Red de Respuestas Legales - Asesoría legal - ¿Cómo aplicar la tecnología de extracción de datos en un sistema de gestión de clientes inmobiliarios y qué información útil se puede extraer? La gestión de las relaciones con los clientes es una estrategia empresarial de una empresa. Desempeña un papel cada vez más importante en las empresas modernas y es la única manera de que las empresas mejoren su competitividad. En el proceso de gestión de relaciones con los clientes, cómo transformar una gran cantidad de datos de clientes y datos de transacciones en información diversa que pueda respaldar la toma de decisiones corporativas es un tema importante al que se enfrentan las empresas inmobiliarias. Ante el rápido crecimiento de la recopilación masiva de datos, las empresas necesitan potentes herramientas de análisis de datos para transformar datos enriquecidos en conocimientos valiosos. La minería de datos es el proceso de extraer conocimientos útiles e interesantes a partir de grandes cantidades de datos. Hay muchos tipos diferentes de patrones de conocimiento descubiertos mediante la minería de datos. Los patrones comunes incluyen: patrones de asociación, patrones de clasificación, patrones de agrupación, árboles de decisión, etc. Este artículo presenta principalmente los conceptos básicos de patrones de asociación (reglas de asociación), algoritmos de uso común y algoritmos mejorados, así como el estado actual de la investigación, y señala que la minería de reglas de asociación es actualmente un punto caliente. Entre los algoritmos de minería de reglas de asociación, la mayoría de los algoritmos se basan en el algoritmo Apriori, que generará una gran cantidad de conjuntos de candidatos durante el proceso de minería, lo que reducirá la eficiencia de la minería de reglas de asociación. Al mismo tiempo, la minería de reglas de asociación obtendrá una gran cantidad de reglas redundantes, lo que reduce la eficiencia de la minería de reglas de asociación. Además, el rendimiento de la interacción del usuario en la minería de reglas de asociación también es muy pobre. Con base en un estudio en profundidad de los algoritmos existentes, para mejorar el rendimiento de la interacción persona-computadora de la minería de datos del usuario y resolver el problema de las reglas redundantes generadas por la minería de reglas de asociación, se propuso un algoritmo Apriori+ del método de minería de reglas de asociación. El algoritmo Apriori + mejora la forma de almacenamiento de la base de datos de transacciones, mejora la eficiencia y la interactividad de las reglas de asociación y adopta un nuevo preprocesamiento de datos y minería de datos de reglas de asociación orientada al usuario, lo que mejora significativamente su eficiencia. Este artículo toma como trasfondo el proyecto CRM implementado por una empresa de desarrollo inmobiliario, partiendo de las necesidades reales de la gestión de relaciones con los clientes inmobiliarios, y después de analizar los principios básicos y las características técnicas de la minería de reglas de asociación, se centra en el uso de la asociación. tecnología de minería de reglas para analizar las intenciones de los clientes de bienes raíces, analiza en detalle las formas y métodos de aplicar la tecnología de minería de datos en los sistemas de gestión de clientes de bienes raíces y brinda un caso de implementación exitosa.