基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。     

基于组合预测的电信客户流失预测

利用数据挖掘技术,对电信行业客户信息进行了分析,对用户进行关联、分类、聚类分析,给出了解决问题的模型和方法并在实践中得到评估和检验,本文提出了一种基于组合预测理论的预测算法,在实际客户流失预测分析的应用结果表明,该算法的流失预测的准确率高于传统的分类预测算法所得到的预测准确率.构建的预测模型对解决电信客户流失预测方面的问题具有应用价值.     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。     

基于贝叶斯网络的电信客户流失预测分析

贝叶斯网络技术的提出为科研人员提供了一种非常好的解决不确定领域推测和分析的方式。由于贝叶斯网络自身特有的直观式属性和完善的数学推理逻辑性,使科研人员看到了该技术在不确定领域的重要应用。通过贝叶斯网络,科研人员能建立对未知项的推理模型,从而得到具有参考意义的预测和分析。对电信客户流失的预测分析也是一个这样的不确定性知识推理领域。本文通过对贝叶斯网络的介绍和对电信客户流失分析的说明,运用贝叶斯网络的机制,构建了相应的电信客户流失模型,并对其进行了预测分析。     

基于数据挖掘的移动通信业客户流失预警系统设计

借助SASEM平台。对移动通信业务数据使用数据挖掘算法建立客户细分模型,能够刻画移动通信客户的行为特征,并以此建立客户流失预测模型。从而建立一个移动通信业客户流失预警系统。实践证明,该方法实用、可操作性强,对支持企业客户关系管理产生了积极的影响。     

基于数据挖掘的移动通信业客户流失预警系统设计

借助SASEM平台,对移动通信业务数据使用数据挖掘算法建立客户细分模型,能够刻画移动通信客户的行为特征,并以此建立客户流失预测模型,从而建立一个移动通信业客户流失预警系统。实践证明,该方法实用、可操作性强,对支持企业客户关系管理产生了积极的影响。     

基于分布式混合数据挖掘的电信客户流失分析

CORBA技术庞大而复杂,且技术和标准的更新相对较慢.电信运营企业应用系统是客户流失分析的主要数据来源,而传统的客户流失分析由于该系统数据的集中式存储继而采用集中式挖掘,对海量数据的挖掘效率低下.为进一步提高挖掘效率,提出网格下基于分布式混合数据挖掘的电信客户流失分析(Customer Churn Analysis upon Distributed Hybrid Data Mining in Grid,CCA-DHDM),并借助GridSphere门户,在该平台上实现了BP神经网络算法和K_Means聚类算法.仿真实验表明,与单机环境相比,随着网格节点数增加,算法的平均耗时明显下降65%到75%,同时算法的效率得以较明显地提高.     

基于Clementine神经网络的电信客户流失模型应用

本文针对目前电信行业中一个日益严峻的问题：客户离网进行期究,以电信行业为背景,通过收集客户的基本教据、消费数据和缴费行为等数据,建立离网客户的流失预测模型．进行客户流失的因素分析以及流失预测。以某电信分公司决策支撑系统为背景,通过在电信一年半时间的领域调研和开发实践,以此为基础,使用了统计分析和数据挖掘的技术,对PAS客户流失主题进行了较为完善、深入的分析与研究,为电信经营分析系统作了有益的尝试与探索．针对PAS客户流失分祈主题,本文选取了3个月的PAS在网用户和流失用户及其流失前的历史消费信息为样本,确定了个体样本影响流失的基本特征向量和目标变量．通过对大量相关技术和统计方法的研究,最终确定了Clementine的神经网络模型来作为电信客户流失的预测模型．实践证明,本论文整体的技术路线是可行的,神经网络模型对电信客户流失预测有较高的准确性,所发现的知识具有一定的合理性和参考价值,对相关领域的研充起到了一定的推动作用．     

基于人工神经网络的银行客户流失分析模型

针对目前中国建设银行存在的客户流失问题,利用BP人工神经网络网络稳定、学习能力强的特点,通过输入变量和输出变量之间的相关性分析,建立银行客户流失分析模型,以此获取即将流失的客户,以便银行做出经营决策,挽留有关用户,确保银行效益不受影响。实验证明,此模型能够很好的对银行客户流失进行预测分析。     

