基于数据挖掘的电商客户流失预测建模方法研究

文章针对数据挖掘技术在电子商务客户流失预测方面的应用研究,使用决策树算法、支持向量机算法分别建立电子商务客户流失预测模型,分析客户流失特征数据,并对2种方法的预测结果进行分析.     

结合K--means的分类方法在电信客户流失中的应用

通过对电信业客户流失预测的国内外研究成果的分析,我们发现造成电信业客户流失原因种类比较多、难以用一种通用的划分标准对流失客户的流失特征进行刻画,因此本文提出了将K—means算法与传统的分类算法相结合的方法进行客户流失分析,并进行了应用实验．该实验以中国联通湖南某地区X分公司的客户数据为基础,利用数据挖掘软件Clementine8．1建立了客户流失分类预测模型,模型的应用结果表明：新方法对客户流失预测的命中率高于传统的分类预测算法．     

基于数据挖掘技术的电信业客户流失分析

传统客户流失分析方法有、测定客户流失率、客户保持率、客户增长速度以及生存分析方法等,这些方法只是使用简单的量化指标,缺乏对隐含在客户数据中深层次信息的挖掘和分析。本文中,以某移动通信公司的部分客户数据为基础,运用数据挖掘技术和方法对众多电信运营商所面临的共同问题——客户流失进行了深入探讨,从而提供了新的评估和分析角度,为市场人员制定“一对一”的个性化销售策略提供了较为可靠的理论依据。     

决策树算法与客户流失分析

为了向市场人员提供决策依据,有效降低客户流失率,基于数据挖掘平台Clementine,构造出一种客户流失模型,并分别利用决策树算法C5.0及分类和回归算法对某运营商提供的实际数据进行实验分析。对比实验结果可知,C5.0算法在准确率及覆盖率等方面更适合于该运营商。     

数据挖掘在客户生命周期中的应用研究

针对目前客户生命周期研究大多停留在定性研究,难于较为准确地判断客户所属生命周期的具体阶段,然而这又是客户生命周期研究的重点问题,应用数据挖掘中决策树算法,结合客户生命周期定性研究的一些研究成果,构建了电信行业的客户生命周期判定模型,并给出了该模型的一些可能的改进方案及应用.     

贝叶斯和SVM在物流客户流失分析中的应用

介绍了客户流失预测的常用方法.基于ORACLE商业智能工具,分别利用贝叶斯法和SVM法对物流客户流失进行预测分析,并对2种方法进行了比较.结果表明,SVM算法的预测效果较好,但Bayes算法具有对数据质量要求不高、算法简单、易于实现、便于直观展现等优势.     

银行客户定期存款认购的统计决策研究

当今银行之间的竞争日益加剧,能有效地挖掘潜在客户并为之提供差异化服务,对提高银行竞争力尤为重要.用决策树算法对可能影响银行客户是否认购定期存款的21个影响因素进行数据挖掘分析,构建了银行客户认购定期存款业务影响因素的决策树模型.研究结果表明显著影响客户认购定期存款的3个因素为员工指标人数、持续时间和月份,这可以大大缩小银行推送认购定期存款的客户范围,有利于提高银行效率.     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据挖掘技术和CRM的基本概念,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,并着重对决策树技术进行了研究。针对SPRINT算法在数值型属性分裂过程中计算量大、效率低的缺点,提出了一种新的数值型属性的分裂方法,并对SPRINT算法进行了改进,并用改进的SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

针对从CRM的海量信息数据中发现有价值的知识和规律的技术难题,提出将数据挖掘技术应用到CRM中,综合运用多种数据挖掘技术发掘出潜在的价值高的客户关系,预测客户的购买行为。阐述了数据挖掘技术应用到CRM中的流程和方法,并基于CART决策树算法构建了CRM数据挖掘模型,达到了CRM交互过程中的智能化要求,从而帮助企业更好的了解客户行为,提高企业核心竞争力。     

基于决策树ID3算法研究与实现

阐述数据挖掘的决策树算法,对ID3算法基本理论和原理进行介绍。运用该算法对教师教学质量测评数据进行分析,构造出质量测评数据决策树模型。