决策树ID3算法在银行客户关系管理中的应用研究

数据挖掘技术广泛应用于银行的客户关系管理,本文探讨了挖掘出隐藏在客户数据中潜在信息的方法,对决策树的ID3算法在客户数据信息中的应用进行了分析,依据推导的结果对客户进行分类,进而预测客户行为,制定相应决策,提供更加完善的服务.     

基于神经网络的银行长期存款客户预测研究

因客户数据量庞大、各种理财产品的兴起和疫情的短期冲击,银行面临的压力越来越大,使用数据分析和预测方法能够更大程度提升银行的业务量.使用传统的分类树模型无法根据客户信息对可能长期存款的客户做出更加精准的预测,从而导致无法对客户进行精准营销.因此,提出了一种分三层搭建的神经网络模型.通过实验,对葡萄岛银行机构客户数据进行预测,并和传统的决策树模型、随机森林模型、Adaboost模型、XGBoost模型的预测结果进行了对比.结果表明,相比于其他四种模型,神经网络模型预测效果更好,模型评估AUC达到了0.977 7,准确率达到了99.06%.     

商业银行客户渠道选择偏好研究

为了研究商业银行客户渠道选择偏好的影响因素,通过文献回顾,探讨了影响银行客户渠道选择偏好的易用性、便利性、风险性等关键因素,建立银行客户渠道选择偏好概念模型,通过调查数据运用lisrel8.7软件进行了实证分析,在此基础上,针对不同银行服务渠道（主要是柜台、ATM和网上银行）,分析了这些影响因素是如何影响各个渠道的,并给出了相应的研究结论.     

基于决策树的英语四级成绩分析

阐述了数据挖掘流程的基本概念,介绍了决策树算法的原理,根据决策树算法分析了影响高校英语四级成绩的诸多因素,对这些因素按照数据挖掘思想生成了规则集,为提高教学质量奠定了基础.     

基于物流数据仓库和决策树算法的客户信用度分析

根据物流企业与客户之间的互动关系,通过物流数据仓库决策树分析,得到各类影响因素的层次,为物流企业与客户今后的交易往来提供辅助决策信息,进行客户信用等级的评价,以此制定相应的赊销政策,控制客户信用风险。     

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.     

基于决策树方法的信用卡信誉检测

介绍了决策树分类方法,建立了基于决策树方法的信用卡信誉检测模型,并用该模型进行了信用卡信誉检测实验.结果表明,基于决策树的信誉检测方法可为银行信用卡风险管理提供有效信息,规避可能出现的坏账风险.     

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.     

利用大数据平台簇技术提高商业银行客户数据管理水平的研究

为提高商业银行大数据平台用户数据管理效率,在对用户业务数据种类划分、相关属性和对应数据子集合关联的基础上,定义银行客户账户和对应日志数据外表,采用关系数据平台关联技术组织客户数据,并基于客户账号实现客户数据的关联管理.在分析样本客户关联业务数据表的基础上,设计一个有相同账号且包含多个流水数据的物理存储子集,通过测试程序对客户业务主表和日志外表进行联合访问.结果表明,该技术缩短了目标数据检索时间,提高了数据管理效率.     

基于随机森林决策树质量管理方法研究

全面质量管理为企业实现科学、全面、高效的管理提供了理论依据.在分析产品生产过程中影响产品质量各方面因素的基础上,利用随机森林决策树算法对数据进行处理,挖掘内在的、本质的信息,能为企业的管理提供帮助.通过实测数据分析,结果显示基于随机森林决策树的方法有较好的性能,可以满足企业的实际应用要求,提高企业效率和产品合格率,降低企业成本.     

基于决策树算法的数据挖掘在学生信息系统中的应用

数据挖掘的方法很多,决策树方法是数据挖掘方法之一。决策树方法不需要对数据进行任何假设,直接将大量数据智能地分类,按照一定的规则找出隐藏的、有价值的信息。文章选取决策树方法中具有代表性的C4.5算法,以高校学生信息管理系统中毕业就业海量信息为实例生成决策树,挖掘出有利于毕业生就业的潜在规则和因素,以便指导高校的教育和管理。     

基于局部加权的决策树算法在孔隙度预测中的应用

近年来,数据挖掘中的回归算法在地学领域中的运用越来越受到人们的关沣,尼其足往储层孔隙度预测方面。储层孔隙度对描述储层特性和储量估计有着极其重要的意义。对于储层的孔隙度,各种测井信息可以看作是其影响因素,但是又很难直接找到孔隙度与测井信息间的映射关系。而从数据挖掘的角度来看,储层孔隙度的预测问题是典型的回归问题,根据测井信息建立适当的模型,通过参入已知测井信息和孔隙度资料的训练,就可以建立储层孔隙度与测井信息之间的非线性关系,进而对储层孔隙度进行预测。本文在采用补偿中子（CNL）、自然伽马（GR）、自然电位（SP）、声波时差（A（AC）、感应电导率（COND）等测井数据来建立孔隙度预测模型的基础上,使用基于局部加权的决策树算法来对储层孔隙度进行预测,预测的实验结果表日爿：采用的算法能够利用测井资料准确地对储层孔隙度进行预测;此外,与常规决策树算法相比,应用局部加权的决策树算法进行孔隙度预测时,预测的结果具有更高的精度。     

