基于数据挖掘的客户价值预测方法

提出了一种利用聚类和分类等数据挖掘技术预测客户价值的新方法.通过对客户历史交易数据的分析,获得能够综合反映老客户忠诚度和价值度的指标.基于该指标对老客户进行聚类,将老客户划分为若干个不同价值的客户群,即为每个老客户赋予一个价值等级标号.利用朴素贝叶斯分类方法来预测新客户(或潜在客户)的价值,并依据预测结果来制定相应的重点客户发展战略.实例验证了该方法的有效性和可行性.     

基于客户价值分析的客户发展战略

市场经济的发展,使客户成为了企业最应关注的因素之一.客户关系管理为企业与客户之间的互动提供了强有力的支持.运用价值分析的方法,对客户的当前价值、潜在价值和终身价值做出定量化的分析与研究,以便企业做出更好的经营决策.企业在进行客户关系的管理时,应重视客户的一体化,找出顾客最关注的价值领域,分析企业的竞争状况和提高市场反应速度.     

数据挖掘在电信客户价值管理中的应用

介绍了客户价值管理的内容,阐述了数据挖掘技术的概念、功能,以及在电信客户价值管理中的应用.     

基于密度信息熵的K-means算法在客户细分中的应用

为解决企业客户价值体现问题, 提出一种TFA客户细分改进模型, 以客户发展空间T、 购买频次F和平均购买额A为指标, 充分体现客户的价值和发展空间. 首先, 引入局部密度值ρ和信息熵H, 改进K-means聚类算法, 以优化传统K-means聚类方法初始聚类中心的选取问题；其次, 通过搭建机器学习框架, 对选取人工数据集及真实数据集进行聚类实验, 验证模型的有效性. 实验结果表明, 该模型能有效分类客户, 充分反映客户价值及其发展空间, 并通过改进聚类算法提升了算法效率.     

基于粗糙集__神经网络的客户价值预测

首先找出对客户价值有影响的一些因子,然后利用神经网络与粗糙集理论的优势互补,采用粗糙集对数据进行预处理,构建基于粗糙集-神经网络的客户价值预测模型,并依据此模型进行了验证评价,结果表明,本文提出的模型用于客户价值预测是有效的.     

电信运营商集团客户价值评估及细分研究

根据客户价值评价理论,针对电信运营商集团客户的具体特点,进行了分析研究,设计了包含3个当前价值指标,6个潜在价值指标的集团客户价值评价指标体系、价值计算方法以及客户细分方法。     

面向客户知识管理的动态SOM客户分类方法

提出了一种基于动态SOM神经网络和RFM指标的客户分类方法.该方法首先利用动态SOM神经网络聚类分析模型产生客户簇,然后以客户的RFM 行为作为对客户忠诚度、客户规模以及客户信用的模拟衡量来对客户簇进行标识,产生客户分类结果,最后根据客户分类结果判定各类客户对企业的价值,从而使企业能够有针对性地对不同客户实施差别化服务策略,为企业的客户战略提供了有效的支持和决策.     

数据仓库和数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据仓库与数据挖掘的概念,具体对数据仓库与数据挖掘在客户生命周期中发现新客户、挖掘现有客户价值以及保持老客户3个不同阶段的应用进行了分析.     

客户生命周期价值模型扩展及在客户细分中的应用

在分析客户生命周期价值模型研究现状及模型参数变化影响的基础上,通过引入动态客户保持率及相关的客户生命周期时间,探讨了客户生命周期价值模型的扩展,并将扩展模型应用于企业客户细分,提出了基于客户价值的企业客户细分及客户关系管理策略。     

基于目的-价值的客户需求建模研究与实证

针对客户需求行为问题,运用需要理论和客户价值理论等,提出基于方法目的链的客户目的价值模型及建模方法,将客户期望的效用价值与体验价值置于同一分析系统,给出了客户目的价值模型定义,论述了无监督多目的分群、期望价值维度萃取和目的与期望价值映射分析,并以构建的反映移动通信服务客户多目的驱动特性的4类目的价值模型作为实证支持。基于目的客户细分方法以及客户目的价值模型的应用,为企业的品牌定位、业务推介、服务提供和营销活动提供了决策支持。     

工程地震凸集方法的实用化研究

为了解决地震激励不确定性的描述问题及其响应的求解，提出了反应谱参量双界限和强度参量双界限２个凸集模型，并结合工程实例，将该２个模型的计算结果与其他模型的结果进行了比较，提出决定凸集模型合理性和实用性的关键在于，模型能否表达出地面运动强度的合理取值范围。研究结果表明：这２个双界限模型，不仅模型参数的客观物理意义明确，概念清晰，并且能与现行常规方法有机地结合。     

基于响应曲面方法的分区仿真试验模型及其最优观测设计

基于ＳｕｎｇＨ．Ｐａｒｋ的一维分段模型的思想,作者通过引入Ｔ函数,在多维仿真设计空间中给出了一个新的分区试验模型,并证明了新模型在分区处连续等情况下的模型参数性质,同时基于响应曲面方法中的最优设计理论,在计算机辅助设计与构造基础上,给出了新仿真试验模型的饱和最优观测设计,从而使分区试验可用较少的观测点建立起高效的仿真模型,为进一步的工艺优化提供了新的手段·     

