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本文应用数据挖掘技术中的聚类分析,进行对客户细分的研究。介绍了K平均算法和K平均算法在客户细分中的应用,并提出了客户价值、消费特征和人口特征三个维度应是客户细分的主要内容。 相似文献
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应用联机分析处理技术选择用户ARPU值作为客户细分的维度.依据用户平均收入ARPU值进行分类.按客户的消费额高低将客户分成高中低几档客户.然后采用数据挖掘聚类分析中的K—means聚类算法.参照国际通行的数据挖掘CRISP—DM标准提出一种电信企业客户细分模型和细分方法。对电信企业大量现实数据的实验结果表明.利用该客户细分模型和技术获得了较好的挖掘结果.为电信运营商的经营和决策提供了有力的支持。 相似文献
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K 均值聚类算法在银行客户细分中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究银行客户细分问题,对客户进行分类,应针对获利最大的为识别目标.为了减少主观性分析,采用 K 均值聚类算法是数据挖掘技术在银行客户细分中一种重要方法,K 均值算法存在对初始值敏感且容易陷入局部最优值的缺点,导致银户客户分类准确率低.为了提高银行客户细分的准确率,提出了一种基于改进的 K 均值聚类的银行客户细分方法.算法首先通过有效指数法动态调整初始聚类数 K,减轻了聚类结果对初始聚类数 K 的依赖,通过自适应最佳密度半径来确定聚类中心,降低聚类中心对分类结果的影响,加快聚类速度,最后通过初始聚类数 K 和聚类中心对银行客户进行细分.在 C++ 语言平台上,采用某市银业的客户分类数据对算法进行实验,结果表明,算法有效地克服了传统 K 均值算法易陷入局部最优值,提高了客户分类准确率,聚类结果更加合理,为银行决策者提高有效的参考,并带来更多的收益. 相似文献
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K-means算法被广泛用于客户细分聚类应用研究,客户细分对移动通信行业具有重要的商业价值.但变量的量纲、维度、聚类数、初始聚点等参数的计算是影响K-means算法聚类应用效果的重要因子.在基于K-means算法移动通信行为特征分析系统的实现过程中,分别从特征维度选择、变量量纲统一、聚类数K值与初始聚点的确定等四个方面改进算法的上述影响参数的计算方法,并利用经验加权的方式使算法与主观经验结合.研究结果表明改进K-means算法对移动通信特征分析客户聚类有效. 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(2)
针对传统客户价值细分方法不够精细化的问题,提出一种基于变异系数的双聚类算法。该算法选用了变异系数作为相似性度量,运用启发式贪心策略,通过迭代增删行列的方式挖掘出客户消费记录中局部消费行为相似的客户群体。以某电信公司的电信客户细分为实例,将所提算法与K均值(K-means)算法进行性能比较,实验结果表明,所提算法具有更优的客户细分能力和更强的客户行为可解释能力。因此,它更有助于指导企业制定差异化营销策略。 相似文献
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针对传统客户价值细分方法在高价值客户细分时不够精细化的问题,引入了大均值子矩阵(LAS)双聚类算法。该方法在客户样本和消费属性两个维度上对消费记录进行双向聚类,可以挖掘出高消费、高价值的客户群体。以某电信公司的高价值客户细分为实例,通过定义一个价值尺度和构建一个PA指标,将所提算法与K均值(K-means)算法进行性能比较,实验结果表明,所提算法能挖掘出更多的高价值客户群体,且能够对客户属性进行更加精细的划分,因此它更适合应用于高价值客户市场的识别和细分。 相似文献
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赵坊芳 《数字社区&智能家居》2010,(11)
客户细分是企业识别客户类别、把握客户特征的重要方法。文章简单介绍了当前常用的客户细分的方法,针对电信企业提出了基于客户价值和客户行为的客户细分模型,采用K-means算法对电信企业客户进行聚类,并提出提升各类客户价值相应的策略。 相似文献
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为了帮助商家从在线评论中挖掘产品的需求偏好及客户构成,构建了基于LDA主题模型、情感分析,以及改进的K均值聚类算法等方法的产品需求偏好判别及客户细分模型。通过LDA模型挖掘用户需求偏好,利用情感分析进行情感打分,再用改进的聚类算法得到客户细分群体。最终得到用户对于手机的需求偏好以及客户细分群体构成,帮助商家更好地作出经营决策。 相似文献
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于晓燕 《数字社区&智能家居》2007,1(1):172-173
电信客户细分在电信客户关系管理中占据着重要的地位.正确的客户细分能够指导企业寻找目标市场,产品定位等一系列市场营销活动,使企业经营活动曼为有效。时决策树算法在客户细分。中的应用作了一些研究,关于如何流住高价值客户,发掘潜力客户进行了阐述,以指导电信企业更好决策。 相似文献
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Wang Xing Zheng Cheng-zeng 《数字社区&智能家居》2008,(Z1)
本文首先对聚类算法进行了分析,然后以中小型商业批发企业为例,设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型,应用K-Means聚类方法进行了实际的挖掘。探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下,只要设计出合理的细分模型并选择合适的算法仍然可以实现有效的客户细分。 相似文献
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根据汽车售后服务客户细分的目的,以及保修期内客户对车辆的保养情况,构建了RFMD客户细分指标模型。针对聚类集成算法能充分挖掘数据集的内在结构,以及半监督学习思想利用先验知识指导聚类的优势,将半监督谱聚类集成(SSSCE)算法应用于售后服务客户细分。与谱聚类(SC)算法和谱聚类集成(SCE)算法相比,SSSCE算法的客户细分结果较优。对用SSSCE算法细分得到的客户群进行特征分析,并给出相应的保养指导策略。 相似文献
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电信行业的客户细分多数集中在政企客户,很少涉及到家庭客户,而家庭市场一直是电信运营商的大本营。该文采用数据挖掘中的K-means聚类算法,建立客户细分模型,对电信家庭客户进行细分,为进一步挖掘家庭信息服务需求,实现精细化营销奠定基础。 相似文献
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树形算法由于其对大量高维数据的有效处理、对噪声点的高容忍度和对知识的有效表示,是最常用的CRM客户细分技术。通过对几类树形算法,包括决策树C4.5算法、决策树CART算法和平衡随机森林BRF算法,在解决电信客户细分问题中的表现进行分析研究,并且选用BP神经网络算法作为树形算法的参照,最终研究得出:平衡随机森林在处理电信客户问题上具有最好的表现。 相似文献
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研究准确细分电信客户,提高竞争力,采用随机选择初始值聚类中心和梯度下降寻优方式,易陷入局部最优,导致电信客户细分的准确率低.为了解决C值的不足来提高电信客户细分准确率,提了一种粒子群优化C均值的电信客户细分方法(PSO-FCM),PSO-FCM通过PSO来选择电信客户细分的初始聚类中心,减小客户细分结果对聚类中心依赖,然后采用C均值算法对电信客户进行细分.在VC十十语言环境下,PSO- FCM算法对电信客户消费数据进行仿真,实验结果表明,提高了电信客户细分准确率,更助于电信企业对不同客户群制定相应营销套餐,为电信企业带来更多的收益. 相似文献
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分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型.首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征.再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型.最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户.实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单. 相似文献