基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

基于数据挖掘的SP企业后继发展策略研究

运用数据挖掘技术中的关联规则,对某SP公司的业务数据进行了深入分析,得出了用户量与消费指数之间的正相关趋势,并结合实践中的经验,对公司的后继发展提出了相应对策．     

数据挖掘商业应用平台的数据预处理管理

如何提高数据预处理的效率,提高数据挖掘过程的可管理性,是数据挖掘者必须考虑的问题之一。通过对一个电信增值行业客户行为的分析,介绍了如何应用数据挖掘商业应用平台所提供的可视化流程图进行数据预处理,以期提高数据预处理的效率和过程的可管理性。     

基于数据挖掘技术的SP企业广告策略

神经网络与关联规则是两种重要的数据挖掘技术。介绍了数据挖掘中神经网络、关联规则的常用算法,最后以某SP公司的实际群发记录为例,运用BP神经网络方法与关联规则的Apriori算法挖掘出隐藏在数据背后有用的强规则,说明了数据挖掘对SP广告宣传策略的制定具有一定的决策支持意义。     

生存分析在电信增值服务行业客户流失分析中的应用

利用生存分析对一家电信增值业务提供商的客户流失数据进行了实证研究,提出了一个预测客户流失概率的模型.利用该模型能及时准确地掌握客户流失情况,以此可以提高企业决策的针对性,降低客户流失率.