数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某电器行业客户关系管理系统为例,设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

流程驱动的客户关系分析系统的设计与研究

客户关系管理系统（CRM）的应用已经越来越普遍,分析功能的深化是客户关系管理的一大发展趋势,应用数据挖掘技术能够对客户的行为以及市场趋势进行有效的分析。设计了适合数据挖掘技术应用的客户关系分析系统,并提出了一种流程驱动的分析处理过程,支持客户关系分析评价系统功能的实现,使之既能满足系统的功能需求,又具有较好的灵活性和易用性。系统可以帮助企业理解各种客户行为模式,掌握市场发展趋势以保证企业在激烈的竞争中立于不败之地。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

本文针对某烟草企业客户关系管理应用的现有需求和发展趋势以及客户关系管理理论的特色,提出基于数据挖掘技术的客户关系管理优化策略,讨论了数据挖掘技术在客户关系管理中的具体作用并对CRM中的数据挖掘过程进行了分析和研究,描述了原型验证系统的具体实现,探讨了实用化的可行性.     

数据挖掘技术在客户关系管理系统的应用

为了提高客户关系管理系统的系统效率,在客户关系管理系统中引入了数据挖掘技术,改善后的系统整合管理资源、业务流程和专业技术,能够构建服务消费者的集合,满足客户需求。笔者通过研究潍坊市的电信业务,在客户关系管理系统中加入了数据挖掘技术,从而提高客户关系管理系统的效率和客户满意度。     

基于数据挖掘的银行CRM系统的研究

数据挖掘是一种深层次的信息处理技术,客户关系管理一种以客户为中心,旨在改善企业与客户关系的管理机制,银行客户关系管理系统将数据挖掘技术应用于客户关系的管理,有利于开拓新的产品种类,降低运营成本,提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统构成进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘的银行客户关系管理系统的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,客户关系管理是以客户为中心的管理机制和发展策略,银行客户关系管理系统将二者结合起来,能够提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统架构进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘为CRM添翼

不能说没有数据挖掘的客户关系管理系统不是客户关系管理,但只有采用了数据挖掘技术的CRM系统,才是符合现代企业要求的高效的客户关系管理系统     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统设计与实现

本文以某汽车销售服务有限公司为背景,设计了汽车销售客户关系管理系统.在该系统中,依据数据挖掘思想实现了对现有数据的分析、处理,并对客户行为特征进行分析,为管理者提供决策信息,是数据挖掘技术在客户关系管理领域实用化的有益尝试.     

数据仓库和数据挖掘技术在商业银行CRM中的应用

本文主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的框架,模型建设,并对商业银行客户关系管理CRM系统介绍分析,重点阐述了商业银行如何通过先进的数据仓库、数据挖掘技术来实现真正分析型的客户关系管理系统。     

数据挖掘在CRM中的应用设计

讨论了在客户关系管理 (CRM)中用于客户细分和建立客户轮廓的数据挖掘技术。首先指出 CRM的概念和分类 ,然后分析了几种数据挖掘方法 ,最后提出面向 CRM的数据挖掘应用设计。     

数据仓库中基于模糊数据的数据立方体设计

数据仓库中的维数据或度量数据都是确定的,其多维分析也是基于确定数据展开的。在现实中,由于环境的复杂与不确定性,常常需要对模糊数据进行多维分析。文章利用隶属度函数实现确定数据的模糊化,形成基于模糊数据的数据立方体,用以展开多维分析。     

近距离无线通信的嵌入式数据记录设备设计

根据某工业现场电子设备数据记录的要求,设计了一种基于近距离无线通信的嵌入式数据记录系统。该系统分为数据存储和数据下载两大功能组成部分：数据存储部分利用DSP和FPGA完成信号的采集和处理,并将其存储到CF卡中;数据下载部分利用红外和蓝牙无线接口,在DSP的控制下实现数据的无线下载。     

基于分层抽样的重叠深网数据源选择

深网查询在Web上众多的应用,需要查询大量的数据源才能获得足够的数据,如多媒体数据搜索、团购网站信息聚合等.应用的成功,取决于查询多数据源的效率和效果.当前研究侧重查询与数据源的相关性而忽略数据源之间的重叠关系,使得不同数据源上相同结果的数据被重复查询,增加了查询开销及数据源的工作负载.为了提高深网查询的效率,提出一种元组水平的分层抽样方法来估计和利用查询在数据源上的统计数据,选择高相关、低重叠的数据源.该方法分为两个阶段：离线阶段,基于元组水平对数据源进行分层抽样,获得样本数据;在线阶段,基于样本数据迭代地估计查询在数据源上的覆盖率和重叠率,并采用一种启发式策略以高效地发现低重叠的数据源.实验结果表明,该方法能够显著提高重叠数据源选择的精度和效率.     

