智慧用电管理系统中电力客户立体画像的构建及应用

为了实现智慧用电管理系统中电力客户的优化管理,需要对电力客户进行立体画像构造。提出了基于多维类别特征识别和角点标识的智慧用电管理系统中电力客户立体画像构建方法。用户画像信息跟踪采集模型,采用空间特征域分类方法进行用户画像信息分类处理。利用多尺度逐层分析方法进行模糊电力客户画像的精准定位,提取客户立体画像的用电类别特征量,采用特征域分类和分块匹配方法进行立体画像的误差修复,实现用户画像的特征快速准确定位。对提取的电力客户立体画像用电需求特征量采用支持向量机学习算法进行自适应分类,实现对智慧用电管理系统中电力客户立体画像多维构建。结果表明,采用该方法构建电力客户立体画像的特征细分能力较好,客户立体画像信息准确度高。     

客户关系管理系统中潜在客户管理系统分析与设计——以物流行业为例

物流行业客户关系管理系统中的潜在客户管理系统,是物流企业客户关系管理系统中分析潜在客户价值、制定客户策略、挖掘潜在客户不可缺少的组成部分,因此潜在客户管理系统对于物流企业来说至关重要。本文根据现存多数客户关系管理系统中对潜在客户管理的现状,结合物流行业市场竞争环境下,物流企业对潜在客户管理提出的新要求进行系统功能分析,并提出设计方案。     

支持向量机在银行贷款客户分类中的应用研究

随着客户关系管理系统的不断发展和应用,使用先进的算法进行客户分析变得越来越重要。尤其是象银行这种以客户为导向的行业,客户分析是十分必要的。当前,支持向量机方法作为一种统计学习理论的分类方法已经发展的比较成熟而且成功应用到了很多领域。文章解决的主要问题是对银行的客户数据根据其属性对客户进行分类,为银行的客户关系管理系统提供一种可靠的分类方法。文中主要介绍了银行的客户分类学习的过程和结果,如,客户数据清洗,数据预处理,SVM进行数据分类,多类分类处理,客户属性选择等问题。     

支持向量机在银行贷款客户分类中的应用研究

随着客户关系管理系统的不断发展和应用,使用先进的算法进行客户分析变得越来越重要.尤其是象银行这种以客户为导向的行业,客户分析是十分必要的.当前,支持向量机方法作为一种统计学习理论的分类方法已经发展的哪比较成熟而且成功应用到了很多领域.文章解决的主要问题是对银行的客户数据根据其属性对客户进行分类,为银行的客户关系管理系统提供一种可靠的分类方法.文中主要介绍了银行的客户分类学习的过程和结果,如,客户数据清洗,数据预处理,SVM进行数据分类,多类分类处理,客户属性选择等问题.     

基于客户细分的客户流失预测研究

分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型.首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征.再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型.最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户.实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单.     

基于RFM和粗糙集的客户分类规则提取

通过分析现有的分类规则提取方法,给出了一种提取客户分类规则的方法,该方法对客户的RFM属性进行K-均值聚类以确定客户价值,利用粗糙集完成规则提取,为客户分类提供了一种新的思路.通过实例验证了这种方法能够有效地对客户进行细分、提取分类规则,并提高了分类准确性.     

利用数据挖掘方法分析客户生涯价值

针对客户生涯价值分析这一客户关系管理系统的重要问题,在分析已有工作的基础上,经过多级数据归约,提出了多商品配送企业适合工程计算的客户生涯价值公式。进而对客户进行了高速聚类挖掘,找出了客户群的特点,对公司有针对性地制定客户策略起到了一定的指导作用。     

K均值聚类算法在商业银行客户分类中的应用

研究商业银行客户分类优化问题.商业银行客户类别具有多变性,其类别由初始聚类中心来确定,而传统K均值初始聚类中心固定,不能适应客户类别具有多变性,导致商业银行客户分类结果易陷入局部最优,分类准确率极低.为了提高商业银行客户分类的准确率,提出粒子群优化K均值聚类的商业银行客户分类模型.模型将K均值的初始聚类中心作为一个粒子,商业银行客户分类准确率作为粒子群优化的目标函数,通过粒子相互协作获得最优初始聚类中心,聚类中心具有自适应性,使然后采用最优K均值聚类算法对银行客户进行分类.仿真结果表明,优化K均值算法收敛速度快,提高了客户分类准确率,分类结果更加合理,便于对商业银行为客户采取相应经营策略.     

云计算服务中客户感知价值模型和评价方法研究

论文对云计算服务链中客户感知价值的主要特征进行分析,并借鉴参考加拿大IT产业服务部门的顾客感知价值表的分类方法,提出不确定云计算服务复杂环境下构成客户感知价值驱动因素对应的评价指标。然后,分析客户感知价值的形成过程,运用SE-RVQUAL理论的"期望-感知"模型方法,提出客户感知价值模型及评价方法。为解决客户感知价值的动态识别、评价方法的随机鲁棒优化问题提供一种新的思路和解决方案。     

CRM中客户分类方法的研究与应用

在企业管理中,如何将不同客户按照对企业的贡献程度分类并加以实现,以辅助制定经营策略,成为研究热点.针对具体的燃气行业进行了分析,提出了一套适用其的客户分类指标.并且借鉴蚁群算法,做了相应的改进,与聚类分析方法相结合,将此算法在企业现有数据的基础上进行了实现,得到了较好的聚类结果.