基于K-means聚类的电信企业客户分群决策

数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义,其中客户分群可以准确认识客户总体构成,使得服务和营销更具针对性。以常州市电信企业为例,采用K-means聚类分析技术,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出了一个电信客户分群的解决方案。实践表明,该方案是有效的。     

数据挖掘在电信客户细分中的应用

CRM系统已被广泛应用.客户细分作为CRM 系统的重要组成部分,是进行其他决策工作的基础之一.简单有效的电信行业客户细分方法利用了客户行为和价值分析模型,从数据库中提取出相关数据,作为分析的依据,实现了对数据分群的操作,具有一定的实用价值.     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

本文利用数据挖掘的关联规则方法对电信客户分布情况进行了数据挖掘,利用兴趣度来减少频繁项目集,限制关联规模的大小,从而提高数据挖掘的速度。     

基于电力客户分群特征的停电敏感度预测算法研究

基于电力客户分群特征,以广东省某市级供电局全体145.2万客户为研究对象,采用决策树方法对停电敏感度预测算法进行了研究.结果表明,在测试集中,非居民及居民客户的验证集累积提升度曲线及敏感客户累积提升度曲线具有比较接近的变化趋势,这表明决策树CHAID算法模型的普适性较好,在模型中过拟合问题不存在.决策树CHAID算法模型在客户总量上有明显的差别,且在实际停电时住宅客户和非住宅客户群体间的敏感度比例也有很多差别.通过分析决策树CHAID算法模型、稀疏逻辑回归模型、 SVM支持向量机模型3种算法的预测准确率,在居民客户、非居民客户以及全体客户预测准确率中,决策树CHAID算法均高于另外两种模型.     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

在研究数据挖掘实现技术的基础上,将此技术运用到防止电信行业的客户流失中.以无线市话(PHS)的历史数据为对象,建立客户流失预测模型.通过对预测模型的评估,得到了预测效果较好的模型.     

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.     

客户细分在电信增值业务中的应用

以某电信公司的增值业务为研究对象,通过对提取数据进行聚类分析做出客户细分,并对此进行了评价。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

随着电信市场竞争越来越激烈,电信行业面临的一个严重的问题就是客户频繁流失.而数据挖掘技术是提取海量数据和分析数据的重要工具.以“陕西联通公司铜川分公司”作为研究对象,利用数据挖掘的技术,建立模型,分析流失客户的数据,制定相应的决策避免客户流失.     

数据挖掘及其在电信客户流失中的应用

以某电信公司的历史数据为对象,运用数据挖掘技术,建立了基于决策树、神经网络和Logistic回归的三种客户流失预测模型.并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,得到具有不同使用特征的五群客户,为对不同的流失客户群体提供针对性的营销策略提供了依据.     

特征选择在电信行业客户流失分析中的应用

近年来，电信行业的竞争日益加剧，客户流失问题日益加剧，成为业内人士关注的焦点。     

结合K-means的分类方法在电信客户流失中的应用

通过对电信业客户流失预测的国内外研究成果的分析,我们发现造成电信业客户流失原因种类比较多、难以用一种通用的划分标准对流失客户的流失特征进行刻画,因此本文提出了将K-means算法与传统的分类算法相结合的方法进行客户流失分析,并进行了应用实验.该实验以中国联通湖南某地区X分公司的客户数据为基础,利用数据挖掘软件Clementine8.1建立了客户流失分类预测模型,模型的应用结果表明:新方法对客户流失预测的命中率高于传统的分类预测算法.     

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.     

星型网络上单台车辆分群调度问题

[目的]星型网络上单台车辆分群调度问题是运筹学和计算机科学中一个重要的组合优化问题.[方法]对客户服务时间为零的情形,证明存在一个具有良好性质的最优解;对客户服务时间任意的情形,设计两个候选时间表然后选择表长较短者作为最终的近似解.[结果]对第1种情形,给出一个多项式时间最优算法;对第2种情形,给出一个近似比为5/3的近似算法.[结论]研究结果可为交通运输、生产制造、生物科学等相关行业提供有效决策支持.     

CRM在电信企业中的应用

文章介绍了国内外CRM系统的发展及现状 ,描述了CRM系统的结构及组成部分 ,针对电信行业的业务特征 ,提出了CRM系统建设成败的几个关键环节     

面向电信的客户流失预测模型研究

针对现有客户流失预测模型预测准确率低下的问题,本文结合基于统计学习的客户聚类分析和分类预测技术来构建客户流失预测模型。根据模型计算结果,可以辨别出客户类别及流失倾向,并在此基础上提出了预防客户流失的保持措施,从而为电信企业运营商的客户关系管理提供决策依据。     

浅析客户响应机制在电信企业转型中的作用

本文通过对客户响应机制的发展现状和在电信企业转型过程中所面临的问题进行分析,并阐述了客户响应机制在企业转型的作用,提出从四个方面进行充实和完善。     

客户价值管理在商业银行中的应用

围绕商业银行管理工作中客户价值导向的内涵,阐述了客户需求的重要性,分析了客户需求的种类,并提出了提高客户满意度的基本对策。     

电信客户服务系统

本文主要从以下几个方面简单介绍了电信客户服务系统的情况：①通过介绍客服系统的目标和功能,向用户群体解释其用途,使用户群体对本系统有一个初步认识;②通过介绍客服系统的构成,让维护人员了解其大概原理,方便其维护。     

无线DDN技术在绍兴集团客户中的应用

本文首先论述了无线DDN业务推出的必然性,然后介绍了无线DDN业务的业务定义、特点、网络结构、接入方式,并详细介绍无线DDN在绍兴城市管理、公安、电力、路灯及气象等集团中的应用案例,最后展望了无线DDN业务在绍兴集团客户中的应用前景.     

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。