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。     

WEKA平台在肿瘤分类研究中的应用

采用传统的病理学诊断方法对肿瘤进行分类存在一定的局限性,基因芯片等高通量技术的问世为肿瘤研究带来了革命性的进展,在肿瘤分类中发挥了积极作用。该文以weka数据挖掘平台作为特征基因选择与样本分类模型建立的工具,解决了肿瘤分类理论性强,操作难度高的问题。该文以97名乳腺肿瘤患者的基因表达谱数据进行实验,实验结果表明,weka平台可以有效降低基因表达谱数据的维度,对肿瘤的精确诊断具有较高应用价值。     

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WEKA软件的图书馆数据挖掘研究

根据目前图书馆数据越来越多,而潜在数据很难开发并挖掘出来的现状。该文以数据挖掘技术为基础,利用WEKA软件作为图书馆数据挖掘工具,通过WEKA里的J48树算法和数据关联等算法,对图书馆的馆藏数据进行相应的分析,从海量数据中挖掘出用户需要的有用数据,并得到合理的统计结果。最终达到提高工作效率,能够科学管理的目的。     

数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

该文将数据挖掘技术应用于银行客户关系管理中的客户细分,探讨了对银行个人客户进行细分的方法,并依据分类结果分析了这种方法的有效性。研究目的是利用决策树算法建立挖掘模型分析个人客户信息,将满足理财金账户的客户细分出来,并制定不同的销售措施及差别服务。此方法已经投入运行,实践证明该方法实用、可操作性强,对银行产生了积极的影响。     

基于客户生命周期价值的客户分类与数据挖掘

本文在客户生命周期价值的基础上,运用贝叶斯、决策树等数据挖掘算法,挖掘出客户的现有价值、潜在价值和客户忠诚度,并以这三项指标为维度对客户进行分类,对不同类型的客户制定不同的营销策略.     

基于分类的客户响应分析

本文将通过对分析分类技术的学习,并将算法应用于客户关系管理中的客户响应分析。     

基于WEKA的高校学生综合测评数据挖掘

该文利用开源软件WEKA作为数据挖掘平台,对某高校的学生综合测评数据进行了数据挖掘实验,发现了很多关联规则和数据背后的隐含信息,为高校发现学生群体、行为间的关联和规律,进一步完善测评体系和素质教育提供了支持。     

基于决策树的协同进化分类算法研究

针对当前分类算法还存在的诸如伸缩性不强、可调性差、缺乏全局优化能力等问题,该文提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法——基于决策树的协同进化分类算法。实验结果表明该方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集。     

基于数据挖掘技术的客户细分研究

随着客户关系管理(CRM)系统应用的逐步推广,企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转变,客户细分作为客户关系管理系统的核心功能作用受到了充分的重视。该文综合分析了现有的客户细分方法,并着重对数据挖掘技术在客户细分领域的应用进行阐述。     

基于动态特征库的电子邮件分类的研究

随着邮件分类技术的不断发展,为了对邮件进行更加有效的组织和管理,需要对不断变化的邮件进行动态特征提取,根据其动态特征对邮件进行分类。从邮件的动态特征方面入手,通过编写邮件客户端程序,利用中科院的ICTCLAS分词工具实现中文邮件的准确分词,利用改进的TF-IDF算法对邮件的特征权重进行计算,并利用WEKA挖掘工具进行结果的仿真实验。实验结果表明,利用邮件的动态特征来对邮件进行分类是切实可行的,且在一定程度上能够对邮件进行合理有效的分类。     

信息系统等级保护测评实践

该文针对社会发展对信息化的依赖程度越来越高,而保障重要信息系统安全也是维护国家安全、保障社会稳定的重要组成部分这一事实.随着重要信息系统等级保护工作的深入,信息系统等级自测评与差距分析得到了广泛重视.文章系统阐述了自测评实践中的基本流程、测评方法与测评成果.     

基于不完备信息系统的粗糙分类研究

基于传统的不分明关系的粗糙集理论是无法处理不完备信息系统的。针对不完备的信息,研究了基于不完备信息系统的粗糙分类的方法,通过实例,有效地分析、处理了含有缺省数据和不精确数据的信息系统。     

应用Tensorflow 2进行银行客户分类研究

本文利用当前最流行的深度学习框架Tensorflow 2.3,设计了全连接神经网络模型,对银行历史购买理财产品的客户数据进行训练,生成了准确度高的神经网络模型,并利用该模型对新客户是否会购买理财产品预测.结果表明,该模型准确度达到90％以上,获得了较好的应用效果.     

基于关联分类方法的网站客户分类研究

随着电子商务的不断发展,对用户的分析和分类越来越重要,因此需要一个行之有效的方法来对用户进行分类。针对网站日志数据的特点和各种数据挖掘算法的应用特征,尝试用基于关联规则的分类算法来对网站客户进行分类。实验证明此方法是有效的,其结果可以作为提供个性化服务的依据。     

A Dss Classification Model for Research in Human Resource Information Systems

Abstract

Any field of study can benefit from a framework into which past and present research can be classified and from which potential research hypotheses can be generated. This article develops a decision support system classification model for research in human resource information systems (HRIS), a model that can then be utilized for evaluating whether an HRIS does provide a competitive advantage for an organization in today's ever-changing, fast-paced, global business environment. As background for this article, the topics of managerial decision making, decision support systems, human resource information systems, and the principle of competitive advantage are reviewed.     

A Dss Classification Model for Research in Human Resource Information Systems

Any field of study can benefit from a framework into which past and present research can be classified and from which potential research hypotheses can be generated. This article develops a decision support system classification model for research in human resource information systems (HRIS), a model that can then be utilized for evaluating whether an HRIS does provide a competitive advantage for an organization in today's ever-changing, fast-paced, global business environment. As background for this article, the topics of managerial decision making, decision support systems, human resource information systems, and the principle of competitive advantage are reviewed.     

An object-oriented development method for Customer Knowledge Management Information Systems

For the advances of Internet technologies in recent years, electronic commerce (EC) has gained many attentions as a major theme for enterprises to keep their competitiveness. Among all possible endeavors for the EC, research has shown that effective management of customer relationships by taking advantage of customer knowledges is a major source for keeping competitive differentiation. Therefore, it is commonly recognized as an important goal for an enterprise to promote its managerial effectiveness on customer relationships through a prospective customer knowledge-based information system to achieve the so-called Customer-Oriented EC. In this paper, we present an object-oriented method for the development of such a Customer Knowledge Management Information System (CKMIS). The method starts from the identification of customers and their desired knowledge-accessed behaviors, through the recognition of a system architecture that supports the identification and realization of these behaviors, and finally ends with the analysis and design of the architectural classes/objects that collaborate to identify and realize these behaviors. The method is use case driven with UML notations utilized and extended as its modeling tool. To illustrate, the method is applied to an exemplified CKMIS for a book publishing company.