ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu vào hoạt động chăm sóc khách hàng tại khách sạn vọng cảnh

108 2.8K 7
ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu vào hoạt động chăm sóc khách hàng tại khách sạn vọng cảnh

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và ngành công nghiệp phần cứng đã làm cho khả năng thu thập và lưu trữ thông tin ngày càng nhiều. Tuy nhiên trên thực tế thì chỉ có một lượng nhỏ dữ liệu này là luôn được phân tích. Hiện nay, trong môi trường cạnh tranh, người ta ngày càng cần có nhiều thông tin để hỗ trợ việc ra quyết định, nhưng làm thế nào để lấy được thông tin cần thiết, nhanh chóng từ một lượng dữ liệu khổng lồ để phục vụ cho nhu cầu đó. Để giải quyết vấn đề này, một khuynh hướng kĩ thuật mới đã được phát triển đó là Kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining). Khai phá dữ liệu là quá trình máy tính hỗ trợ việc đào bới và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ. Khai phá dữ liệu dự đoán hành vi và xu hướng trong tương lai, cho phép các doanh nghiệp thực hiện các quyết định theo hướng chủ động, tri thức. Khai phá dữ liệu có nhiều hướng nghiên cứu, trong số đó là các hướng Phân cụm dữ liệu và khai phá luật kết hợp. Trong ngành công nghiệp du lich, đặc biệt là ngành kinh doanh khách sạn, các khách hàng luôn coi thời gian của họ tại khách sạn như là một kinh nghiệm chứ không phải chỉ là một chuyến viếng thăm. Các hoạt động ăn uống, giải trí, spa, hội thảo…đã nuôi dưỡng khái niệm về kinh nghiệm khách hàng. Vai trò của khai thác dữ liệu và phân tích là có thể giúp chúng ta hiểu hơn về những nhu cầu khác nhau của khách hàng. Mặc dù chiến lược cắt giảm chi phí và giá cả cạnh tranh có thể thu hút khách hàng từ đối thủ cạnh tranh, tuy nhiên nhiều dịch vụ ngành công nghiệp khách sạn lợi thế về giá là không đủ. Khai thác dữ liệu- kĩ thuật thăm dò và phân tích dữ liệu từ một số lượng lớn dữ liệu rời rạc để khám phá các mô hình có ý nghĩa và quy tắc giúp doanh nghiệp chọn lọc qua các lớp dữ liệu, nơi mà họ có thể dự đoán, chứ không chỉ đơn giản là phản ứng với nhu cầu của khách hàng. Khách sạn Vọng Cảnh với quy mô khách sạn hai sao, là loại hình khách sạn khá phổ biến tại Huế, được xem là một trong những điểm lưu trú lý tưởng khi khách du lịch đến Huế. Tuy nhiên, lượng khách hàng đến với Vọng Cảnh chưa nhiều và thời gian lưu trú ngắn. Xuất phát từ những lý do trên đề tài “ Ứng dụng khai phá dữ liệu vào hoạt động chăm sóc khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh –Thành Phố Huế” được chọn thực hiện nhằm đề xuất một số giải pháp hỗ trợ chăm sóc khách hàng, giúp khách sạn chủ động hơn với khách hàng và nâng cao vị thế cạnh tranh.