基于ETL-KETTLE的贵州卷烟营销大数据分析及可视化

为了实现对贵州卷烟销售大数据的分析及可视化,基于开源数据分析工具KETTLE构建了ETL过程模型,对现有的卷烟销售基础大数据进行抽取、转换、加载,形成分析型数据,快速高效地实现了数据集成.经过ETL处理的集成数据,为卷烟销售大数据可视化系统及进一步的数据挖掘、决策支持提供了数据基础.同时,采用GIS平台构建和可视化技术,设计并实现了卷烟销售大数据可视化分析系统,为企业的数据分析和决策支持提供了数据展示及分析平台.     

基于数据分布的聚类联邦学习

联邦学习(federated learning)可以解决分布式机器学习中基于隐私保护的数据碎片化和数据隔离问题。在联邦学习系统中,各参与者节点合作训练模型,利用本地数据训练局部模型,并将训练好的局部模型上传到服务器节点进行聚合。在真实的应用环境中,各节点之间的数据分布往往具有很大差异,导致联邦学习模型精确度较低。为了解决非独立同分布数据对模型精确度的影响,利用不同节点之间数据分布的相似性,提出了一个聚类联邦学习框架。在Synthetic、CIFAR-10和FEMNIST标准数据集上进行了广泛实验。与其他联邦学习方法相比,基于数据分布的聚类联邦学习对模型的准确率有较大提升,且所需的计算量也更少。     

基于关联分析的智能电网数据传输冗余动态校验系统

电网数据在传输过程中会出现重复传输同一个数据和保留多个相同数据副本等现象,影响电网管理人员对电网运行状态调整的速度,为提高电力系统动态校验智能电网数据传输冗余准确率,提升动态校验速度,提出了基于关联分析的智能电网数据传输冗余动态校验系统.硬件设计方面,在前人对系统硬件设计的基础上,设计系统硬件框架,数据采集模块和合并单...     

构建数据仓库实例

介绍了数据仓库技术的概念和内容,以数据仓库D系统的构建为实例,对建立数据仓库系统的理论和实践上的研究.分析了W企业的实际情况,设计出了适合企业需求的系统整体结构.对确定系统开发模式,以及设计数据模型的方法和过程加以描述.以数据仓库系统建设中的数据的提取、加载和联机分析处理（OLAP）为重点,对数据仓库的设计开发过程进行了详细的阐述.     

基于数据变化率和重构贡献图的微小故障诊断方法

针对复杂工业过程的微小故障诊断问题,提出一种数据预处理与重构贡献图相结合的故障诊断方法;为了克服非高斯分布数据对故障检测准确性的影响,通过基于数据变化率的方法对样本原始数据进行预处理后,可以有效地检测过程变量的微小故障,以此建立故障诊断主元分析模型;检测出系统故障后,为了提高故障辨识准确度,采用一种平均残差差值重构贡献图的方法对故障进行辨识;通过正常样本数据和故障数据在残差子空间中的投影,获取两个数值的残差差值向量,计算重构贡献值来确定故障变量;以田纳西-伊斯曼(TE)过程为对象进行了故障诊断仿真实验,并与传统贡献图和重构贡献图方法的辨识准确率相比较,结果表明所提方法具有良好的故障诊断性能。     

朴素贝叶斯小样本金融客户分类方法与分类偏好研究

对金融客户进行准确分类是向其提供个性化服务的前提.针对某金融产品的销售需求,通过在线推销测试收集客户样本数据,并根据用户反馈标注样本.通过构造概率分布函数、离散化连续型数据两种方式构建贝叶斯分类器.利用交叉检验训练和测试分类算法,发现朴素贝叶斯分类算法性能优于高斯贝叶斯算法和逻辑回归算法.离散化连续型数据过程中结合分类偏好进行数据过滤,实验证明,异常数据滤除率参数对客户分类算法的准确性有显著影响,通过恰当设置该参数的取值,可以调节分类算法的分类偏好.方法对于提升金融产品销售效率,降低营销成本有参考价值.     

导引头电子舱数据采集系统的设计与实现

为了在实际应用中完成导引头电子舱的数据采集任务,通过对数据采集的相关内容介绍和PCI总线规范实现机制的仔细研究和详细分析,给出了数据采集系统的结构框图和工作原理以及其硬件电路的具体实现,此外,还提出了PCI设备驱动程序的几种常用开发方法;该系统能够实现对实验数据的正确采集和有效处理,其性能和指标均能够满足某型号导引头电子舱数据采集系统的要求,在工程应用中证明是可行的,而且具有较强的通用性和灵活性.