基于数据挖掘的移动客户流失分析系统

客户流失是竞争日益激烈的市场中移动公司面临的一大难题。\"移动客户流失分析系统\"在数据挖掘的基础上,实现了客户流失模型的管理应用,其中关键的环节是通过流失客户的预测和分析,辅助市场经营人员制订相应的策略。文中介绍了决策树和聚类两种数据挖掘算法在该过程中的应用,并对得到的结果进行了说明和分析。实践证明,该系统提供的信息能够科学地帮助移动公司解决客户流失的问题。     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。     

数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用

客户频繁流失是电信行业发展中所面临的一个严重问题,该文主要是对电信行业客户．流失情况进行教据挖掘,针对运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的自然属性和行为属性进行挖掘分析,建立客户流表的预测模型。介绍了建立模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中运用决策树方法实现了整个建模过程。     

数据挖掘在电信行业客户流失预测中的应用

客户流失是电信行业发展过程中所面临的一个严重问题,直接影响到运营商的企业效益。本文主要介绍了对电信行业客户流失情况进行数据挖掘的过程,改进了已有模型存在的缺乏灵活性、难以处理高维度数据的缺点,根据运营商的历史数据资料,利用SAS/EM模块对客户的固有特征和行为特征进行挖掘分析,采用决策树分类算法的CART算法建立了聚类分析模型和包括评估模块在内的一套完整的流失预测模型,能够直观地显示出流失客户的基本特征,并且可以对任意的数据集进行分析,有效提高了模型的普遍应用性和准确性。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用

本文在研究数据挖掘技术和电信客户分析系统的基础上，研究和提出了基于粗糙集等价关系的电信客户分析系统，本系统所采用的核心算法，是结合电信行业特点，对传统Apriori关联规则挖掘算法的改进，利用粗糙集等价关系的概念进行关联规则的挖掘。构建了其在电信客户分析中的应用模型，并作为某电信公司客户分析系统的核心部件投入使用，取得了较好的应用效果。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

电信企业的客户分析业务活动会产生大量的数据并形成了各自的事务型数据库,数据挖掘技术可以把分散的数据集中起来获取所需的知识.本文在介绍了电信客户关系管理系统的基础上,对数据挖掘技术进行了深八分析,构建了其在电信客户分析中的应用模型,通过某电信运营商所提供的大量的现实数据加以应用,输出结果验证了模型的合理性、有效性和实用性.     

基于数据挖掘的银行客户细分模型

随着银行客户的增多,如何对客户进行分类,制定有针对性的营销策略,保留住优质客户,是银行客户关系管理的重要内容。本文利用X-means算法建立银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。     

基于数据挖掘技术的电信客户精确化营销

本文主要介绍精确营销产生的背景,以及精确定义和五个阶段,重点介绍了在精确营销过程中如何使用的数据挖掘技术,收集和处理客户信息的方法,通过MineSet挖掘工具如何对客户行为模式和客户价值进行准确判断和分析,为客户精确化营销进行数据准备。     

数据挖掘技术在客户保持中的应用研究

客户保持是商业应用领域中的一个重要研究课题,本文提出了一种利用数据挖掘技术来对客户资料进行分析,找出目标客户群和潜在客户群以及可能判离的客户群,从而达到客户保持的目的。     

数据挖掘技术在客户分类管理中的应用

客户是企业生存和发展的关键。保持、吸引客户和充分发掘客户的盈收潜力,是企业提高核心竞争力的重中之重。本文针对电信CRM系统中当下比较关注的移动电话客户信息原始数据,利用聚类分析中的K-means算法理论,采用SPSS数据挖掘工具实现对客户群的聚类细分,得到不同类型用户的类特征,从而为管理和营销人员制定管理和营销方案提供依据.     

基于数据挖掘的4G客户识别系统模型研究

随着电信企业的重组和4G牌照的发放,中国电信市场进入更加激烈的全业务竞争时代,适应日趋激烈的市场竞争环境,成为电信企业的重要问题.如果还是通过一些传统的、简单的数据统计,对于数据的利用仅限于数据的表层信息,而没有去挖掘数据之间更加深层次的信息,是不可能从如此海量的数据和信息中找到解决复杂问题的规律的.数据挖掘技术是一种功能强大的新技术,它能帮助企业在构建数据仓库中找到最重要的信息.     

数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

该文将数据挖掘技术应用于银行客户关系管理中的客户细分,探讨了对银行个人客户进行细分的方法,并依据分类结果分析了这种方法的有效性。研究目的是利用决策树算法建立挖掘模型分析个人客户信息,将满足理财金账户的客户细分出来,并制定不同的销售措施及差别服务。此方法已经投入运行,实践证明该方法实用、可操作性强,对银行产生了积极的影响。     

基于数据挖掘的航空公司客户信息分析

通过对航空公司现有数据仓库中客户信息的分析,针对客户关系管理中忠诚度这一问题,提出了一种基于数据挖掘技术的客户忠诚度计算模型;并通过实验对客户群进行了聚类分析,从而为航空公司针对不同客户群制定实施客户关怀,完善客户关系管理系统提供一定的理论依据。     

基于客户细分的电信数据挖掘

数据挖掘以其强大的数据处理能力和信息挖掘能力广泛应用于各行各业。在电信业可以应用这项技术进行客户细分的研究。文章重点阐述了应用数据挖掘进行电信行业客户细分的方法和步骤。     

基于LRFMC模型的客户价值数据挖掘方案

人工成本永远是企业运营预算的重中之重,数据挖掘可以有效发现数据中包含的客户价值,提供不同客户群体的针对性服务,合理布局和提高现有客服人员的资源效率.基于RFM模型提出了LRFMC客户价值评价模型,通过对比特征值的权重,利用K-means聚类算法,将客户群体按不同特征进行分类,根据客户价值等级,针对高价值优质用户和低价值...     

基于数据挖掘技术的客户细分研究

随着客户关系管理(CRM)系统应用的逐步推广,企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转变,客户细分作为客户关系管理系统的核心功能作用受到了充分的重视。该文综合分析了现有的客户细分方法,并着重对数据挖掘技术在客户细分领域的应用进行阐述。     

数据挖掘技术下的银行客户流失决策树预测算法

在银行客户流失预测系统中经常要通过客户数据对未知客户的服务信息进行预测,以对银行今后的经营策略提供依据。在对客户的预测中,经常需要对他们的某种分类属性进行分类规则挖掘。该文主要探讨使用决策树这种常用的有效的方法来对客户数据进行分类规则挖掘。     

基于决策树的银行客户分类应用研究

当今国内银行面临着巨大的压力和挑战,零售银行是目前中国银行业的一项关键业务。银行的重点是做好市场客户细分,有效挖掘客户需求,提供客户差异化服务。本文结合太仓农村商业银行的内测数据,对客户分类,然后基于决策树数据挖掘技术C4.5算法画出决策树,得到客户分类规则。