数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据信息进行分析和处理的技术,能为制定客户决策提供有价值的信息,银行客户关系管理系统运用数据挖掘技术施以有效的客户关系管理,能够提高客户服务水平,增强市场竞争能力。决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法。本文对决策树C4.5算法进行介绍,阐述数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用。     

基于数据挖掘技术的银行CRM系统的研究

数据挖掘技术的主要作用是进行客户的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,进行客户细分和沟通,为决策者制定决策提供参考,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。客户关系管理一种新型的以客户中心的管理机制,银行客户关系管理系统利用数据挖掘技术实现有效的客户关系管理,能够提高市场竞争能力。本文在对客户关系管理和数据挖掘简要介绍的基础上,主要阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘的银行CRM系统的研究

数据挖掘是一种深层次的信息处理技术,客户关系管理一种以客户为中心,旨在改善企业与客户关系的管理机制,银行客户关系管理系统将数据挖掘技术应用于客户关系的管理,有利于开拓新的产品种类,降低运营成本,提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统构成进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘的银行客户关系管理系统的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,客户关系管理是以客户为中心的管理机制和发展策略,银行客户关系管理系统将二者结合起来,能够提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统架构进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘技术在民航CRM中的应用

进行客户关系管理系统建设,是当今各大航空公司争取竞争优势的重要手段。数据挖掘技术在CRM的实施中起着关键的作用。文章分别介绍了数据挖掘技术和CRM技术,具体介绍了在民航CRM建设中用到的决策树方法和模糊聚类方法这两种数据挖掘方法,并作了实验分析。最后对数据挖掘技术在民航中的应用作了展望。     

基于数据挖掘的CRM分析

进行客户关系管理系统建设,是企业争取竞争优势的重要手段,数据挖掘技术在CRM的实施中起着关键的作用。文章介绍了数据挖掘技术和CRM技术,具体介绍了在酒店CRM建设中用到的决策树和模糊聚类这两种数据挖掘的实现方法,并做出了实验分析。     

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。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统设计与实现

本文以某汽车销售服务有限公司为背景,设计了汽车销售客户关系管理系统.在该系统中,依据数据挖掘思想实现了对现有数据的分析、处理,并对客户行为特征进行分析,为管理者提供决策信息,是数据挖掘技术在客户关系管理领域实用化的有益尝试.     

决策树方法在煤炭物流客户分析中的应用

目前物流企业中积累了大量的客户历史数据,为了有效利用这些数据,使用数据挖掘方法对客户进行分类管理和服务是CRM中非常重要的一方面。而决策树是进行分类分析与数据挖掘的常用方法。研究了运用C4.5算法对煤炭物流客户信息构造决策树,并把提取到的规则应用到公路煤炭物流公司的客户关系管理中,结果证明具有较好的应用价值。     

数据挖掘为CRM添翼

不能说没有数据挖掘的客户关系管理系统不是客户关系管理,但只有采用了数据挖掘技术的CRM系统,才是符合现代企业要求的高效的客户关系管理系统     

数据挖掘与商业银行客户关系管理

本文介绍了在商业银行的客户关系管理系统中如何有效地使用数据挖掘技术为管理者提供有效的决策信息的方法。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统的应用

为了提高客户关系管理系统的系统效率,在客户关系管理系统中引入了数据挖掘技术,改善后的系统整合管理资源、业务流程和专业技术,能够构建服务消费者的集合,满足客户需求。笔者通过研究潍坊市的电信业务,在客户关系管理系统中加入了数据挖掘技术,从而提高客户关系管理系统的效率和客户满意度。     

数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中的应用

本文介绍了客户关系管理系统及数据挖掘技术的相关知识,论述了数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中客户获取、确定客户价值以及保留客户等三方面的应用。     

数据挖掘技术在证券客户关系中的应用

研究证券管理问题,客户关系管理系统(CRM)是现代经营管理科学与现代信息技术结合的科学问题.数据挖掘技术是有效地利用现有数据资源的重要手段.重点是针对数据挖掘技术在证券客户关系管理中的具体问题.运用数据仓库技术建立了客户交易行为数据仓库,并运用聚类技术完成了基于证券公司客户交易行为数据仓库的证券公司客户细分.基于数据挖掘的CRM是对传统企业管理思想的一个创新,充分体现了管理的科学性和艺术性.对企业的经营决策和客户关系管理都具有相当重要的作用和意义.     

基于信息增益法的决策树构造方法

决策树数据挖掘技术是目前最有影响和使用最多的一种数据挖掘技术。决策树构造的方法很多,本文提出一种基于信息增益法的决策树构造方法。给出了相应的决策树构造算法,并通过一个实例对其进行了说明。最后,本文对噪声问题、子树复制和碎叶等问题提出了解决思路。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系,提高客户忠诚度和满意度的新型管理机制,同时也是一种管理软件和技术.数据挖掘技术能对大量的数据及信息进行挖掘,从中发现潜在的价值高的关系,并利用模式或知识对客户需求进行预测,帮助企业做出决策.成功的数据挖掘是客户关系管理系统成功的关键.     

基于关系图提取算法的烟草销售客户关系管理的应用研究

展望客户关系管理,数据挖掘技术在其中起到了至关重要的作用,它可以挖掘出千万数据中的有用信息,企业才能对客户进行各类价值分类,然后预测客户的行为,从而做出正确有效的决策。在CRM应用中,基于数据挖掘技术的基础上,结合CRM系统的不足,为避免或减少客户管理系统因管理不到位而导致客户的流失,造成企业的损失,提出了客户关系图的提取算法,很好地分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

基于数据挖掘的航空公司客户信息分析

通过对航空公司现有数据仓库中客户信息的分析,针对客户关系管理中忠诚度这一问题,提出了一种基于数据挖掘技术的客户忠诚度计算模型;并通过实验对客户群进行了聚类分析,从而为航空公司针对不同客户群制定实施客户关怀,完善客户关系管理系统提供一定的理论依据。     

决策树算法在专业方向指导中的应用

数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。决策树方法是一种典型的分类算法．首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树模型,然后使用决策树模型对新数据进行分析。该文以大学生专业方向指导辅助系统的开发过程为实例从理论上论述了数据挖掘的概念、数据挖掘研究内容和本质以及进行数据挖掘的主要方法。讲述了使用MATLAB7．0开发实现决策树算法子系统的方法和实现,并且对生成的决策树模型进行分析。