C4.5改进算法及其在客户价值分析上的应用

客户价值的分析在现代企业中起着重要的作用,而分类算法在分析客户价值上是卓有成效的。决策树算法是分类算法中一类重要的算法,其中以C4.5算法最为流行,但是这种算法准确率性能方面还不是很理想。在C4.5算法的基础之上引入推进技术,改善了C4.5算法的准确率性能。实验证明,用改进后的C4.5算法分析超市客户数据,其算法的准确率高于原算法,增强了决策的可信度。     

C5.0算法的改进及应用

C5.0算法是一种直观、效率高的分类方法,但该算法存在信息增益率计算复杂、容易出现过拟合和决策树偏倚的问题。针对这些问题,通过公式的转换简化信息增益率的计算过程,在剪枝过程采用了损失矩阵和置信区间的结合进行剪枝判断,以及对建立的多个模型的权重进行调整,提出了一种新的C5.0改进算法,并将其应用于信贷逾期预测上。使用借款人的历史还款数据进行实验,并与其他算法进行比较,结果表明:C5.0改进算法相比其他算法具有更高的准确率和效率。     

C4．5改进算法及其在客户价值分析上的应用

客户价值的分析在现代企业中起着重要的作用，而分类算法在分析客户价值上是卓有成效的。决策树算法是分类算法中一类重要的算法，其中以C4．5算法最为流行，但是这种算法准确率性能方面还不是很理想。在C4．5算法的基础之上引入推进技术，改善了C4．5算法的准确率性能。实验证明，用改进后的C4．5算法分析超市客户数据，其算法的准确率高于原算法，增强了决策的可信度。     

基于C5.0算法的胃癌生存预测模型研究

我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42%,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明:C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法;胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用,对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值,可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考.     

数据挖掘及其在电信客户关系管理中的应用

讨论了数据挖掘技术的方法以及电信客户关系管理系统的原理。电信运营商使用客户关系管理系统来降低运营成本,提供优质的客户服务。数据挖掘技术的应用可以帮助电信运营商发现客户消费行为、识别客户特征,辅助运营商进行有效的市场营销和客户服务。     

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.     

基于bagging算法的经济金融数据分析

为了研究弱分类器的个数及种类的构成对强分类器预测准确性的影响,以及在不同经济金融数据的预测情况,选择credit,bank,stock,audit数据集模拟bagging算法分类器的个数和分类器构成方法不同时的预测情况。其中由KNN算法、C5.0算法和朴素贝叶斯算法构造了7种不同的组合方法。总的来看,基于bagging的C5.0决策树方法并设置分类器个数为50时预测效果最佳。对bank数据集设置最佳的方法和分类器个数进行实例分析,准确性达到94.17%,预测情况良好。     

基于运输网络的配送路线优化模型

针对传统的配送优化模型通常不考虑运输网络约束,而是直接利用勾股定理计算配送中心及各客户之间的运输距离,而不能很好地用于解决实际生产中的配送问题这一现象,在实际运输网络的基础上,利用弗洛伊德算法计算配送中心及各客户之间的最短路程,并利用该最短路程构造配送模型的运输距离矩阵,建立了配送路线问题的整数线性规划模型。利用LINGO软件对随机生成的算例进行求解,实验结果验证了该整数线性规划模型的正确性。考虑到LINGO求解速度较慢的弱点,开发了基于C语言的模拟退火算法对该物流配送问题进行求解,实验结果显示,模拟退火算法在求解速度和求解质量方面均表现良好。     

电信客户欠费模型评估

针对客户恶意欠费对电信运营商造成的经济损失问题,提出一种基于BP人工神经网络的客户欠费模型,为新客户的欠费情况做出预测。以某电信运营商客户服务部数据为研究对象,CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准)方法论为建模流程,采集2 500个样本进行网络训练测试,在允许误差为0.001时,预测率达到92.33%。实验结果表明,该模型能够较准确的预测客户欠费情况,提高了预测的有效性和实用性。     

考虑客户价值的车辆调度干扰管理

针对物流企业中资源不能有效地分配到不同客户手中,难以实现物流企业经济效益最大化的问题,基于客户关系管理理论,在考虑客户价值的情况下,从客户、物流配送运营商以及物流配送员三方面对物流配送系统的扰动建立了车辆调度干扰管理模型,并结合免疫算法设计了改进的种子群优化算法对模型进行求解.结合具体实例,对考虑客户价值的干扰管理模型与未考虑客户价值的干扰管理模型进行比较,结果表明,考虑客户价值的干扰管理模型能够获得更大的客户满意度.     

