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。     

基于决策树的数据挖掘算法应用研究

以决策树数据挖掘分类算法在金融客户关系管理(CRM)中的应用为例,进行了数据挖掘的尝试,从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力,得到了与实际经验相符的结果和相应的"规则",验证了其可行性和可供决策支持的现实意义.     

基于决策树的数据挖掘算法研究

决策树,英文名为DeciyionTree,是一种很久以前就开始风靡全球的人工智能技术。随着数据挖掘技术的不断进步,决策树已经成为构建决策系统不可缺少的技术,它不仅在数据挖掘方面起着关键性的作用,在数据分析方面也是一个领军者。决策树在数据挖掘中被用于预测、解决、分类等。     

基于决策树的数据挖掘算法研究

决策树(Decision Tree)曾在很长的时间里是非常流行的人工智能技术,随着数据挖掘技术的发展,决策树作为一个构建决策系统的强有力的技术在数据挖掘和数据分析过程中起到了非常重要的作用.决策树在数据挖掘中主要用于分类、预测以及数据的预处理等.     

决策树算法研究综述

简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法，重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法，并对其主要成就进行评述．提出今后开展研究的建议：     

数据挖掘中决策树方法的研究

决策树是一种求解分类问题的重要技术.本文重点研究数据挖掘中的决策树方法,概述决策树方法的基本原理和优越性,阐述经典的ID3 算法并对算法进行分析,讨论若干针对分裂属性选择的改进算法,提出决策树算法理论进一步研究的方向.     

增量决策树算法研究

文中主要解决传统的ID3算法不能处理增量数据集构造决策树的问题。在传统ID3决策树算法和原有增量算法的基础上,利用信息论中熵变原理的特点,对与增量决策树算法相关的三个定理进行相应的改进,在理论上证明了改进的增量决策树算法的有效性和可靠性。同时对增量决策树算法和ID3算法的复杂度进行了对比分析,得出增量决策树算法的实例费用和信息熵费用都高于ID3算法的结论。最后通过一个实验证明,改进的增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树。     

增量决策树算法研究

文中主要解决传统的ID3算法不能处理增量数据集构造决策树的问题.在传统ID3决策树算法和原有增量算法的基础上,利用信息论中熵变原理的特点,对与增量决策树算法相关的三个定理进行相应的改进,在理论上证明了改进的增量决策树算法的有效性和可靠性.同时对增量决策树算法和ID3算法的复杂度进行了对比分析,得出增量决策树算法的实例费用和信息熵费用都高于ID3算法的结论.最后通过一个实验证明,改进的增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树.     

决策树方法在气温预测中的应用

结合陕北某县30年的气象数据,利用决策树的CART分类方法,建立预测气温的决策树模型,为提高预测的正确率还尝试了分季节的温度预测模型。通过反复试验得到各个季节的最佳气温预测模型,为气象预测研究提供了一种参考方法。     

决策树方法在网球训练中的应用

数据挖掘在体育领域的应用还比较少。如何利用好体育运动的训练数据,从中挖掘出有用信息,是数据挖掘技术在体育领域中的一项重要任务。决策树方法是一种常用的数据挖掘技术,该文把决策树方法应用于网球训练,对有关数据进行挖掘,形成一棵网球训练的决策树,从而协助体育工作人员更合理地制定网球训练方案,提高网球训练的效率。     

一种两阶段决策树建树方法及其应用

提出一种新颖的两阶段决策树建树方法;在对数据集进行较粗的分类后,通过遗传算法寻找规则集来建立决策树叶子节点.该方法可以同时对多个属性进行度量,并避免了决策树的剪枝过程。     

决策树技术在医院住院客户划分中的应用

本文以省妇幼保健院历史的住院业务数据为样本,通过数据挖掘的决策树建模方法建立其住院客户的划分模型,得到分类规则,在此基础上将住院客户划分为不同的群体。通过对客户的划分及其特征分析,医院可清楚的了解重点客户并给予重点客户群体以按需要定制的个性化服务,这将极大提升这部分客户的忠诚度和满意度,从而确保医院主流利润和收入来源的长期性和稳定性。     

基于决策支持的客户关系管理研究

基于决策支持的客户关系管理(CRM)是当前研究的热点。文章在简要介绍决策支持相关技术的基础上,给出了客户关系管理的数据仓库雪花模型,并提出了基于数据仓库的客户关系管理系统功能框架和基于因特网的系统结构,以实现、提高CRM的决策支持能力,最后指出了应用方法。     

决策树算法的并行性研究

在数据库和数据仓库中运用数据挖掘技术必须考虑挖掘系统的速度问题。当数据集大到相当程度时，挖掘工作只能在巨型机上进行；而由于系统的速度不够快，挖掘出来的知识将会是滞后的，它对决策支持不仅无效甚至是有害的。针对这一问题，提出了决策树算法的并行机制，并对并行性的性能进行探讨。     

一种基于决策树的多属性分类方法

通过分析对象属性的关系,在建立属性列表的基础上,简化有效属性,同时利用分组计数的方法统计属性取值的类别分布信息,提出了一个基于决策树的两阶段多属性分类算法,可以有效地提高发现分类规则的准确性。最后给出了相应的具体算法。     

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。     

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。     

基于信息论的决策树算法探讨

信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据.决策树算法是一种逼近离散值日标函数的方法,其实质是在实例学习的基础上,得到分类规则.本文简要介绍信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前主要的代表理论以及存在的问题.     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

电子商务加速发展,吸引了众多企业进军电商行业,加剧了企业对客户的竞争。因此,做好客户关系管理就显得非常重要。在简要描述数据挖掘和CRM（客户关系管理）的基础上,重点分析数据挖掘在CRM中的具体应用．包括如何获取新客户和如何提升客户的价值。这对电子商务企业的客户关系管理有参考价值。