数据挖掘在银行客户关系管理中的应用分析

客户关系管理是一种改善企业与客户关系,以客户服务为中心的新型管理机制。数据挖掘技术能够对大量的数据信息进行分析处理,提取出有潜在价值的规则和信息,利用获取的模式对客户需求进行预测,为企业决策提供指导。数据挖掘是客户关系管理成功的关键和基础。     

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述

客户关系管理是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,很好地支持人们的决策。     

基于数据挖掘的银行客户关系管理系统的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,客户关系管理是以客户为中心的管理机制和发展策略,银行客户关系管理系统将二者结合起来,能够提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统架构进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

当今,电信企业面临激烈竞争,客户成为取胜的关键之一,基于数据挖掘的客户关系管理应运而生。本文数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用进行探讨。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理是企业在当今的电子商务环境中,利用数据仓库和数据挖掘等先进的智能化信息处理技术,把企业收集和存储的大量业务数据和有关客户资料加工成信息和知识,用来辅助决策及规划相关的企业运营活动的过程,是一个复杂的现代系统工程。结合计量机构现状,选择了这一课题开展相关工作,对在计量领域市场运作中引入CRM进行探讨。     

数据挖掘在客户关系管理的应用分析

介绍了数据挖掘的一般概念和主要用途,详细描述了实施数据挖掘的闭环流程,并通过案例“客户流失模型的建立”进一步分析了数据挖掘在客户关系管理中的应用。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某电器行业客户关系管理系统为例,设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某电器行业客户关系管理系统为例．设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

数据挖掘技术在客户关系管理中应用的新探索

客户关系管理逐渐成为企业的竞争力,也成为IT行业一个热门的研究领域。本文介绍了CRM的产生背景和内涵,深入分析了数据挖掘技术在CRM中的作用,进一步对数据挖掘技术在CRM中应用的研究作了新的探索。     

客户关系管理及数据挖掘在其中的应用研究

介绍了客户关系管理及数据挖掘的基本概念,针对企业在客户关系管理中难以从海量数据中抽取有价值信息的问题,分析了数据挖掘技术在客户关系管理的一些领域中的应用。     

数据挖掘在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是最近流行的一种全新的管理理念,也是数据挖掘技术的重要应用领域。介绍了数据挖掘的基本概念及功能,阐述了CRM的定义及功能,论述了数据挖掘在CRM中的作用及实施。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)逐渐成为企业的焦点,也是数据挖掘技术的重要应用领域.概述了数据挖掘技术的功能和分类;比较了CRM的各种定义,阐述了CRM的含义及其应用系统的通用体系结构;总结提出了数据挖掘技术在分析层CRM中的4方面应用;分析了数据挖掘在CRM中的实施过程.     

CRM中数据挖掘技术应用概述

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用，具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程，最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

K-means算法在电信CRM客户分类中的应用

面对电信市场竞争的日益加剧和信息技术的迅猛发展,电信运营商必须建立以“客户为中心”的管理模式。将客户进行分类,针对不同的客户,研究出相应的营销策略。数据挖掘中的K—means聚类算法能对大型数据集进行高效分类。对K—means算法进行改进,使其能够应用于复杂的电信客户关系管理,实现更加准确和全面的客户分类。     

基于贝叶斯网的分类器及其在CRM中的应用

基于贝叶斯网的分类器因其对不确定性问题有较强的处理能力,因此在CRM客户建模中有其独特的优势。在对朴素贝叶斯分类器、通用贝叶斯网分类器优缺点分析的基础上,引入增强型BN分类器和贝叶斯多网分类器,详细介绍了后者的算法,并将其应用到实际电信CRM客户．建模中,取得较好的效果。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

本文介绍了CRM以及数据挖掘的基本概念,讲述了数据挖掘的常用算法以及客户关系管理中数据挖掘的流程,并用实例讲解了数据挖掘算法在CRM中的应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系,提高客户忠诚度和满意度的新型管理机制,同时也是一种管理软件和技术.数据挖掘技术能对大量的数据及信息进行挖掘,从中发现潜在的价值高的关系,并利用模式或知识对客户需求进行预测,帮助企业做出决策.成功的数据挖掘是客户关系管理系统成功的关键.     

数据挖掘中的聚类算法在邮政快递CRM中的应用

文章基于SPSS Clemenfinel2．0数据挖掘平台,分别运用K-means和TwoStep两种聚类算法对所收集的客户数据建立模型。利用该模型结果对邮政快递CRM中的测试样本进行分析,从而帮助我们采取措施以最大限度地挽留客户。     

探讨数据挖掘技术在网络信息安全管理中的应用

信息的收集,运用以及控制的竞争日益加剧,因此网络的安全问题也逐渐的成为了社会关注的主要问题,信息安全也已成为保障国家安全和社会稳定的重点方面.如何识别防御和攻击以及增强网络的安全已经成为技术管理人员研究的重要方面.网络安全领域的一个热门话题就是入侵检测.入侵检测的主要分析方法是异常检测和误用检测两种方法.