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。     

数据挖掘在电值客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步.本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电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,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程.     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(DataMining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电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,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

数据挖掘在电信企业客户关系管理中的应用

1 引言在我国加入WTO的情况下,电信企业正面临着巨大的挑战和机遇。落后的管理手段和经营方式已经难以适应信息化社会的潮流。市场竞争越来越激烈,客户生命周期不断的缩短,采用先进的管理手段和技术已成为各电信企业解决问题的必由之路。2 数据挖掘概述数据挖掘是一门新兴的信息技术,在电信企业中有着广阔的应用市场和开发前景。数据挖掘技术可以从大量的数据中挖掘出潜在的、有价值的模式或规律,而这些模式或规律可以辅助商业决策,最终给企业带来一定的价值,实现从商业数据到有价值的商业信息(知识)的转变。数据挖掘过程可以分为四个阶…     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

随着中国电信的改革和重组,中国电信业的市场环境发生了根本性的变化,中国电信服务市场逐步形成了从最初个别运营商垄断市场到数家大运营商主导、多家小运营商参与、新运营商不断加人的电信市场竞争的新格局。我国加入WTO后,我国电信市场将逐步对外开放,一些世界级的电信巨头将通过多种手     

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。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文对数据挖掘这一数据分析技术进行了综述，介绍了数据挖掘的背景及其定义、功能和过程，并给出了数据控制技术在客户关系管理中的不同方面的应用实例。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文对数据挖掘这一数据分析技术进行了综述 ,介绍了数据挖掘的背景及其定义、功能和过程 ,并给出了数据挖掘技术在客户关系管理中的不同方面的应用实例     

模糊数据挖掘在客户关系管理中的应用

应用模糊数据挖掘方法，给出了模糊数据挖掘中基于聚类分析的算法以及详细的模糊聚类分析步骤，对复杂的客户需求进行合理聚类，充分体现客户需求的个性化与产品模块的完备性。模糊数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。     

数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用

有效及时的处理客户信息,并挖掘出客户的消费倾向,实现精确营销成为电子商务时代企业的关注。本文主要阐述数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的具体应用及应用步骤,用实例说明了电子商务客户关系管理中数据挖掘的应用价值。     

数据挖掘在移动通信市场的应用

数据挖掘在企业市场营销中得到广泛应用。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法被用于进行客户行为分析、建立交叉销售模型、客户忠诚度分析、反欺诈分析、流失预警等等。     

贝叶斯构造网络算法在电信CRM中的应用

客户流失是各大运营商面临的一个挑战，随着市场的逐渐饱和，减少客户流失成为企业战略发展的一个重要组成部分。数据挖掘技术的核心功能在于通过历史数据预测未来的发展趋势，数据挖掘技术的使用可以在客户流失前及时给营销人员预警，使营销人员可以及时的挽留客户，从而降低客户流失率。本文通过对客户流失的业务需求和数据挖掘技术的介绍，提出了一种客户流失预测分析的解决方案。     

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。     

CRM在中国电信业中的应用

客户关系管理(CRM)是基于数据仓库的信息分析系统。它利用数据仓库和数据挖掘技术分析客户的需求,从而为企业确定市场方向,巩固和发展新老客户提供依据。中国加入WTO后,面对即将来临的电信市场大战,国内电信运营商必须调整经营观念,加快CRM的建设。     

创智客户关系管理系统在通信中的应用

客户关系管理(CRM)可以帮助电信运营商树立以客户为中心的战略思想,实现从以生产运营为主向以客户服务为主的转变。实际上,实施CRM的过程就是电信运营商在管理思想、服务意识和业务流程等各方面综合转变的过程。创智公司的CRM系统客户实施有效的综合管理,通过建立一个统一协作的、与业务支撑系统无缝集成的CRM平台,全面提升企业的客户服务能力。     

基于数据挖掘的PCB质量诊断

在当今竞争激烈的市场环境下基于顾客关系管理的企业经营理念,越来越受到企业的重视。一种基于数据挖掘的PCB质量诊断方法应运而生,该方法能够建立顾客信息的搜集以及快速反应机制,针对顾客所反映的质量问题,做出正确、快速的回复与处理。     

基于数据挖掘技术的电信业客户流失管理框架

本文首先阐述了客户资源的重要性,然后对客户流失这一当今运营商普遍遭遇的难题进行了分析.接着从理论上指出了过去客户保持手段的弊端,分析了防止客户流失的新思路和途径,并总结和归纳了电信业以客户流失管理为主题的数据挖掘项目的几个关键点.在此基础上,提出了基于数据挖掘的客户流失解决方案框架.     

数据挖掘在情报侦察系统中的应用

简要介绍了数据挖掘的概念和典型的处理过程,分析了通信对抗情报侦察系统在复杂电磁环境下实现电磁态势监视和电子对抗情报支援的情报处理需求。提出了应用数据挖掘技术的通信对抗情报侦察系统总体框架。结合不同种类和不同平台侦察传感器获得的多源情报侦察数据类型和特点,详细论述了采用数据挖掘从海量的多维侦察数据中获取侦察情报的方法。