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ỨNG DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀO HOẠT ĐỘNG CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG TẠI KHÁCH SẠN VỌNG CẢNH THÀNH PHỐ HUẾ NGUYỄN THỊ THIA KHÓA HỌC 2009-2013 ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ỨNG DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀO HOẠT ĐỘNG CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG TẠI KHÁCH SẠN VỌNG CẢNH THÀNH PHỐ HUẾ Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Thia Giáo viên hướng dẫn Lớp: K43 Tin Học Kinh Tế ThS. Dương Thị Hải Phương Niên khóa: 2009-2013 Huế, tháng 5 năm 2013 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành khóa luận tốt nghiệp này, trong quá trình nghiên cứu và thực hiện ngoài sự nổ lực của bản thân còn có sự giúp đỡ của thầy cô, gia đình, bạn bè và cán bộ nhân viên khách sạn Vọng Cảnh. Tôi xin trân trọng cám ơn quý thầy cô đã dạy dỗ tôi suốt 4 năm qua. Tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến Cô giáo ThS. Dương Thị Hải Phương đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tôi trong suốt thời gian thực hiện khóa luận. Tiếp đến tôi xin gửi lời cảm ơn đến ban lãnh đạo cùng các anh chị trong Khách sạn Vọng Cảnh đ ã nhiệt tình giúp đỡ, tạo điều kiện cho tôi hoàn thành tốt thời gian thực tập. Cuối cùng tôi xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã động viên, tạo mọi điều kiện để tôi có thể hoàn thành khóa luận này. Tuy nhiên, vì thời gian có hạn nên khóa luận không thể tránh khỏi sai sót, kính mong nhận được sự đóng góp ý kiến, chỉ bảo của thầy cô để khóa luận được hoàn thiện hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn! Huế, tháng 5 năm 2013 Sinh viên Nguyễn Thị Thia Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Dương Thị Hải Phương MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ vii DANH MỤC BẢNG BIỂU vii THUẬT NGỮ VIẾT TẮT ix MỞ ĐẦU 1 1. Lý do chọn đề tài 1 2. Mục tiêu nghiên cứu 2 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2 4. Phương pháp nghiên cứu 2 5. Cấu trúc khóa luận 2 CHƯƠNG I 4 TỔNG QUAN VỀ KHÁM PHÁ TRI THỨC VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 4 1.1. Phát hiện tri thức 4 1.1.1. Khái niệm và sự cần thiết của phát hiện tri thức 4 1.1.2. Tiến trình thực hiện tri thức (1) 4 1.2. Khai phá dữ liệu 6 1.2.1. Khái niệm 6 1.2.2. Quá trình khai phá dữ liệu (6) 6 1.2.3. Nhiệm vụ chính của khai phá dữ liệu 8 1.2.4. Phương pháp khai phá dữ liệu 9 1.2.4.1. Cây quyết định và luật 9 1.2.4.2. Phát hiện luật kết hợp 10 1.2.4.3. Các phương pháp phân lớp và hồi quy 10 Nguyễn Thị Thia i Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Dương Thị Hải Phương 1.2.4.4. Phương pháp quy nạp/ suy diễn 10 1.2.4.5. Phân nhóm và phân đoạn 11 2.2.4.6. Các phương pháp dựa trên mẫu 11 1.2.4.7. Mô hình phụ thuộc dựa trên đồ thị xác suất 12 1.2.4.8. Mô hình học quan hệ 12 1.2.4.9. Khai phá dữ liệu dạng văn bản 12 1.2.4.10. Mạng neuron 13 1.2.4.11. Giải thuật di truyền 13 1.2.5. Những ứng dụng của khai phá dữ liệu (4) 14 CHƯƠNG II 16 BÀI TOÁN KHAI PHÁ DỮ LIỆU VỚI LUẬT KẾT HỢP VÀ PHÂN CỤM 16 2.1. Luật kết hợp 16 2.1.1. Các khái niệm 16 2.1.1.1. Luật kết hợp 16 2.1.1.2. Độ hỗ trợ (support) 16 2.1.1.3. Độ tin cậy 17 2.1.1.4. Tập mục (items) 18 2.1.2. Các tính chất 18 2.1.2.1. Tính chất của tập mục phổ biến 18 2.1.2.2. Tính chất của luật kết hợp 19 2.1.3. Giới thiệu bài toán khai phá luật kết hợp 20 2.1.4. Thuật toán Apriori trong luật kết hợp 22 2.1.4.1 Giới thiệu thuật toán 22 2.1.4.2. Bài toán 1: xác định các tập mục phổ biến 23 Nguyễn Thị Thia ii Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Dương Thị Hải Phương 2.1.4.3. Bài toán 2: Sinh các luật kết hợp từ tập mục phổ biến 26 2.2. Phân cụm dữ liệu 30 2.2.1. Khái niệm 30 2.2.2. Các yêu cầu về thuật toán phân cụm dữ liệu 30 2.2.3. Các kiểu dữ liệu trong phân cụm 31 2.2.4. Phép đo độ tương tự và khoảng cách đối với các kiểu dữ liệu 32 2.2.5. Thuật toán K-means trong phân cụm dữ liệu (7) 37 2.2.5.1 Giới thiệu bài toán: 37 2.2.5.2 Thuật toán K-means 37 CHƯƠNG III 42 ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀO HOẠT ĐỘNG CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG TẠI KHÁCH SẠN VỌNG CẢNH 42 3.1. Tổng quan về khách sạn Vọng Cảnh 42 3.1.1. Thông tin chung 42 3.1.2. Quá trình hình thành, cơ cấu tổ chức bộ máy khách sạn 42 3.1.3. Cơ sở vật chất kỹ thuật 43 Stt 44 Loại phòng 44 Số lượng 44 Chất lượng phòng 44 1 44 Phòng