旅游大数据的MapReduce客户细分应用

分析K-means聚类算法和Hadoop云平台的特点,对聚类算法进行改进,给出算法的MapReduce实现.通过加速比实验和旅游数据细分实验,验证了算法的有效性和高可扩展性.针对旅游大数据的特点,构建了多指标的RFM扩展模型,通过文中算法聚类,得到与预期相近的聚类结果.实验结果表明:文中算法具有较高的实用价值.     

面向 NGMS 的客户驱动网络化质量管理模型

通过对下一代制造系统（ＮｅｘｔＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍ,简称ＮＧＭＳ）所面临的环境分析,指出实行客户驱动网络化质量管理的必要性和可能性,给出了准虚拟企业和纯虚拟企业环境下的质量管理模型,并探讨了该类模型的实现,讨论了其性能,得到如下结论：采用客户驱动网络化的质量管理有助于保证产品质量,能快速响应客户的质量需求,同时又富有柔性,能满足企业参与全球市场竞争的需要．     

大数据时代零售业客户管理的变革研究——以吉林省长春市为例

大数据在零售业中的战略意义不仅仅在于掌握庞大的数据信息,更在于如何专业化处理此类数据,特别是将精确数据引入客户关系管理方面。从原有客户关系理论中提出"精确数据"的新理念,通过对精确客户数据保证客户关系管理的认知理解和吉林省长春市零售业竞争环境分析,探讨了CRM在长春市内零售业中的应用现状,建立了一套适合零售业的CRM系统架构,并提出了实施策略。     

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.     

基于RIA的WebGIS自动气象站数据服务系统

针对自动气象站实时数据分析与显示的实际需要,采用基于RIA的WebGIS技术进行了自动站数据服务系统的开发与实践,实现了自动站实时数据的实况监测、动态展现、等值面绘制、组合检索查询等功能.运行结果表明:该系统模型数据结构简洁,数据交互效率较传统WebGIS有明显提高,用户体验感强,为气象监测、预警预报提供了高效集约的自动站实时数据支撑服务.     

综述客户细分的方法与技术

本文以客户为导向研究各种细分方法与技术。先简要介绍各种细分方法的特点,并比较了它们之间的差异：再以细分技术为主要内容对基于客户统计学的客户细分、基于客户行为的客户细分、基于客户价值的客户细分和基于客户生命周期的客户细分四种主要的细分方法进行了详细的叙述;最后指出了现有细分方法的不足和发展方向。     

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.     

基于客户／服务器的SCADA软件的实现

论述了一种基于客户／服务器的水电厂ＳＣＡＤＡ系统软件的设计思想,系统以ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ４．０为平台,采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ网络结构,利用面向对象的数据库开发工具进行可视化设计,系统运行表明,用户界面良好,操作方便,技术先进,具有很好的经济效益。     

一种新型供应链物料需求计划模型

研究了提前期不确定情况下总装生产物料需求计划的优化问题．以供应链库存成本和客户响应时间的平衡优化为目标,通过构造遗传算法的适应值函数求解总装物料的计划提前期,用参数设置模拟各种工程应用的实际情况,使物料的提前／拖期成本较小、客户响应时间较短．该算法同时考虑了上游供应商和下游客户的动态变化,具有很好的柔性．实例计算证明了算法的有效性和应用潜力．     

基于粗糙集__神经网络的客户价值预测

首先找出对客户价值有影响的一些因子,然后利用神经网络与粗糙集理论的优势互补,采用粗糙集对数据进行预处理,构建基于粗糙集-神经网络的客户价值预测模型,并依据此模型进行了验证评价,结果表明,本文提出的模型用于客户价值预测是有效的.