基于约束关联规则挖掘方法的研究与应用

关联规则挖掘应用于商业等领域,它能发现大量数据中的关联关系,为制定决策提供重要信息。将关联规则应用于客户关系管理,深化CRM的分析功能。针对企业要求和交叉销售的特点,分析基于约束关联规则挖掘方法,提出基于约束的FP-growth算法。分析表明,在CRM中应用基于约束关联规则挖掘方法,可以为企业制定销售策略提供有效的依据。     

数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用

关联规则挖掘方法是数据挖掘领域的一个研究热点。主要探讨了数值型关联规则挖掘方法,介绍了数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用。     

关联规则挖掘在DSCRM系统中的应用

考虑汽车销售行业的特殊性，将关联规则应用于客户关系管理系统销售数据的分析中，运用关联规则挖掘的经典Apriori算法搜索所有的强关联规则，关联规则的分析方法对车辆销售中提高销售金额、交叉销售和提高客户满意度具有一定的辅助意义。     

基于关联规则的Apriori算法的改进及其在保险业CRM的应用

客户关系管理作为一种以客户为中心的经营策略,可以很好完成客户的获取与保持,为经营者提供决策支持,而数据挖掘作为一种分析工具,可以应用在客户关系管理中的大量数据分析和客户价值挖掘中。作为数据挖掘研究的一项重要内容——关联规则数据挖掘研究,其经典的Apriori算法及其改进算法存在着一些不足,如产生庞大的候选集、需要多次扫描数据库,大大增加I/O开销,针对这个算法的瓶颈问题,提出了基于关联规则的改进的Apriori算法,并将其应用在客户关系管理中的大量数据分析,如客户的年龄、职业、年收入、险种等属性,通过对得出的规则的分析来挖掘出具备某些特征的客户趋向购买何种险种,为业务的宣传及管理者的决策支持提供了明确性。     

基于关联规则的Apriori算法的改进及其在保险业CRM的应用

客户关系管理作为一种以客户为中心的经营策略,可以很好完成客户的获取与保持,为经营者提供决策支持,而数据挖掘作为一种分析工具,可以应用在客户关系管理中的大量数据分析和客户价值挖掘中.作为数据挖掘研究的一项重要内容--关联规则数据挖掘研究,其经典的Apriori算法及其改进算法存在着一些不足,如产生庞大的候选集、需要多次扫描数据库,大大增加I/O开销.针对这个算法的瓶颈问题,提出了基于关联规则的改进的Apriori算法,并将其应用在客户关系管理中的大量数据分析,如客户的年龄、职业、年收入、险种等属性,通过对得出的规则的分析来挖掘出具备某些特征的客户趋向购买何种险种,为业务的宣传及管理者的决策支持提供了明确性.     

关联规则挖掘在保险公司客户信息管理中的应用

介绍数据挖掘中关联规则技术及一种关联规则算法并将其应用到保险公司的客户信息管理中,找出其内在的关联规则,得到保险公司的验证.     

关联规则挖掘在保险公司客户信息管理中的应用

介绍数据挖掘中关联规则技术及一种关联规则算法并将其应用到保险公司的客户信息管理中,找出其内在的关联规则,得到保险公司的验证.     

改进的关联规则算法及其应用

根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法——A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息.     

浅谈数据挖掘在防雷业务信息管理中的应用

数据挖掘就是利用已知的数据通过数学建模的方法找到隐含的业务规则.随着对数据挖掘技术的不断重视,其应用研究也越来越广.目前各地都有自己的防雷业务系统,但没有一个比较完善的数据挖掘系统,来整合防雷业务技术资源,造成了一定的技术资源的浪费.该文将数据挖掘技术引入防雷业务信息的管理中,采用分类、聚类、关联、预测等方法,用从客户关系管理、检测信息管理、仪器设备管理三方面,分析挖掘出防雷业务中隐含的有价值信息,为行业的后续发展提供良好的规划支持.     

保险业CRM中数据挖掘技术的应用研究

客户关系管理（CRM）是保险业中数据挖掘的重要应用领域.首先对数据挖掘技术在保险业CRM中应用的状况进行分析.之后以辽宁省某保险公司的销售数据为例,运用关联规则对CRM中的客户行为模式进行挖掘.实践证明数据挖掘在保险业CRM中的应用,可以帮助保险企业提高管理和决策水平.     

基于CRM的汽车客户行为预测研究

为解决汽车客户购买行为预测问题,以便有效估测市场走向,在客户关系管理(CRM:Customer Relationship Management)理论分析的基础上,采用16例汽车客户的购买信息作为样本数据并对其进行数据清理、转换、归纳,以SQL Server建立汽车市场营销分析的数据仓库,作为整个分析预测过程的输入,采用改进的ID3决策树模型和关联规则模型进行数据挖掘,得出汽车客户行为的预测知识.通过实验对比,验证了预测结果的有效性.     

基于客户关系管理的个性化信息服务系统的开发

分析了将客户关系管理理念引入个性化信息服务中的意义,具体论述了基于客户关系管理的个性化信息服务系统。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在电子商务这种经济模式下,客户关系管理（CRM）日益受到企业的重视,客户分类是分析型客户关系管理的重要功能之一,利用数据挖掘技术可以从大量的、不确定的客户信息中挖掘出有价值的信息,为企业决策提供依据。通过探讨客户关系管理理论和数据挖掘技术．提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法。     

电子商务环境下客户关系管理研究

随着电子商务时代的到来,企业的管理方式、个人以及家庭的工作生活方式等都有了很大的改变,此时传统的客户关系管理逐渐暴露出它的局限性。文章通过深入研究客户关系管理以及电子商务的相关理论,提出了电子商务环境下的理想CRM体系,并根据体系提出其实施的规则,为电子商务环境下的客户关系管理提供了新的思路和方法。     

极大布尔关联规则的挖掘算法

关联规则的挖掘往往会产生大量的关联规则,"规则爆炸"的问题会使用户很难得到自己所需要的重要信息.极大布尔关联规则集因其包含的规则数量少且不丢失规则信息的优点提高了用户分析关联规则结果的效率,且节省了规则存储空间.在分析频繁闭项集、频繁基项集和极大布尔关联规则性质的基础上提出了一种挖掘极大布尔关联规则的算法,利用此算法可以得到极大布尔关联规则集,还通过实例验证了算法的正确性.     

数据挖掘在CRM中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点话题。在海量的信息中挖掘具有潜在价值的信息,以辅助管理层的决策,是企业重点关注的问题。从数据挖掘的基本原理入手,通过分析客户关系管理中存在的问题,探讨了数据挖掘在客户关系管理中的具体应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

从市场竞争的现状出发，阐述了数据挖掘技术原理，重点探讨了FCM聚类算法和关联规则，并将其运用到电信客户关系挖掘中，对具体公司移动客户消费数据进行了详细分析。     

我国商业银行优化CRM的理论研究

从客户关系管理的概念及其核心思想入手,提出了商业银行发展的整体构想,建立用于管理客户关系信息的有效机制和程序。     

数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户的信息量越来越大,运用数据挖掘技术研究客户关系管理,可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息,为企业提供重要决策支持.通过分析和总结国内外学者研究成果,找出了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足,论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性,研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法及实施步骤.     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.