tiêu chuẩn 44 8 44 Nguyễn Thị Thia iii Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Dương Thị Hải Phương Diện tích 35m2, có cửa sổ, giường đơn hoặc giường đôi; phòng tắm với bồn tắm, bồn rửa mặt và vòi hoa sen, khăn tắm, dép đi trong phòng, điện thoại quốc tế; truyền hình cáp TV LCD 25-32 inch; tủ lạnh nhỏ; nước nóng tại phòng 44 2 44 Phòng cao cấp 44 9 44 Diện tích 30m2; có ban công, giường đơn; phòng tắm với bồn tắm, bồn rửa mặt và vòi hoa sen; máy lạnh riêng; truyền hình cáp, TV LCD 32inch internet Wifi; tủ lạnh nhỏ, nước nóng 44 3 44 Phòng gia đình 44 10 44 Diện tích 35m2; có cửa sổ; giường đôi; phòng tắm với bồn tắm. bồn rửa mặt và vòi hoa sen; điện thoại quốc tế; truyền hình cáp; internet Wifi; tủ lạnh nhỏ; nước nóng tại phòng 44 3.1.4. Chất lượng dịch vụ lưu trú của khách sạn 45 3.2. Phần mềm khai phá dữ liệu Weka 47 3.2.2 Môi trường Explorer 50 3.2.3 Xây dựng luật kết hợp trong Weka 50 3.2.4. Xây dựng phân cụm dữ liệu trong Weka 53 3.3. Ứng dụng khai phá luật kết hợp và phân cụm trong weka vào cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng của khách sạn Vọng Cảnh 54 3.3.1. Cơ sở dữ liệu bài toán 54 3.3.2. Tiền xử lý dữ liệu bài toán 55 VN: trongnuoc 58 Nguyễn Thị Thia iv Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Dương Thị Hải Phương Cách thực hiện: 58 3.3.3. Khai thác luật kết hợp bằng thuật toán Apriori 68 Dựa trên tập luật tìm được kết hợp với ý kiến chuyên gia, nghiên cứu tiến hành lọc ra một số luật đặc trưng và phân nhóm chúng để đánh giá sự tác động, phụ thuộc lẫn nhau giữa các thuộc tính liên quan đến hoạt động lưu trú của khách hàng tại khách sạn: 77 Đối với lý do lưu trú: 77 3.3.4. Khai thác phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-means 79 79 Qua kết quả thu được từ luật kết hợp và phân cụm dữ liệu, rút ra một số nhận xét chung về thông tin thu được khi lấy dữ liệu 145 khách hàng lưu trú tại khách sạn Vọng Cảnh: 81 3.4.Một số giải pháp hỗ trợ chăm sóc khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh 81 Khách hàng lưu trú tại sạn chủ yếu là khách đi công tác ngắn ngày. Vì khách chủ yếu là làm việc nên ban quản lý cần thường xuyên kiểm tra chất lượng dịch vụ wifi, dịch vụ điện thoại quốc tế, bổ sung dịch vụ giặt là và nhiệt tình trong việc khách nhờ nhân viên ra ngoài mua giúp một số đồ dùng khác 82 KẾT LUẬN 85 KPDL là một lĩnh vực khoa học liên ngành. Kỹ thuật KPDL dùng dữ liệu cũ để tạo ra thông tin có ích đối với người sử dụng nó. Ứng dụng KPDL trong lĩnh vực kinh doanh khách sạn thông qua đề tài “Ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu vào hoạt động chăm sóc khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh –thành phố Huế”. Đề tài đã tổng kết các kiến thức cơ bản nhất của lý thuyết KPDL, phương pháp khai phá luật kết hợp và phương pháp phân cụm dữ liệu. Có thể coi đề tài là một tài liệu tham khảo khá đầy đủ, rõ ràng về các kiến thức cơ bản trong phương pháp phát hiện luật kết hợp bằng thuật toán Apriori và phương pháp phân cụm dữ liệu bằng thuật toán K-Means. Đồng thời, từ việc tìm hiểu Nguyễn Thị Thia v Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Dương Thị Hải Phương phần mềm khai phá dữ liệu Weka; các vấn đề để xử lý dữ liệu liên quan đến khai phá luật kết hợp nhằm phát hiện và đưa ra mối liên hệ giữa các giá trị dữ liệu trong CSDL, khóa luận đã áp dụng vào bài toán thử nghiệm chăm sóc khách hàng lưu trú tại khách sạn Vọng Cảnh, thành phố Huế và đã đưa ra được một số giải pháp giúp công tác chăm sóc khách hàng được đảm bảo hơn 85 Dựa trên những kết quả đề tài đạt được cũng như các hạn chế còn tồn tại, nghiên cứu đề xuất một số định hướng tìm hiểu tiếp theo của đề tài như sau:. 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO 86 PHỤ LỤC 87 Phụ lục 1: file dữ liệu gốc khachhang.csv 87 Phụ lục 2: file dữ liệu sau khi xử lý DULIEUSAUKHIXULY.CSV 90 Nguyễn Thị Thia vi [...]