数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用

客户频繁流失是电信行业发展中所面临的一个严重问题,该文主要是对电信行业客户．流失情况进行教据挖掘,针对运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的自然属性和行为属性进行挖掘分析,建立客户流表的预测模型。介绍了建立模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中运用决策树方法实现了整个建模过程。     

数据挖掘在电信行业客户流失预测中的应用

客户流失是电信行业发展过程中所面临的一个严重问题,直接影响到运营商的企业效益。本文主要介绍了对电信行业客户流失情况进行数据挖掘的过程,改进了已有模型存在的缺乏灵活性、难以处理高维度数据的缺点,根据运营商的历史数据资料,利用SAS/EM模块对客户的固有特征和行为特征进行挖掘分析,采用决策树分类算法的CART算法建立了聚类分析模型和包括评估模块在内的一套完整的流失预测模型,能够直观地显示出流失客户的基本特征,并且可以对任意的数据集进行分析,有效提高了模型的普遍应用性和准确性。     

基于数据挖掘的移动客户流失分析系统

客户流失是竞争日益激烈的市场中移动公司面临的一大难题。"移动客户流失分析系统"在数据挖掘的基础上,实现了客户流失模型的管理应用,其中关键的环节是通过流失客户的预测和分析,辅助市场经营人员制订相应的策略。文中介绍了决策树和聚类两种数据挖掘算法在该过程中的应用,并对得到的结果进行了说明和分析。实践证明,该系统提供的信息能够科学地帮助移动公司解决客户流失的问题。     

数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用

阐明了数据挖掘技术是电信行业提高客户的忠诚度,防止客户流失发生的重要手段,介绍了数据挖掘技术应用于电信行业客户流失分析中的方法、步骤及具体实现过程。     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。     

贝叶斯决策树在客户流失预测中的应用

针对电信企业客户流失问题,提出采用贝叶斯决策树算法的预测模型,将贝叶斯分类的先验信息方法与决策树分类的信息熵增益方法相结合,应用到电信行业客户流失分析中,分别将移动公司的客户数据以及UCI数据纳入到模型中得出相应的结果。加入贝叶斯节点弥补决策树不能处理缺失值以及二义性数据的缺点。检验结果表明,基于贝叶斯推理的决策树算法在牺牲了较小的训练时间与分类时间的情况下,得到了比仅基于决策树算法更高的覆盖率与命中率。     

C4.5算法在移动通信行业客户流失分析中的应用

稳定客户和吸引客户是移动通信企业提高竞争力的关键.基于大量实验数据将数据挖掘的决策树方法引入移动通信行业客户流失分析中,通过对数据的预处理,利用C4.5算法创建决策树,通过测试流失的与未流失的客户,平均正确识别率为91.6%.决策树体现的规则与经验基本一致,为移动通信企业建立客户流失的预警机制提供了决策支持.     

数据挖掘技术下的银行客户流失决策树预测算法

在银行客户流失预测系统中经常要通过客户数据对未知客户的服务信息进行预测,以对银行今后的经营策略提供依据。在对客户的预测中,经常需要对他们的某种分类属性进行分类规则挖掘。该文主要探讨使用决策树这种常用的有效的方法来对客户数据进行分类规则挖掘。     

SVM在移动通信客户流失预测中的应用研究

使用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)数据挖掘方法对移动通信行业客户流失倾向进行预测,对支持向量机同决策树算法预测的结果进行对比,结果表明支持向量机对本文所选取的属性数据具有更强的分类能力,而且在不同训练数据规模情况下预测模型有较好的稳定性。实验证实,运用本研究模型选取全体客户的22.31%,可以预测出50.07%流失的客户,表明本研究中提出的预测模型具有实际应用价值。     

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。     

数据挖掘的关联分析在研究信用卡客户消费行为中的应用

介绍了数据挖掘技术的关联规则,并在信用卡客户消费行为的实际研究中加以运用。发现了基于日期的特约商户之间的和基于信用卡帐号的特约商户之间的关联规则,并提出了相应的营销战略,为国内商业银行开展有针对性的信用卡个性化营销提供了有益的启示。     

