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.     

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

阐述数据挖掘的概念和主要分析方法，以及数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用，并结合一个客户流失分析的实例说明用于客户关系管理系统的数据挖掘工具的设计和实现。     

数据挖掘在CRM中的应用

通过对CRM和数据挖掘技术的描述，介绍了当今CRM中的重要准则及数据挖掘在CRM中应用的主要技术，对CRM和数据挖掘相结合解决问题的步骤进行了说明。     

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.     

数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

客户资源现已成为企业最重要的战略资源之一,企业为此也花费大量资金构筑客户关系管理（CRM）系统。现如今,企业面临的问题不是该怎么管理客户数据,而是如何将存在系统中的海量数据转换为知识,指导企业高层决策者制定最优的企业营销策略,降低企业运营成本,增加利润,加速企业的发展,而数据挖掘技术的发展恰好满足了企业的需求。     

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。     

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.     

数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究

客户关系管理是企业管理中一项重要的内容,在CRM中使用数据挖掘技术,可以提高企业的管理水平。本文深入研究了客户管理系统与数据挖掘相关方法,并采用数据挖掘技术对客户贡献和客户价值等方面进行了详细的分析,总结了相关的步骤和方法。     

基于数据挖掘方法的中小型企业客户细分的案例研究

以中小型商业批发企业为例，基于企业的日常销售数据结合数据挖掘的方法，设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型，并进行了实际的挖掘。目的是探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下，进行客户细分方法的可行性及有效性。通过分析研究可以看到，只要设计出合理的细分模型仍然可以实现客户细分。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

数据挖掘是CRM的核心,通过阐述数据挖掘的概念、过程、目标,分析基于数据挖掘的CRM的特征．并从客户生命周期和行业应用的角度探讨数据挖掘在客户关系管理系统中的应用．     

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．     

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.     

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。     

基于本体的数据挖掘在CRM决策分析中的应用研究(英文)

电子商务客户关系管理中,实现基于语义层面上的挖掘是提高用户数据挖掘质量的一个关键性问题,本文融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务.     

数据挖掘技术在航空公司CRM中的应用分析

数据挖掘技术是一门新兴的信息处理技术,而客户关系管理可以为航空公司提供全新的经营理念,两者的结合可以有效地提高航空公司的核心竞争力.阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程,讨论了数据挖掘在航空公司CRM中的具体应用,并给出了一些建议.     

数据挖掘技术在航空公司CRM中的应用分析

数据挖掘技术是一门新兴的信息处理技术,而客户关系管理可以为航空公司提供全新的经营理念,两者的结合可以有效地提高航空公司的核心竞争力.阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程,讨论了数据挖掘在航空公司CRM中的具体应用,并给出了一些建议.     

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。     

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.     

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·