数据挖掘技术在商业银行中应用的启示

商业银行拥有大量的个人客户交易数据、个人客户服务数据和个人客户基本资料数据.在这些海量数据中,隐藏着大量有价值的客户信息.运用数据挖掘技术,可以从这些数据集中提取客户的知识,方便银行人员为客户提供精确的服务,同时提高工作效率.本文重点介绍了数据挖掘技术的概念方法,以及数据挖掘在银行业务中的应用,希望能对大数据在广电行业的应用有所启发.     

常用数据挖掘算法研究

为了给企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统提供参考与借鉴,研究了常用数据挖掘算法。通过研究数据挖掘算法基本原理、适用范围及优点,得出可以使用不同的算法来执行同样的业务任务,每个算法会生成不同的结果。因此在一个数据挖掘解决方案中,可以使用一些算法来研究数据,然后使用其他算法,基于这些数据预测特定结果。     

数据挖掘技术与电信客户分析

数据挖掘技术以其跨学科、算法丰富及处理海量数据的特点而被广泛应用于金融、零售、电信等领域的客户分析中,帮助企业深入细分客户,提升客户体验,增加企业收入。我国电信运营商正面临着激烈的市场竞争,对深入细分客户的需求也日益强烈,对数据挖掘技术的跟踪与应用的需求十分迫切。本文深入探讨数据挖掘方法论、技术方法及其在电信客户分析中的应用,指出应用中要注意的问题,为对电信客户进行分析提供了参考。     

电子商务系统中的数据挖掘技术研究

在电子商务管理系统的设计中应用数据挖掘技术,进行数据的预处理、数据挖掘和挖掘结果显示。电子商务系统具有数据量大、数据质量差和数据种类多的特点,在电子商务管理系统中设计了数据挖掘管理模块,运用数据挖掘技术,并采用J2EE的B／s架构将其实现。     

新型客户订单分析管理

随着互联网的发展,数据量急剧膨胀,人们需要高效、自动化的数据分析工具,数据挖掘应运而生,数据挖掘这种技术是当今研究的热点之一。利用数据挖掘技术对客户订单的研究一直以来是国内外学者研究的热点问题,利用数据挖掘技术对客户订单的管理进行了分析和设计,从大量的数据中抽取有用的商业信息,实现经营管理中的决策支持,从而提高客户订单管理系统的时效性。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户对企业起着至关重要的影响。新客户的获取无疑对企业的生存和发展起到很重要的作用。客户关系管理系统中,通过分析海量数据之间的联系,建立规范全面的信息模型。为了解决新客户的获取问题,采用数据挖掘技术对客户类别进行预测。通过对数据挖掘各种算法的比较,做了决策树算法编程实验,获得客户类别的预测结果。结果表明,数据挖掘技术能有效提高客户预测的准确率,提高了数据利用率。     

基于电子商务背景的智能挖掘技术及其应用研究

在日常商业运营过程中,操作系统会产生大量的数据,将这些数据有效运用在决策系统中,可以有很大的增值效益。随着网络技术和数据库技术的成熟,全球传统商务正经历一次重大变革,向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择,同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一,将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证。     

数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中应用

当前,电信企业已拥有大量的客户数据,迫切需要将数据优势转换成企业竞争优势,基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。本文就客户关系管理、数据仓库和数据挖掘的概念、以及在电信企业中的综合应用进行了研究。     

数据挖掘技术在客户管理中的应用研究

数据挖掘技术．是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上,讨论了客户管理的特殊性,并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节,给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案,最后进行了简要的效果评价与分析,对于同类应用具有参考价值.     

数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中的应用

当前,电信企业已拥有大量的客户数据,迫切需要将数据优势转换成企业竞争优势,基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。本文就客户关系管理、数据仓库和数据挖掘的概念,以及在电信企业中的综合应用进行了研究。     

数据挖掘技术在电信集团客户管理系统中的应用

随着市场竞争的日益激烈,大客户和集团客户两大市场成为电信企业的兵家必争之地,如何对电信系统的海量历史用户数据进行分析,从中找出潜在的集团客户和大客户市场,成为电信企业集团客户管理系统的重点。文章从构建电信集团客户管理系统的角度出发,讨论了如何结合数据挖掘技术,对电信系统的海量历史数据进行分析,从增强集团客户管理系统分析能力、稳定和发展集团客户以及在集团客户中推广新业务等角度进行了阐述。     

数据挖掘技术在客户管理中的应用研究

数据挖掘技术.是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程.在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上,讨论了客户管理的特殊性,并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节,给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案.最后进行了简要的效果评价与分析,对于同类应用具有参考价值.     

基于数据挖掘的客户关系管理系统研究

在CRM客户关系管理中,反馈和交流的管理过程是重要的内容,通过与客户的深入交流对客户的需求进行更加详细具体的了解,之后再根据客户的需求对企业的产品和服务进行一系列的改造。为了能够更好地实现这一目的,基于面向对象的编程方法,研究开发了新的客户关系管理系统,利用遗传算法和神经网络算法挖掘数量庞大的客户数据,从而取得客户关系管理的有效信息。利用遗传算法将数据挖掘应用到客户获取中,利用神经网络算法将数据挖掘应用到交叉营销中,并取得良好效果。     

数据仓库技术的系统应用

数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称。在中国电信公话综合分析管理中成功应用了该技术。本文在概要介绍数据仓库技术及中国电信公话综合分析管理系统的基础上,重点了分析了数据仓库技术在公话综合分析管理系统的应用实现,包括数据仓库的实现、OLAP的实现和数据挖掘的实现。     

基于数据整合的电力客户服务系统设计

大数据应用环境下,电力企业为了向客户提供高质量客户服务,有必要科学建立电力客服服务系统,并在数据分析系统的应用下实现对数据的全方面分析。文章通过多维数据分析技术、数据整合与数据挖掘技术的应用,优化系统整体架构设计,高效应用营销结构化地址业务,从而实现对客户服务系统的优化设计。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用探讨

随着计算机技术、网络技术、数据库技术的快速发展和进步,客户关系管理系统得到了广泛地普及和应用,尤其是数据挖掘技术诞生之后,客户关系管理系统能够精确提升客户服务质量,以便能够长期保持和维系良好的客户关系,发展企业业务,提升企业的市场竞争力,具有重要的作用和意义。本文就数据挖掘在客户关系管理中的应用展开论述。     

数据挖掘技术在CRM中的应用对策研究

文章就数据技术在CRM中的应用展开讨论,认为数据挖掘技术可以用于客户识别、获取新客户、提升客户的固有价值和保持客户4个方面,旨在通过有益的探索和讨论,为推动数据挖掘技术在客户关系管理方面的广泛应用作出贡献。     

基于数据挖掘的现代自动化控制管理系统设计

在互联网时代,数字技术、网络技术、计算机技术等被广泛地应用在各个领域中,有效地提高了人们的工作效率。针对基于数据挖掘的现代化自动化控制管理系统的设计进行研究,通过对数据挖掘的概念和特点、自动化控制管理系统的结构以及数据挖掘在自动化控制管理中的应用进行分析,实现对基于数据挖掘的现代自动化控制管理系统的设计,使其更好地为人们的工作提供便利和帮助。     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

数据仓库技术的系统应用

数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称。在中国电信公话综合分析管理中成功应用了该技术。本在概要介绍数据仓库技术及中国电信公话综合分析管理系统的基础上，重点了分析了数据仓库技术在公话综合分析管理系统的应用实现，包括数据仓库的实现、OLAP的实现和数据挖掘的实现。