由管理大师彼得德鲁克撰写的著作《知识社会的兴起》一书中提到“100多年来人类经历过三次革命：工业革命、生产力革命和管理革命，他们都是由知识意义的根本转变驱动的”^[1]。随着市场经济需求的变化，客户满意成为当前国内甚至国际上重点研究讨论的知识焦点，自1965年美国学者Cardozo首次提出客户满意度一词后，国内外已有数以万计文章关注于客户满意度的定义、满意度评测方法及满意度指数分析模型的研究。同时，随着时代的进步，整个市场经济从关注于实现劳动、资本和自然资源之间优化配置的工业经济向关注于实现知识、技术和管理有效获取、开发及共享的技术经济时代发展。数据化发展时代来临，1995年美国计算机学会（ACM）提出数据挖掘（Data Mining，DM）的概念^[7]，由此数据挖掘技术在网络技术经济时代不断发展。