探究电信行业客户流失

随着电信行业改革的深化，各大运营商都加大了竞争力度，从直接降价、业务捆绑到服务内容、服务方式、服务质量、服务意识的改变。进而到内部运营管理机制的改进，都彻底地进行了一番角逐，企业对客户资源的重视程度也超过任何时候，经营模式和服务体系都在以客户的价值取向和消费心理     

基于数据仓库的银行客户关系管理系统的研究

介绍了数据仓库和客户关系管理系统的概念,分析了数据仓库应用的关键技术——联机分析处理和数据挖掘,指出基于数据仓库的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了基于数据仓库的银行客户关系管理系统的体系结构。及各部分工作的重点。     

基于数据仓库的房地产税收预警系统的设计与实现

基于房地产行业成本数据模型,结合已有的房地产涉税信息,建立了房地产税收预警系统的数据仓库。预警系统对各个房地产项目根据一定业务规则进行分析比对,自动归集涉税风险信息。实践证明该预警系统可以有效提高税务检查绩效,是深化数据分析应用的成功尝试。     

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。     

基于数据仓库的宏观经济监测预警系统的设计

宏观经济监测预警是对宏观经济进行总体的、综合的、全面的、系统的分析与判断,是运用理论分析方法、经验分析方法、数理统计方法等对宏观经济循环波动这一特定现象进行一整套经济监测、经济评价的体系。介绍了宏观经济监测预警系统的实现环境、预警指标体系的设计、数据仓库的设计以及系统的总体设计。并在此基础上,简要地介绍相关子系统的功能。     

基于数据挖掘的银行客户细分模型

随着银行客户的增多,如何对客户进行分类,制定有针对性的营销策略,保留住优质客户,是银行客户关系管理的重要内容。本文利用X-means算法建立银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。     

基于数据挖掘技术建立证券业客户关系管理系统

该文通过分析证券业业务发展的需要和遇到的问题,提出了基于数据挖掘技术建立证券业客户关系管理系统的重要性,并详细描述了该系统所能发挥的作用。     

基于数据仓库的客户关系管理

数据仓库是数据管理信息领域近年来出现并发展迅速的一种新技术,它可以将各个渠道得来的数据,整理成全面、完善的客户信息库,通过数据挖掘和数据分析,来了解客户的需求,以保持良好的客户关系,维系客户忠诚,从而提高企业核心竞争力。论文介绍了数据仓库的基本概念及其技术特征,详细分析了数据仓库在客户关系管理中的作用。在此基础上,提出了客户关系管理数据仓库系统的具体设计方案。     

基于数据仓库技术的决策支持系统

20世纪90年代以来,数据仓库(Data Warehouse,DW)技术逐步被人们所认识、认可、应用.决策支持系统(Decision Support System,DSS)因数据仓库技术的介入,克服了众多缺陷,获得了长足发展.结合了DW技术的DSS系统在众多行业中得到应用,然而这些应用往往是一次性的,即使类似的企业,实施也截然不同,造成了大量重复性的探索.有没有共同的规律可寻呢?回答是肯定的.本文从传统DSS系统的缺陷出发,论述了DW技术对DSS的支持,试图从一般意义上构建基于数据仓库技术的决策支持系统.     

基于数据仓库的联机分析挖掘系统

基于数据仓库的联机分析挖掘系统的应用已成为趋势,设计并实现了一个应用模型。该模型建立了一个B／S架构的双服务器数据仓库,将数据挖掘与OLAP思想相结合,提供多维度事务内、事务间关联规则的挖掘。介绍了系统设计思想和体系结构,对系统的各部分功能进行了分析,并在此基础上提出了传统OLAP系统到OLAM系统平滑过渡的解决方案。     

基于数据仓库技术在医院信息系统中的应用

随着医疗改革的深化,医院将面临日趋激烈的竞争形势,在信息技术高度发达的今天,医院也已广泛开展信息化建设工作。本文提出结合医院实际特点,应用数据仓库技术对已有业务数据库进行集成,并利用数据挖掘技术在其上进行数据分析,挖掘潜在有用的知识,从而进一步改善医院服务质量,提高效益,降低成本,并指导管理者做出科学决策分析,提高医院核心竞争力。