不适定平差模型的迭代解法及其在测量中的应用

当平差模型为不适定模型时,比如模型病态时,一般是在均方误差准则条件下求得参数的有偏估计。有偏估计在参数的求解过程中,偏参数的确定是一个关键和困难问题。本文采用迭代解法求解不适定平差模型,无需确定偏参数,不仅可回避病态平差模型偏参数确定的困难,而且试验表明,对于秩亏不适定平差模型解算,也同样收到良好效果。     

A computer generator for randomly layered structures

AcomputergeneratorforrandomlylayeredstructuresYUJia shun1,2,HEZhen hua2(1.TheInstituteofGeologicalandNuclearSciences,NewZealand;2.StateKeyLaboratoryofOilandGasReservoirGeologyandExploitation,ChengduUniversityofTechnology,China)Abstract:Analgorithmisintrod…     

基于BP和GA的微晶玻璃点磨削表面硬度数值拟合

通过低膨胀微晶玻璃的高速点磨削实验,测试了加工表面硬度,分析了表面硬度随工艺参数的变化趋势.基于BP神经网络算法与单因素实验值,通过最小二乘数值拟合,建立了点磨削低膨胀微晶玻璃表面硬度与各工艺参数关系的系列化一元模型,以决定系数检验模型的精度,结果表明模型具有较高的可靠性.通过单因素一元模型分析,提出了低膨胀微晶玻璃表面硬度与工艺参数关系的多元模型.在正交试验的基础上,基于遗传算法对多元模型进行了优化建模求解.通过验证实验检验了模型的精确度,结果表明,多元模型具有较高的可靠度.     

Bayesian-combined wavelet regressive modeling for hydrologic time series forecasting

Wavelet regression (WR) models are used commonly for hydrologic time series forecasting, but they could not consider uncertainty evaluation. In this paper the AM-MCMC (adaptive Metropolis-Markov chain Monte Carlo) algorithm was employed to wavelet regressive modeling processes, and a model called AM-MCMC-WR was proposed for hydrologic time series forecasting. The AM-MCMC algorithm is used to estimate parameters’ uncertainty in WR model, based on which probabilistic forecasting of hydrologic time series can be done. Results of two runoff data at the Huaihe River watershed indicate the identical performances of AM-MCMC-WR and WR models in gaining optimal forecasting result, but they perform better than linear regression models. Differing from the WR model, probabilistic forecasting results can be gained by the proposed model, and uncertainty can be described using proper credible interval. In summary, parameters in WR models generally follow normal probability distribution; series’ correlation characters determine the optimal parameters values, and further determine the uncertain degrees and sensitivities of parameters; more uncertain parameters would lead to more uncertain forecasting results and hard predictability of hydrologic time series.     

CO2气体保护焊焊缝几何形状的数学模型

采用回归正交试验设计方法建立了细丝ＣＯ２气体保护焊短短过渡时焊缝几何形状和尺寸与烛工艺参数即电弧电压、焊接电流、焊接速度、焊枪角度、干伸长度间关系的数学模型。     

沁水盆地南部煤储层压裂缝几何特征预测

以煤储层压裂改造基本理论为基础,对石油系统相关压裂参数的计算模型进行修正,建立起适合本地区储层的水力压裂计算模型;通过分析沁水盆地南部煤层气井压裂工艺、压裂工艺参数及煤储层力学特征,建立了裂缝几何尺寸计算的数学模型,并编制了相关计算程序;应用建立的数学模型,代入沁水盆地樊庄、郑庄区块压裂井的压裂施工参数,进行了压裂缝几何尺寸计算,结合压裂施工工艺与气、水产能进行了施工适用性评价,优化了压裂工艺参数。     

针刺起爆中针刺过程数学模型的建立

从基本原理出发,建立了尖头和平头两种击针在针刺过程中的力学模型、戳击速度模型和针刺功率模型,并导出了分析解。力学模型包含了炸药屈服应力和摩擦系数、击针形状和刺入深度;速度模型和功率模型中除含有前者的影响因素外,还含有击针质量和初速参数。     

基于Kriging法的铁道车辆客室结构优化

为解决铁道车辆客室空间尺寸和内部部件接触刚度优化配置问题,实现客室结构多目标多参数优化设计,以座椅-桌子结构和座椅-座椅结构2种模型为例,基于Kriging算法构造了目标参数(乘员头部性能指标CHI15,CHI36和胸部性能指标CT3ms)关于设计变量(小桌高度h、小桌与座椅距离l1、座椅间距l2、桌子接触刚度k1和座椅接触刚度k2)的代理模型,分别得到目标参数随设计参数变化的响应曲面,并采用遗传算法对建立的目标参数代理模型进行整体寻优,得到2种结构模型的最优参数配置。分析结果表明:各代理模型的遗传算法寻优结果与数值计算的模拟结果吻合较好,误差范围为-5.94%~2.23%,说明基于Kriging代理模型和遗传算法的优化结果是可靠的。研究结果可用于指导铁道车辆客室结构的布置。