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.     

数据挖掘技术在客户流失预警中的应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术.本文研究数据挖掘中的决策树算法,并利用经典的C4.5算法对网通公司业务数据进行挖掘,针对小灵通客户流失问题建立了客户流失预警模型并予以具体实现,以便为公司提供决策依据.     

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．     

BtoC电子商务中客户流失的分析

随着网络经济的发展，很多企业已实行了电子商务中BtoC的电子商务业务，但电子商务建立在虚幻的网络上，许多的客户在无形之间访问企业，离开企业，怎样才能防止电子商务中客户的流失已是企业必须面对的问题，本文先对客户进行分类，然后分析客户流失的一些原因以及一些解决的方法。     

B to C电子商务中客户流失的分析

随着网络经济的发展,很多企业已实行了电子商务中B to C的电子商务业务,但电子商务建立在虚幻的网络上,许多的客户在无形之间访问企业,离开企业.怎样才能防止电子商务中客户的流失已是企业必须面对的问题.本文先对客户进行分类,然后分析客户流失的一些原因以及一些解决的方法.     

企业的客户数据挖掘系统设计

客户管理是目前企业发展管理中的一个重要内容，如何通过对企业客户的行为进行分析，并把分析的结果用于客户管理，是当前客户管理中的一项重要内容。提出了一种将数据挖掘技术应用于客户关系管理(CRM)，构建企业客户数据挖掘系统的方法，并给出了具体的应用过程。     

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.     

供应链客户流失风险预测模型研究

供应链客户流失风险的预测是一个寻求复杂问题优化解的过程,通过引入神经网络理论,利用BP反馈型人工神经网络的自学习功能和快速寻找优化解的能力,构建了能准确预测客户流失风险等级的预测模型,对于供应链企业采取保留客户的有效措施有一定的帮助。     

基于数据挖掘技术的CRM浅议

一个完善的CRM应该完全建立在比较夯实的数据挖掘的基础上,为了建立一个完善的CRM系统,不仅要从软件层面上理清业务流程,完善数据服务,而且要建立一个完备的客户维护管理系统。     

E商业时代基于数据挖掘的客户关系管理

在分析目前企业实施客户关系管理不足的基础上．深入探讨了数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用,提出了基于数据挖掘的客户关系管理框架,并利用该框架,以商业零售企业为例．给出了基于数据挖掘的客户关系管理具体应用方案。     

基于数据挖掘技术的CRM在石油化工企业的应用

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点。CRM指的是企业通过富有意义的交流沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户盈利的目的。对不同的客户采取有差别的服务,其根据就是企业积累的海量数据,如何将这些数据转化为知识,就要借助数据挖掘技术,为领导者的决策提供依据,并实现CRM的目标。主要论述了客户关系管理和数据挖掘技术的基本理论,以及数据挖掘技术在石油化工企业客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘的CRM

企业实施CRM最主要的目的是从客户数据分析中挖掘客户服务发展方向,基于数据挖掘的CRM提供了一个利用各种方式收集和分析客户数据的智能系统,可帮助企业有效地制订客户发展策略,为客户提供个性化服务,并将极大地提高企业的决策效率和决策能力。     

基于插件技术的数据挖掘平台设计与实现

介绍了Eclipse插件技术和数据挖掘技术。分析了当今主流的开源数据挖掘平台,通过实验进行对比、整理和归纳。在实验的基础上,提出了解决方案,设计并实现了基于Eclipse插件技术的开源数据挖掘平台。该平台是一个模块化、易于维护和扩展的平台,它的处理单元和数据容器之间没有依赖性,这使得它更加适应分布式环境及独立开发。     

基于插件技术的数据挖掘平台设计与实现

介绍了Eclipse插件技术和数据挖掘技术。分析了当今主流的开源数据挖掘平台,通过实验进行对 比、整理和归纳。在实验的基础上,提出了解决方案,设计并实现了基于Eclipse插件技术的开源数据挖掘平台。该 平台是一个模块化、易于维护和扩展的平台,它的处理单元和数据容器之间没有依赖性,这使得它更加适应分布式 环境及独立开发。     

基于数据挖掘技术的药品营销分析系统

介绍了一个应用数据挖掘技术开发的医药营销平台DMMA,从体系结构、系统实现、应用等方面论述了DMMA的设计,对数据挖掘技术的应用进行了有益的探索。     

客户反馈挖掘技术研究

当前,网络中存在大量关于产品的评价和顾客反馈的数据,因此对这些数据进行挖掘和总结就变得尤其重要。对这类数据的处理主要包括抽取产品特征和分析反馈数据的情感倾向两个步骤。本文主要分析了适用于这两个步骤的技术与方法。     

基于数据挖掘技术的电气设备在线监测系统开发

针对电气设备状态在线监测装置的数据海量且常无效的现状,利用数据仓库与数据挖掘技术,设计出基于数据挖掘技术的在线监测硬件系统.系统采用线性均值法进行数据预处理,采用决策树分类算法进行数据挖掘,使系统具有良好的可操作性和实用性.     

基于数据挖掘的Multi—Agent动态取证系统研究

研究了计算机动态取证的相关技术,提出了一个计算机动态取证系统模型并对相关模块进行设计。根据动态取证的特点．将数据挖掘技术和多智能代理技术结合起来应用于动态取证系统中。系统在体系结构上使用基于智能代理的分布式结构,采用数据挖掘技术进行动态取证的海量数据分析,针对基本挖掘算法在取证分析实际应用中可能存在的不足,提出了相应的改进方法,通过实验分析,证明了改进算法在动态取证应用中的有效性。