... hiểu luật kết hợp; thuật toán Apriori trong khai phá luật kết hợp; Tìm hiểu phân cụm dữ liệu; thuật toán K-Means trong phân cụm dữ liệu Chương 3: Ứng dụng khai phá dữ liệu trong quản lý khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh Trình bày tổng quan về khách sạn Vọng Cảnh; tìm hiểu phần mềm khai phá dữ liệu Weka; kết quả khai phá dữ liệu bằng thuật toán Apriori và kết quả khai phá dữ liệu bằng thuật toán K-Means;... khách sạn chủ động hơn với khách hàng và nâng cao vị thế cạnh tranh 2 Mục tiêu nghiên cứu Đề tài Ứng dụng khai phá dữ liệu trong quản lý khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh nhằm đạt được những mục tiêu sau: - Tìm hiểu lý thuyết khai phá dữ liệu - Tìm hiểu phần mềm khai phá dữ liệu WEKA - Ứng dụng thuật toán Apriori và thuật toán K-Means vào cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng của khách sạn Vọng Cảnh để... tính liên quan tới hoạt động lưu trú của khách hàng cũng như tìm ra các nhóm khách hàng mục tiêu của khách sạn - Đề xuất một số giải pháp hỗ trợ quản lý chăm sóc khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh 3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Về nội dung: Nghiên cứu về lý thuyết khai phá dữ liệuứng dụng của nó trong quản lý khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh - Về không gian: khách sạn Vọng Cảnh (Thành Phố Huế)... khi khách du lịch đến Huế Tuy nhiên, lượng khách hàng đến với Vọng Cảnh chưa nhiều và thời gian lưu trú ngắn Xuất phát từ những lý do trên đề tài “ Ứng dụng khai phá dữ liệu vào hoạt động chăm sóc khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh –Thành Phố Huế” được chọn thực Nguyễn Thị Thia 1 Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Dương Thị Hải Phương hiện nhằm đề xuất một số giải pháp hỗ trợ chăm sóc khách hàng, giúp khách. .. bộ dữ liệu khổng lồ Khai phá dữ liệu dự đoán hành vi và xu hướng trong tương lai, cho phép các doanh nghiệp thực hiện các quyết định theo hướng chủ động, tri thức Khai phá dữ liệu có nhiều hướng nghiên cứu, trong số đó là các hướng Phân cụm dữ liệukhai phá luật kết hợp Trong ngành công nghiệp du lich, đặc biệt là ngành kinh doanh khách sạn, các khách hàng luôn coi thời gian của họ tại khách sạn. .. giá là không đủ Khai thác dữ liệu- kĩ thuật thăm dò và phân tích dữ liệu từ một số lượng lớn dữ liệu rời rạc để khám phá các mô hình có ý nghĩa và quy tắc giúp doanh nghiệp chọn lọc qua các lớp dữ liệu, nơi mà họ có thể dự đoán, chứ không chỉ đơn giản là phản ứng với nhu cầu của khách hàng Khách sạn Vọng Cảnh với quy mô khách sạn hai sao, là loại hình khách sạn khá phổ biến tại Huế, được xem là một... dữ liệu không đầy đủ, dữ liệu nhiễu, dữ liệu không nhất quán,.v.v), rút gọn dữ liệu (sử dụng hàm nhóm và tính tổng, các phương pháp nén dữ liệu, sử dụng histogram, lấy mẫu,.v.v) Sau bước này, dữ liệu sẽ nhất quán, đầy đủ, được rút gọn, và được rời rạc hóa • Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu (Transformation) Trong giai đoạn này, dữ liệu đưa ra có thể sử dụng và điều khiển được bởi việc tổ chức lại nó, dữ liệu. .. phân tích và xử lý số liệu: sử dụng thuật toán Apriori và thuật toán K-Means bằng phần mềm khai phá Weka để phân tích và xử lý số liệu 5 Cấu trúc khóa luận Chương 1: Tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu Trình bày tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu Nguyễn Thị Thia 2 Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Th.S Dương Thị Hải Phương Chương 2: Bài toán khai phá dữ liệu với luật kết hợp... áp dụng, từ đó hình thành bài toán, xác định các nhiệm vụ cần hoàn thành Bước này cho phép chọn ra các phương pháp KPDL thích hợp với mục đích ứng dụng và bản chất của dữ liệu Bước thứ hai: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu Là thu thập và xử lý số liệu thô, còn được gọi là tiền xử lý dữ liệu nhằm loại bỏ nhiễu (Làm sạch dữ liệu) , xử lý việc thiếu dữ liệu (làm giàu dữ liệu) , biến đổi dữ liệu và rút gọn dữ. .. Phương pháp nghiên cứu • Phương pháp nghiên cứu tài liệu: tham khảo các tài liệu liên quan từ các nguồn như sách vở, báo chí • Phương pháp thu thập số liệu: + số liệu thứ cấp: các số liệu, tài liệu thu thập từ các phòng ban của khách sạn Vọng Cảnh (thông tin khách hàng lưu trú, giá phòng,…) + số liệu sơ cấp: phương pháp quan sát, phỏng vấn các đối tượng liên quan thông qua bảng hỏi • Phương pháp phân . người sử dụng nó. Ứng dụng KPDL trong lĩnh vực kinh doanh khách sạn thông qua đề tài Ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu vào hoạt động chăm sóc khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh –thành phố Huế” lượng khách hàng đến với Vọng Cảnh chưa nhiều và thời gian lưu trú ngắn. Xuất phát từ những lý do trên đề tài “ Ứng dụng khai phá dữ liệu vào hoạt động chăm sóc khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh. khách sạn Vọng Cảnh Trình bày tổng quan về khách sạn Vọng Cảnh; tìm hiểu phần mềm khai phá dữ liệu Weka; kết quả khai phá dữ liệu bằng thuật toán Apriori và kết quả khai phá dữ liệu bằng thuật