以竞赛带动教学模式下BIM教学质量影响因素研究

为探讨以竞赛带动教学模式下影响BIM教学质量的主要因素,通过调查问卷获得BIM竞赛相关数据,基于决策树法分析得到影响BIM教学质量的主要因素,然后采用支持向量机对以上主要因素进行实验验证,最后结合受访学生情况对主要因素进行了综合分析,得出以竞赛带动教学模式下影响BIM教学质量的主要因素,包括竞赛培训期间学生参与其他事务情况、参与培训前学生对软件的了解程度、学生对竞赛的重视程度、竞赛培训与日常课程冲突程度、培训期间电脑配备情况。     

基于证据权和卡方自动交互检测决策树的滑坡易发性预测

滑坡与其环境因子间的非线性关联计算影响滑坡易发性预测建模的不确定性。为研究不确定性因素下易发性建模规律,以中国延长县为例,获取82处滑坡和14种环境因子,通过频率比(Frequency Ratio, FR)和证据权(Weight of Evidence, WOE)等关联法与卡方自动交互检测(Chi-squared Automatic Interaction Detector, CHAID)决策树相耦合进行建模,并用原始环境因子(称为“原始因子数据”)作为输入变量的单独CHAID决策树进行对比。使用精度、易发性指数均值、标准差和平均秩等评价易发性建模的不确定性。结果表明：WOE-CHAID模型预测的滑坡易发性不确定性低于FR-CHAID模型,可见WOE具有较优秀的非线性关联性能;单独CHAID决策树预测的易发性精度整体略低于WOE-CHAID和FR-CHAID模型,但其建模效率较高;在体现滑坡与其环境因子空间关联性方面,考虑FR和WOE关联法的CHAID决策树模型优势显著。WOE是更优秀的关联分析法,CHAID决策树预测性能好且预测效率高,WOE-CHAID决策树模型的易发性预测不确定性...     

面向CRM的数据挖掘应用

讨论了面向CRM的数据挖掘技术，在CRM实施过程中。运用数据挖掘能够从大量的、有噪音的数据中发现潜在的、有用的知识的特点，对CRM的庞大数据库进行分析，从中发现能够预测客户购买行为的模式。用以解决企业同客户进行交互活动时遇到的各种问题。指导企业对瞬息万变的市场做出及时的反应．笔者采用决策树算法构建了CRM数据挖掘模型。并且该模型达到了CRM交互过程中自动化和智能化的要求。     

结合贝叶斯推理技术的改进决策树研究

决策树是当前预测、决策和数据挖掘中常用的方法之一。通过对决策树的生成过程进行分析,针对现有方法中决策树过度生长带来的弊端,提出了一种结合贝叶斯推理技术思想的决策树的改进方法,并给出了该方法中数据的存储结构和决策树的生成过程。该方法利用数据挖掘所产生的规则对决策树每个分支节点的分裂条件进行判断,一方面能限制决策树生长,另一方面又能帮助选择最优线路,从而使决策效率明显提高。     

MPSoC核协调可靠性和性能的形式化验证

为了在早期发现片上多核处理器（MPSoC）设计缺陷,本文提出了一种对核协调进行结构建模和性质刻画的形式化方法。在标记变迁系统中引入多项式函数替代动作表达核协调过程中对数据的改变,加入物理元器件发生故障的概率属性,形成用以描述核协调可靠性和性能的混杂马尔科夫决策过程模型。采用随机时序逻辑刻画系统性质,通过模型检测工具验证分析,以银行数据脱敏MPSoC为例,分析系统可靠性和时间延迟与能耗等性能指标。这些验证结果对于早期MPSoC设计人员具有较强的指导作用。     

基于决策树的燃煤锅炉运行优化规则的提取

以数据挖掘的决策树方法为理论基础,结合燃煤锅炉的具体特点,将基于决策树归纳分类算法运用于锅炉历史运行数据的分析中.以锅炉效率为决策目标,对不同烟气含氧量、排烟温度等属性进行分类,构建决策树模型,采用决策树归纳分类的方法挖掘出指导锅炉运行的有用规则,并对挖掘结果进行分析和评价.     

基于证据理论的知识发现分类算法

决策树方法是一种重要的可完成分类任务的知识发现技术 ,目的是通过构造一个分类模型 ,把数据库中的元组映射到给定类别中的某一个。决策树分类算法效率高且应用广泛 ,但是不能处理在决策树的构建和分类过程中的不确定数据。针对决策树分类算法的局限 ,利用证据理论是对概率论的扩展 ,将置信函数与概率的上下值相联系 ,可用于不确定数据的表达这个有力工具 ,把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中 ,提出了 D- S决策树分类算法。实验结果表明 D- S决策树分类算法能有效的对不确定数据进行分类。