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。     

基于Clementine逻辑回归的电信客户分类

本文研究的是电信行业中客户分类的问题，通过调研和开发实践，使用了统计分析和数据挖掘的技术，对电信客户分类主题进行了较为完善、深入的分析与研究。使用大量相关技术和统计方法，最终确定了逻辑回归模型作为电信客户分类的预测模型，为电信经营分析系统作了有益的尝试与探索。     

社群网络中基于链接分类的研究与应用

由于在互联网、电信、生物信息、社会网络分析等领域可获得的链接丰富的数据日益增多,链接挖掘已经成为数据挖掘的研究热点。基于链接分类是链接挖掘的一个重要方向。在此以电信领域用户通话特征数据为对象,研究了基于链接分类技术及其在电信客户流失预测的应用方法,在提取并分析大规模客户呼叫图的极大团、结点膨胀率、结点聚集度等与节点稳定性相关的链接属性及其时变特征的基础上,提出了一种适合海量数据的基于链接的电信客户流失预测算法。实验结果表明,此算法较传统分类算法能提高客户流失预测性能,实现了基于链接分类方法的成功应用。     

基于数据挖掘技术的网络营销策略的实证研究

目的 在大数据背景下,研究销售者运用交易数据挖掘有效客户,认识、评价和提升个人客户的忠诚度.方法 本文根据淘宝某皇冠卖家的客户数据进行实证研究,运用分类树模型、聚类分析等进行分类研究,应用Logistic模型进行预测.结果 识别了有效客户及其特征,并获得有效客户发生购买行为的概率.结论 实践证明,数据挖掘技术能够精确高效地应用于匹配客户营销策略,提升线上销售业绩.     

数据挖掘在电信中的应用分析

介绍了数据挖掘产生的背景、数据挖掘流程和功能,分析了数据挖掘在电信业中的几种应用,包括客户流失分析、客户获取、交叉营销、客户细分、市场分析、欺诈行为分析及网络告警分析。     

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.     

基于空问定位的聚类算法在电信业客户划分中的应用

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动、精确营销模式转变.因此,客户划分显得至关重要.采用数据挖掘中聚类的方法对电信业的客户进行划分,在比较了现有聚类算法计算复杂度普遍较高的的基础上,采用了一种基于空间定位的方法,将客户数据对象映射到特征空间中,并利用空间立方体的某些特殊顶点定位任意数据,通过计算数据点与空间立方体顶点群的距离差异,完成聚类过程.为了适合电信业客户的特殊性质,改进对客户属性数据的处理过程.通过电信客户的数据实验结果表明,算法的时间复杂度降至 O(N) 级别.     

基于贝叶斯网络的客户流失分析

随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群。考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果。与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行“过量抽样”。     

面向CRM的数据挖掘技术在电信行业的应用

以客户流失分析为例介绍了数据挖掘技术在电信行业中的应用,并给出了实现的具体步骤,同时论述了数据挖掘技术的现状和发展方向.     

数据挖掘在关系营销中的应用研究

概括了数据挖掘在关系营销中的应用功能,详细分析了数据挖掘在商业应用中的具体实施步骤,给出了中国移动公司利用决策树技术分析客户消费模式,采取对应优惠措施来改善与客户的关系、提高客户忠诚度、增强其产品的竞争力。     

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。     

商业智能在电信市场细分中的应用

竞争激烈的市场以及客户需求的差异性,要求电信运营商进行市场细分.传统的市场细分方法不适用于具有庞大客户、大量细分变量的电信市场.文章介绍了商业智能的核心技术,数据仓库、OLAP及数据挖掘等技术在电信市场细分中的应用.     

基于DBSCAN算法的电信客户分类的应用研究

为了在激烈的市场竞争中取胜,电信企业意识到必须将客户分类,针对不同的客户研究相应的营销策略,DBSCAN算法能够实现客户分类,但对初始参数E和MinPts的取值非常敏感,不同的取值将产生不同的聚类结果,通过对DBSCAN算法进行改进,实现了更加准确和全面的客户分类。     

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。     

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.     

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。     

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.     

一种分层聚类方法及其应用研究

在数据挖掘领域,聚类用于发现数据的分布模式和数据间的相互关系.作者提出一种分层聚类算法,可识大规模、高维数据.该算法首先从不同的角度对电信客户进行聚类或分类,然后以这些聚类为基础,实行自底向上的层次聚类得到最终的聚类结果.算法执行效率高,适合大规模数据的聚类问题.该方法在某电信企业的客户分析中取得了较好的结果.     

论交叉销售在我国电信行业的应用

交叉销售是一种全新的营销理念、是一种营销哲学,它可以充分利用一切可能的资源来开展营销,从而赢得顾客。在客户流失严重的电信行业市场竞争中,忠诚的客户能使企业的利润产生累积效应,使企业持续盈利,于是,如何获得有价值的客户,便成为今天电信企业竞争的焦点。交叉销售的实施为有价值客户的发现、保持和价值提升提供了捷径。结合当前我国电信行业环境,分析了我国电信业开展交叉销售的必要性和可行性,探讨了电信行业开展交叉销售的实施步骤。     

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。