Ngày đăng: 23/04/2014, 18:14

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • DANH MỤC HÌNH VẼ

  • DANH MỤC BẢNG BIỂU

  • THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

  • MỞ ĐẦU

    • 1. Lý do chọn đề tài

    • 2. Mục tiêu nghiên cứu

    • 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

    • 4. Phương pháp nghiên cứu

    • 5. Cấu trúc khóa luận

    • CHƯƠNG I

    • TỔNG QUAN VỀ KHÁM PHÁ TRI THỨC VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU

      • 1.1. Phát hiện tri thức

        • 1.1.1. Khái niệm và sự cần thiết của phát hiện tri thức

        • 1.1.2. Tiến trình thực hiện tri thức (1)

        • 1.2. Khai phá dữ liệu

          • 1.2.1. Khái niệm

          • 1.2.2. Quá trình khai phá dữ liệu (6)

          • 1.2.3. Nhiệm vụ chính của khai phá dữ liệu

          • 1.2.4. Phương pháp khai phá dữ liệu

            • 1.2.4.1. Cây quyết định và luật

            • 1.2.4.2. Phát hiện luật kết hợp

            • 1.2.4.3. Các phương pháp phân lớp và hồi quy

            • 1.2.4.4. Phương pháp quy nạp/ suy diễn

            • 1.2.4.5. Phân nhóm và phân đoạn

            • 2.2.4.6. Các phương pháp dựa trên mẫu

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan