基于WEKA的客户分类信息系统研究

本文采用决策树方法,对客户交易数据和客户基本信息进行数据挖掘分析,降低了数据冗余度,提高了数据集准确率。在RFM模型基础上,从客户交易信息中选取了购买频率和平均每次购买金额作为分类评估指标的补充,得到一组客户交易数据训练集。结合J48算法使用WEKA算法对客户交易数据训练集进行训练、测试和验证,构建了客户分类决策模型,从而有利于客户分类原型系统的系统分析和系统设计。     

基于数据挖掘的客户细分方法的研究

客户细分是客户关系管理中基础的、重要的内容。全面考虑了客户生命周期价值,基于群体决策技术和数据挖掘技术提出了一种新的客户细分方法。在群体决策的基础上,确定影响客户细分的变量,利用层次分析法,确定各个变量的权重。利用数据挖掘的聚类技术,进行客户细分。用某橡胶企业的数据进行了验证,结果表明,该方法能够有效地支持企业的客户细分,为企业的决策提供依据。     

数据挖掘中分类算法的可扩展性探讨

为了更加灵活的应用分类算法,针对数据挖掘中分类算法的可扩展性展开分析,首先介绍决策树分类算法、K最近邻分类算法这2种常见分类算法,并且分析分类算法的可扩展性,明确分类算法的作用以及扩展分类算法的3点原因,最后从应用快速算法、及时分割数据、表达与维护数据关系这3个方面着手,阐述可扩展性的实现方法。数据挖掘中分类算法的可扩展性能够充分发挥分类算法优势,提高分类结果准确性,及时完成数据挖掘。因此本文主要研究了数据挖掘中分类算法的可扩展性,希望能够提供一定的参考价值。     

基于贝叶斯网络的信用卡客户价值预测

在阐述贝叶斯网络的特点和学习算法的基础上,利用先验知识选取数据样本的属性变量,通过基于K2算法的贝叶斯网络结构学习和基于极大似然方法的参数学习,建立预测模型并进行银行信用卡客户价值预测。预测结果的正确率和覆盖率表明,贝叶斯网络是信用卡客户价值预测的有效工具。     

基于数据挖掘一对一营销分类系统设计与实现

分析了一对一营销理论及其实现条件,提出了实施一对一营销的关键是对客户信息进行分类,建立了适合一对一营销的分类系统,描述了该系统的体系结构和系统功能,并重点讨论了分类模型的构造和检验原则。     

数据挖掘原型系统GenMiner中分类挖掘模块的设计与实现

通用数据挖掘原型系统GenMiner中分类挖掘模块采用耗时短，分类效率高，较为成熟的决策树C4．5，介绍了该系统中分类挖掘模块的设计与实现，并说明了分类挖掘模块采用决策树C4．5的方法。     

电力营销中客户分类策略的运用

电能是一种特殊的产品,其是电力企业营销的主要业务,随着社会的进步,人们对电能的需求越来越大,这种产品的使用具有广泛性。提高电力营销的质量,可以提高用户的满意度,也可以为企业树立较好的形象。电力市场的竞争越来越大,只有通过有效的措施提高企业的核心竞争力,才能使企业在电力市场中占有一席之位。客户分类策略是提高企业电力营销水平的有效手段,按照一定的标准对电力客户进行分类管理,可以为客户提供更加优质的服务,也可以体现出企业以客户为中心的营销策略。本文分析了客户分类的概念,并对在电力营销中运用客户分类的策略进行了详细的讨论,以供相关人员参考。     

基于贝叶斯分类算法的客户流失分析模型研究

客户关系管理以客户为中心,通过再造企业组织体系和优化业务流程,展开系统的客户研究,最大程度地改善、提高了整个客户关系生命周期的绩效,从而提高客户的满意度和忠诚度,提高运营效率和利润收益。该文研究和探讨了客户关系管理系统开发的技术环节及实现过程,并对基于贝叶斯分类算法的客户流失分析模型的建立进行了分析。     

利用数据挖掘方法分析客户生涯价值

针对客户生涯价值分析这一客户关系管理系统的重要问题,在分析已有工作的基础上,经过多级数据归约,提出了多商品配送企业适合工程计算的客户生涯价值公式。进而对客户进行了高速聚类挖掘,找出了客户群的特点,对公司有针对性地制定客户策略起到了一定的指导作用。     

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ID3算法的商务网站客户分类研究

ID3算法作为最经典的决策树分类方法,因其直观、简单、容易实现等优点,在电子商务领域得到了广泛应用。文章首先分析了ID3算法的基本原理与流程,然后以某商务网站为例,以其客户交易数据为研究对象,深入探讨了该算法在客户分类中的具体应用。通过该算法的使用,可对商务网站的客户进行准确分类,从而为其开展个性化服务及精准营销提供重要的理论依据。     

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。     

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SLIQ的数据挖掘分类算法

分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型。该函数或模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而可以应用于数据预测。大部分数据挖掘工具采用规则发现或决策树分类技术来发现数据模式和规则,其核心是某种归纳算法。这类工具通常是对数据库的数据进行开采,生产规则和决策树,然后对新数据进行分析和预测。本文研究基于SLIQ的数据挖掘分类算法。     

数据挖掘在防电信客户欺诈模型中的应用

首先分析了当前电信客户欺诈背景,提出把数据挖掘技术应用于电信客户欺诈系统中的构想。防范电信欺诈从操作角度来说就是对欺诈人群的行为进行控制,利用数据挖掘等先进技术对电信客户的行为进行分析。文章着重阐述了采用数据挖掘、朴素贝叶斯分类等技术建模以及验证过程。性能测试表明:将先进的数据挖掘贝叶斯分类技术应用于实际的电信客户欺诈系统中,具有一定的市场价值。该模型能挖掘出潜在的风险行为,识别出客户的欺诈行为,从而解决诸多规模小、分散性大的电信欺诈行为。     

基于贝叶斯方法的决策树分类算法

针对数据挖掘的特点和本质,充分利用贝叶斯方法和决策树分类的优点,将贝叶斯的先验信息方法与决策树分类的信息增益方法相结合,提出了一种新的数据挖掘分类算法(BD1.0算法),并对此算法进行了设计和分析。实验分析表明,该算法可以处理不一致或者不完整数据等“脏数据”,比单纯使用贝叶斯方法或决策树方法具有更高的准确率,而且与C4.5算法具有近似的时间复杂度。     

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保有研究

挖掘历史数据中的有效信息,将其运用到商业决策中,为优化市场营销提供了有力支持.文章介绍了数据挖掘中的聚类分析和决策树分析技术,并结合实际数据,给出了数据挖掘技术在电信行业的客户细分、客户流失预测及客户保有中的具体应用.     

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.     

分类算法及其在电信客户保持的应用

由于电信市场竞争日益激烈,为了保持客户,防止客户流失,提升企业的竞争力,利用DBSCAN算法对流失客户群数据进行划分,分析客户流失原因,结合决策树ID3算法进行客户流失预测,实验结果表明,两种算法的结合,使得客户流失预测准确率得到较大提高.