基于数据挖掘的电信客户细分

数据挖掘以其强大的数据处理能力和信息挖掘能力广泛用于各行业。尤其在通信行业。本文提出了将数据挖掘技术应用到通信行业客户关系管理之中的观点,通过客户细分验证了数据挖掘在通信行业客户关系管理中的可行性和有效性。     

基于数据挖掘的电信企业客户细分研究

结合数据挖掘技术研究电信企业的客户细分,提出了客户细分的模型和客户细分的流程,以提高电信企业的竞争力。     

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.     

数据挖掘技术在铁路货运客户细分中的应用

基于数据挖掘中的聚类和分类技术,通过挖掘货票库中的海量数据所蕴藏的信息,探讨了对铁路货运客户进行细分的方法,先用聚类技术对货运历史数据进行聚类分析,根据聚类结果再用贝叶斯分类器对新数据分类.研究目的是为了根据不同类别的货主对铁路贡献的大小制定不同的优惠措施,并为铁路货运营销部门提供决策依据,提高铁路企业的客户关系管理和决策水平.     

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.     

基于数据挖掘技术的移动通信行业客户细分

利用数据挖掘中的误差平方和准则函数的K-Means聚类算法,建立了客户细分模型,为企业进一步制定营销策略提供依据.此方法已经投入运行.实践证明,该方法实用、可操作性强,对支持企业产生了积极的影响.     

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。     

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.     

聚类分析在客户细分中的应用

客户细分是客户关系管理的核心功能。本文根据零售业客户信息建立数据仓库,运用聚类分析技术对零售业客户进行细分。最后对结果进行了分析。     

数据挖掘技术在团体医疗保险中的应用

将数据挖掘中的决策树技术应用于团体医疗保险理赔数据库中，提出了基于Clementine数据挖掘平台的理赔风险解决方案，为保险公司团体医疗保险理赔风险规则的提取和费率厘定提供决策依据，以提高团体医疗保险管理的科学性．     

K—means聚类算法在客户细分中的应用

以某超市会员为研究对象,以其会员卡的消费记录为数据源,运用K-means聚类算法对该超市VIP客户进行细分,得到一个细分模型,该模型对企业营销策略的制定具有一定的辅助作用．     

经典数据挖掘方法在客户建模中的应用分析

研究客户关系管理(CRM)中的客户建模问题，着重分析了数据挖掘技术如何用于决策支持．在此基础上，描述了客户建模的步骤，分析常用的数据挖掘技术．然后，对数据挖掘在客户建模中应用的典型实例进行了分析．     

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.     

数据挖掘技术在客户获取策略中的应用

对于客户获取策略中客户反应行为模式分析,从数据挖掘技术的角度可以归结为分类问题·依据组合分类方法的思想,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法来提高分类的准确性和精确度·该组合分类方法将以概率度量水平的多重决策树进行并行组合,采用遗传算法优化连接权值矩阵·在仿真分析中采用二元反应行为模式的客户反馈仿真数据对该组合分类方法进行测试和评估·实验结果表明,在保持分类结果良好可解释性的基础上相比于单个决策树方法,该组合分类方法具有更高的分类精度,并优化了分类规则·     

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.     

分类挖掘技术在金融客户关系管理中的应用

探讨数据挖掘技术在企业实际工作中的应用方式与应用领域，分析金融客户分类的必要性．针对具体的项目论述对金融客户进行分类的方法．改进了传统的决策树分类挖掘算法即ID3算法，提出了进行数据挖掘结果可视化展现的两层软件结构．该方法在银行客户关系管理系统中投入实际运行，获得了较好的用户反映，对企业的决策支持产生了积极的影响．