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.     

基于数据挖掘的客户分类应用研究

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营销和精确营销转变,因此客户分类显得至关重要。本文讨论基于数据挖掘的客户细分方法,提出了套电信行业客户分类的数据挖掘技术应用解决方案,并对电信公司小灵通客户进行了应用分析。     

基于破坏性创新视角的电信新产品开发研究

很多企业在进行新产品开发时往往注重对产品功能丰富程度的开发,却忽视了低端市场中最基本的需求。为此,从电信运营商的角度出发,运用破坏性创新理论中创建增长型企业的3种方法,通过对比维持性创新与破坏性创新在电信新产品开发过程中的不同,发现了维持性电信产品与破坏性电信产品存在传统理念与现代理念的差异化市场细分策略,中高端市场与低端市场的差异化产品概念设计导向,反馈式与先验式的差异化收益预估方式,产品经理负责制与客户产品经理负责制的差异化资源整合模式。从而得出了破坏性电信产品运用电信产品价格-需求曲线进行收益分析的市场预研模式和针对低端客户"简单实用"的产品设计理念及在有限利润空间下进行低成本营销的市场拓展模式。     

浅谈电信市场的细分

根据市场营销学原理，阐述了电信市场细分的必要性，基于影响消费者需求的地理、人文、心理和行为因素，提出了电信市场细分的标准。     

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。     

基于粗糙集的客户市场细分算法

针对客户市场细分问题进行了研究。依据粗糙集理论,以信息表中条件属性与决策属性的一致性原理为基础,以超立方体、扫描向量为数据计算对象,进行数据离散化和连续型属性约简,实现了数据预处理;在此基础上,以集合差异度指标为约束条件,运用集合特征向量加法法则最终实现客户市场细分。在实验中,连续属性离散化和冗余属性约简有效地减少了计算数据,便于客户市场细分的实现,提高了客户市场细分的效果。研究结果表明该客户市场细分算法是有效可行的。     

西部固定通信市场大客户竞争分析

中国西部固定通信市场竞争日趋激烈,尤其是在利润丰厚、战略意义重大的大客户市场上.主要参与竞争的运营商有电信公司、通信公司和联通公司.现对这三家运营商进行了SWOT分析,论证了各自理应进入的大客户细分市场的原则;并以新的角度思考电信运营商细分市场.应用博弈论的知识,对西部固定通信市场的前景进行分析.     

客户细分呼唤农信社个性化服务

金融竞争的不断“白热化”要求金融机构必须进行客户细分和市场分层，从而以“个性化”服务实现自身的持续发展，中国移动“全球通一动感地带．神州行”式市场分层为农信社客户细分提供了有益借鉴。本文旨在思考在金融市场客户细分背景下农村信用社侬村商业银行／农村合作银行（以下均简称“农信社”）如何为客户提供个性化、专业化服务。     

基于客户价值的期货业客户聚类细分方法

针对目前国内外学者较少重视的期货业客户细分问题,提出了可操作的期货业客户细分方法。通过对中国期货业面临的市场服务问题和客户特点的分析,认为解决问题的关键是对期货客户进行有效细分,支持期货企业差异化服务的实现。依据期货业客户管理特点构建了期货业客户价值预测模型,提出基于客户当前价值和增值价值的两维聚类细分方法。以某期货公司为案例描述了方法的实际应用,证明了所提方法可行性。     

数据仓库技术及其在Web上动态报表中的应用

介绍了数据仓库技术,结合实际项目阐述了构建数据仓库及利用PivotTable组件来创建功能强大的基于Web的数据分析系统。用户可以在Web浏览器中对数据进行统计、过滤和重组,即实现一般的数据挖掘功能。系统后台由Microsoft OLAP(Online Analytical Processing)Servers支持,前台采用ASP（Active Server Page)实现,该系统在网页上可实现方便灵活的动态报表。     

基于数据仓库的证券公司决策支持系统研究

随着中国证券市场的日益规范化,建立基于数据仓库的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平和竞争优势.文章论述了由数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术三者结合而构建成的基于数据仓库的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据仓库的证券公司决策支持系统的设计与实现.     

煤炭可持续发展基金收缴决策支持系统的研究与实现

通过对煤炭可持续发展基金收缴信息的分析,提出了基于数据仓库、联机分析和数据挖掘技术的决策支持系统的实现方案;从应用的角度,详细阐述了数据仓库的构建过程以及将联机分析处理技术和数据挖掘技术结合起来实现对数据信息多角度、多层次的查询、分析及决策功能。     

关联规则在中医方剂数据集市中的应用

中医药学是中华民族的文化瑰宝,从古至今,积累了海量的数据,采用数据仓库和数据挖掘技术可以从中获得有价值的知识.本篇论文介绍了如何构建中医方剂数据集市,从而对中医药数据进行OLAP(联机分析处理),以及如何采用关联规则技术挖掘中医药数据,并取得了良好的实验效果.     

浅谈数据仓库在供水企业中的应用

针对目前供水企业存在各孤立运营的信息系统不能很好地为企业决策服务问题,探讨在供水企业建立数据仓库系统。提出供水企业数据仓库系统体系结构和数据组织方式;并在此基础上对数据进行分析处理,挖掘有用的信息,辅助管理人员决策,使供水企业更好地服务社会,获取最佳经济效益。     

OLAP在教务管理信息系统中的应用

介绍了OLAP的基本概念、特性、分类方法、选择OLAP软件产品的准则以及OLAP前端开发技术.设计了一个以数据超市为数据仓库,同时使用OLAP和OLTP两种技术相结合的大专院校教务管理信息系统.     

数据仓库技术在金融系统中的应用

数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向 ,近几年来许多专家为此付出很大的精力 .信息大量存在于计算机处理的系统中 ,这些信息被并没有得到充分的利用 ,通过人工智能技术 (包括数据挖掘、基于知识与规则的专家系统、神经网络等 ) ,信息才能被加工、分析、产生决策支持效果 .本文根据金融界对数据仓库的需求 ,重点介绍数据仓库的数据采集、数据加载、具体应用的过程 .使数据仓库作为未来金融市场的预测、决策分析有着重大影响的关键技术 .     

基于数据仓库技术的医院信息系统应用研究

基于联机事务处理(OLTP)的传统医院信息系统(HIS)主要追求日常医疗及管理业务电子化的高速度和准确性,不能满足管理者对复杂数据的系统分析和决策支持的需求.数据仓库和联机分析处理(OLAP)则弥补了传统数据库在分析型应用上的不足.提出了一个实现医院的数据仓库系统解决方案,并以实例说明OLAP和数据挖掘技术在药房信息管理和分析决策中的应用.实际应用表明,新的解决方案对降低劳动强度和提高工作效率有明显的效果.     

一种采用数据挖掘技术的教学质量分析评价系统

基于多维立方体的数据挖掘思想和方法, 提出一种定量分析和定性分析相结合的教学质量综合测评方法, 并应用数据仓库和联机分析处理技术构建一种“平面”和“立体”相结合的教学质量综合测评体系, 建立多维综合测评联机分析挖掘模型, 并应用于高校教学质量分析评价体系中.     

企业数据仓库与决策支持系统

介绍了数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）的概念和功能,提出了将DW,OLAP和DM三种技术相结合的企业决策支持系统结构框架。