基于数据挖掘技术的电信业客户流失分析

传统客户流失分析方法有、测定客户流失率、客户保持率、客户增长速度以及生存分析方法等,这些方法只是使用简单的量化指标,缺乏对隐含在客户数据中深层次信息的挖掘和分析。本文中,以某移动通信公司的部分客户数据为基础,运用数据挖掘技术和方法对众多电信运营商所面临的共同问题——客户流失进行了深入探讨,从而提供了新的评估和分析角度,为市场人员制定“一对一”的个性化销售策略提供了较为可靠的理论依据。     

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Group Lasso的多源电信数据离网用户分析

随着行业竞争愈演愈烈,电信企业的客户流失情况越来越严重,给电信企业造成了巨大损失.通过电信企业的数据来做离网用户的预测,从而进一步作出挽留客户的正确决策,成为电信企业日益关注的问题.面对电信后台汇总的多源数据,经分析发现其呈现天然的组结构.为了选择对于离网类别最具判别性的特征,本文使用了一种基于Group Lasso的组特征选择方法,在此基础上用交叉验证法选择适当的特征组,最终将选择出的少量组特征用于预测离网和停机的宽带用户.实验表明,在江苏某地级市电信离网用户分析数据中取得了比其他特征选择方法的精度平均高至少10%的预测性能.     

集团客户业务发展及风险防范探讨

集团客户作为具有战略意义的客户群,是三大通信运营商争夺的焦点,自2009年进入3G和全业务运营时代后,集团客户作为三大运营商保持收入持续增长的支点,其发展的好坏就更成为了衡量运营商通信能力以及核心竞争力的重要指标。文章站在“信息和媒体运营商的服务商”的中国通信服务股份有限公司的角度,结合笔者所在单位的实际情况,分析集团客户业务发展的必要性,以及发展集团客户的策略、重点举措和风险防范等,探讨公司集团客户的长远发展问题。     

电信“ITV客户挖掘+装维随销”营销模型应用研究

电信运营商企业间对客户资源的竞争日益加剧,各企业针对电信业务数据进行“商机挖掘”的方法来寻找潜在的客户资源。文章采用“业务数据挖掘”的方法分析,获得公司的ITV 潜在客户清单,并以手机APP 的形式推送至与公众客户接触面最大的装维人员进行业务随销。通过精准营销的项目应用,改变了以往“盲推销”的客户发展模式,有力地改善了客户感知并提升了营销成功率。     

聚类算法在证券公司CRM中的应用

将聚类分析技术应用于客户关系管理可以有效实现客户细分,改善客户关系。文章使用层次凝聚法和K—means算法实现了客户的自动聚类,并且在权衡算法效率和聚类精度的基础之上提出了改进的聚类距离公式和K—means算法。     

一种新的混合遗传聚类算法

为了有效地从W eb日志数据中提取出相似用户的浏览模式,提出了一种应用于W eb日志挖掘中用户聚类的新的混合遗传聚类算法。这种算法是遗传算法和K-中心点聚类算法的有机结合。该算法是一个具有全局最优解的聚类算法,其结果明显优于模糊聚类算法和简单遗传聚类算法。该算法能够有效地剔除噪音,得到较好的用户聚类的效果,为网站设计者优化网站结构,提高信息服务质量提供了有效的决策依据。     

基于粗糙集的决策树在电子商务中的应用

将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行有机结合,提出一种基于粗糙集属性依赖度的决策树算法,将该算法应用到电子商务的客户管理中,进行电子商务客户价值研究,提取分类规则,为企业管理客户提供决策支持.     

CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究

客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果.