数据仓库和数据挖掘在信用社客户关系管理中的应用

中国的信用合作联社作为中国银行业的唯一的在广大农村地区生存的银行机构,成为我国银行业的弱势群体,其更应该加快利用先进的科学的管理方法去生存和发展。本文主要介绍信用社数据仓库如何建立及决策树在信用社客户关系管理中的应用,用双重样本对决策树进行训练、修剪,并用修剪后决策树对信用社客户预测分类,准确率达到百分之七十。     

数据挖掘技术在保险客户信用评估的应用

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中。文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法。通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评价干扰。通过分类实验表明,覆盖算法的准确性和网络训练速度都大大高于SVM。为保险公司有针对性的调查提供了一定的参考依据。     

A Novel Strategy for Mining Highly Imbalanced Data in Credit Card Transactions

The design of an efficient credit card fraud detection technique is, however, particularly challenging, due to the most striking characteristics which are; imbalancedness and non-stationary environment of the data. These issues in credit card datasets limit the machine learning algorithm to show a good performance in detecting the frauds. The research in the area of credit card fraud detection focused on detection the fraudulent transaction by analysis of normality and abnormality concepts. Balancing strategy which is designed in this paper can facilitate classification and retrieval problems in this domain. In this paper, we consider the classification problem in supervised learning scenario by creating a contrast vector for each customer based on its historical behaviors. The performance evaluation of proposed model is made possible by a real credit card data-set provided by FICO, and it is found that the proposed model has significant performance than other state-of-the-art classifiers.     

无指导聚类在信用卡促销中的应用

当前,数据挖掘技术已经应用到社会的各个领域,包括电信业、金融业、医疗卫生、自然科学等.本文介绍了数据挖掘的两种主要策略:有指导的学习和无指导的聚类.并通过信用卡促销数据集来解释无指导聚类的过程,挖掘结果对于信用卡促销活动具有很大的指导意义.     

数据挖掘技术在个人信用评估模型中的应用

为了能够及时、恰当地进行个人信用评估分析,加快信用卡发卡机构的决策速度,介绍了数据挖掘技术在信用卡公司对用户评估中的应用,对比分析了数理统计模型、分类-聚类个人信用评估模型等几种个人信用评估模型建模方法的优缺点。建立了一种决策树-神经网络个人信用评估模型,针对该模型提出了一种近邻聚类算法。该算法不需要事先给定聚类的类别数,可以进行无监督学习。通过对比分析可知,该算法在个人信用评估应用中可以得到较理想的结果。     

数据挖掘的实施分析

在介绍数据挖掘技术的基础上 ,讨论了数据挖掘的实施过程 ,分析并给出了实施有效挖掘的具体步骤 ,重点分析了其过程中的技术手段和核心环节。指出了数据挖掘的成功取决于对数据的合理处理及算法选择。     

数据挖掘技术在学校管理中的应用

数据挖掘技术是一门多学科相互交叉融合而形成的新兴学科。目前,该技术已在商业、金融业、农业、互联网、医药业等多个领域中得到广泛应用。而将数据挖掘技术与学校管理相结合,可以从大量事务管理数据中提取出了隐藏在其中的有用信息,因此可以帮助教学人员合理安排教学工作,协助辅导员对学生的管理,从而促进教育体制的进一步完善与发展。本文由数据挖掘技术概述入手,论述了数据挖掘技术在学校管理中的作用,最后,将数据挖掘技术应用在学生成绩管理中,可以实现透过现象看本质,提炼有价值的信息。     

基于决策树的网络教学数据挖掘应用

网络教育经过十年的发展,网络学院已经积累了大量的教学和学生数据。对这些数据进行整理和预处理,采用基于决策树的数据挖掘,发现相关的学习规律,帮助教务员和教师调整教学策略,提高网络教学质量。     

数据挖掘及其在远程教学中的应用

随着网络技术的不断发展,基于网络的远程教学系统的研究与使用越来越受到重视,数据挖掘、人工智能等技术在远程教学系统中的应用也越来越广泛,越来越深入。关联规则、统计分析、分类等数据挖据技术在教学系统中的应用能够提高系统的智能性,更好地改进远程教育的服务,从而帮助学生提高学习效率。