数据挖掘技术在客户管理中的应用研究

数据挖掘技术.是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程.在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上,讨论了客户管理的特殊性,并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节,给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案.最后进行了简要的效果评价与分析,对于同类应用具有参考价值.     

数据挖掘技术在CRM中的应用

随着电子商务经济模式在社会经济发展中应用程度的加深,客户关系管理逐渐受到企业的关注和重视,而在客户关系管理中,客户的分类是其中的一项必备职能。客户作为一个庞大的群体,要想在庞大的不确定客户信息中挖掘出有价值的信息,还需要数据挖掘技术的应用。基于此,文章先对数据挖掘技术和CRM的相关内容进行了介绍,在此技术上分析了数据挖掘技术在CRM中的具体应用情况。     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在通信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，详细描述了客户数据挖掘的整个应用过程和一些应用案例，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。     

数据挖掘技术在大型商场管理系统中的应用

随着计算机技术与大数据技术的不断成熟,当前相关的应用已经较为成熟,数据挖掘就是较好的体现。它能有效发现潜在信息,综合处理数据,为决策提供帮助。在大型商场的管理系统中,数据挖掘技术能够应用于客户细分、客户信用分、析客户识别与保留中,优化大型商场的管理方式,提高其经济效益。基于此,文章从数据挖掘技术的概述入手,首先分析数据挖掘技术在大型商场管理系统中的具体应用,然后探究相应的注意事项,希望可以借此给数据挖掘技术与商场管理系统的结合研究提供一定的参考。     

数据挖掘技术与电信客户分析

数据挖掘技术以其跨学科、算法丰富及处理海量数据的特点而被广泛应用于金融、零售、电信等领域的客户分析中,帮助企业深入细分客户,提升客户体验,增加企业收入。我国电信运营商正面临着激烈的市场竞争,对深入细分客户的需求也日益强烈,对数据挖掘技术的跟踪与应用的需求十分迫切。本文深入探讨数据挖掘方法论、技术方法及其在电信客户分析中的应用,指出应用中要注意的问题,为对电信客户进行分析提供了参考。     

基于数据挖掘的企业CRM系统分析与设计

主要研究基于数据挖掘技术的客户关系管理的应用,概述了数据挖掘技术的基本理论知识以及客户关系管理的理论和应用,提出了制药企业客户资源管理中存在的问题及解决的方法,实践了数据挖掘在客户等级评价上的主要过程和一般分析方法,这对于数据挖掘实践研究有着重要的现实意义。     

数据挖掘在电信客户价值管理中的应用

电信业竞争本质上是对价值客户的竞争,客户价值管理可以增强企业的竞争优势。数据挖掘是企业进行客户价值管理的有效工具,介绍了数据挖掘技术在电信客户价值管理中的应用。     

关联规则数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

本文介绍了数据挖掘和客户关系管理概念提出的背景及其发展演变的过程,以及专家学者对数据挖掘的观点和定义,阐述了从技术角度和商业应用角度对数据挖掘涵义的认识。本文对于数据挖掘技术中的关联规则挖掘理论和算法给予了重点的介绍,并详细说明了关联规则技术在客户关系管理中的应用,由此得以明确了数据挖掘技术在企业经营管理中的重要性。在关联规则挖掘技术和客户关系管理理论在综合分析的基础上,对于更好的在企业客户关系管理中进行数据挖掘的应用进行了分析和研究。最后以某钢铁集团企业需求为背景,为了提供给企业采用交叉销售模式和策略的科学依据,实现了挖掘客户购买行为和需求规律的功能。     

数据挖掘技术在临床疾病诊疗中的应用探究

当今社会是一个大数据时代,看似杂乱无章的数据,通过数据分析和处理,能够找寻出一定的规律,从而将其应用于工程建设、企业发展、找寻潜在客户等.近年来,随着医院信息化管理的实现,有学者研究后发现,数据挖掘技术在临床疾病的诊疗中同样发挥着重要作用,尤其是在恶性肿瘤类疾病的诊治中.本文主要探讨的是数据挖掘技术在临床疾病诊疗中的应用,全文在具体论述中首先分析了数据挖掘技术的相关内容,其次分析了常用的数据挖掘技术,最后重点分析了数据挖掘技术在恶性肿瘤疾病诊治中的具体应用.     

新型客户订单分析管理

随着互联网的发展,数据量急剧膨胀,人们需要高效、自动化的数据分析工具,数据挖掘应运而生,数据挖掘这种技术是当今研究的热点之一。利用数据挖掘技术对客户订单的研究一直以来是国内外学者研究的热点问题,利用数据挖掘技术对客户订单的管理进行了分析和设计,从大量的数据中抽取有用的商业信息,实现经营管理中的决策支持,从而提高客户订单管理系统的时效性。     

基于数据挖掘技术的通信业客户挽留系统研究

基于数据挖掘技术，建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的C5．0分类技术建立了客户流失预测模型，接着运用K—means聚类技术分析离网客户的离网特征，聚类产生了4个离网客户群，分别分析每个客户群离网的主要原因，然后参照无线通信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了客户挽留建议。     

电子商务中Web的客户访问模式算法的分析与实现

文章通过对电子商务中服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的分析,重点研究了客户分析系统的数据采集、数据处理、数据存储以及跟踪客户在Web上的浏览行为并进行模式分析,并构建了用户访问模式的挖掘模型及算法的分析与实现.     

数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究

论文提出了中小型券商如何在客户关系管理系统中实现数据仓库和数据挖掘的应用方法,首先根据FS—LDM模型建立企业数据模型并进行主题域的划分,完成多层次的数据仓库架构设计及星型结构的客户纬度建模;然后使用聚类技术和逻辑回归技术实现客户分类的动态细分模型和客户流失概率预测模型。     

常用数据挖掘算法研究

为了给企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统提供参考与借鉴,研究了常用数据挖掘算法。通过研究数据挖掘算法基本原理、适用范围及优点,得出可以使用不同的算法来执行同样的业务任务,每个算法会生成不同的结果。因此在一个数据挖掘解决方案中,可以使用一些算法来研究数据,然后使用其他算法,基于这些数据预测特定结果。     

基于数据挖掘的移动用户预测

随着3G市场的深入以及4G商用的开始,移动通信行业面临着激烈的竞争,企业的发展型态已由过去以产品为中心的经营方式转变成为以客户为中心的消费型态。企业的发展必须以对客户的需求和消费行为的了解为重心,否则将会流失重大的商机。对于移动通信行业来说,如何通过数据挖掘技术去找优质客户群及可能流失的客户群具有十分重要的意义。利用数据挖掘技术,通过建立模型,预测电信企业的客户流失情况,为企业提高效益提供参考。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户对企业起着至关重要的影响。新客户的获取无疑对企业的生存和发展起到很重要的作用。客户关系管理系统中,通过分析海量数据之间的联系,建立规范全面的信息模型。为了解决新客户的获取问题,采用数据挖掘技术对客户类别进行预测。通过对数据挖掘各种算法的比较,做了决策树算法编程实验,获得客户类别的预测结果。结果表明,数据挖掘技术能有效提高客户预测的准确率,提高了数据利用率。     

Web数据挖掘研究

Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web的结合。介绍了Web数据挖掘的概念、Web数据挖掘的流程、Web数据挖掘的分类以及3类Web数据挖掘的应用问题。     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining),是指从大量数据中,提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程.本文介绍了数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用过程,以及应注意的问题.指出,通过利用数据挖掘技术建立基于数据挖掘技术的客户关系管理模式,终将极大地提升企业的竞争优势,提高企业的竞争水平.