基于数据挖掘的电信业客户流失

针对电信行业日益突出的客户流失问题,采用了多种理论相互融合的思想,将神经网络和决策树技术相结合,构建客户流失分析模型.最后通过实际数据对模型进行了应用评估,结果表明这种基于神经网络和决策树技术的预测模型能够对客户流失情况做出准确的预测,达到了商业使用的要求.     

数据挖掘在银行客户细分中的应用

对银行客户细分的挖掘模型做了讨论,将数据挖掘中的K-means算法应用于其中。通过提供针对本文具体实例的聚类算法,得出了具有实际意义的挖掘结果,并给出相关的参考营销策略,以便读者参考。     

基于决策树的电信业客户流失分析

随着电信市场竞争加剧,如何降低客户流失率正成为国内各大运营商关注的问题.本文基于SPSS Clementine数据挖掘平台,详细描述了数据挖掘的各个过程,对商业理解、数据准备、建立模型等主要步骤进行了分析,采用C4.5决策树算法建立了客户流失预测模型.模型给出了客户的流失规则,并可预测在网客户在一定时间内流失的可能性,为市场人员制定挽留措施提供了决策依据.     

贝叶斯方法在电信CRM中的应用

本文考虑了根据样本数据建立贝叶斯信念网络构造算法在电信CRM中的应用,并对电信10000个样本进行了挖掘、分析、评估.     

数据挖掘技术在客户获取中的应用分析

介绍了数据挖掘技术的相关知识和和客户获取过程中的重要影响因素,讨论了在客户获取过程中应用数据挖掘技术的基本环节,并充分肯定其应用前景。     

移动互联网下终端客户流失影响因素实证研究

笔者以数据集市作为分析工具,从多个维度和层次对影响终端客户流失的因素进行分析,挖掘分析相关维度与客户流失之间的关系,为精确营销提供参考依据。在分析出影响客户流失因素基础上,结合终端营销政策,更加精确的定位目标客户群,为企业的终端发展做足支撑。     

基于Logistic回归的通信业客户流失预测与挽留研究

国内移动通信市场不断发展,高新增客户率已经成为过去,三大运营商越来越重视存量经营。如何准确的从大量的数据中发现客户行为,预测潜在流失客户,根据客户流失行为特征推荐合适的挽留策略,越来越受到关注。文中以某移动通信企业客户数据为研究样本,通过数值处理以及筛选预测指标,使用logistic回归方法构建客户流失预警模型,预测出潜在的流失客户,并且通过案例库为潜在流失客户推荐挽留策略。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

数据挖掘作为一种先进的数据分析方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。基于数据挖掘的客户关系管理系统是数据挖掘的客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径。     

数据挖掘在零售业中的应用

本文主要分析当前零售业发展中所面临的问题，探讨了数据挖掘技术在零售业的具体应用。     

应用数据挖掘技术研发通信业"离网预警"模型

使用数据探索分析及决策树算法等数据挖掘方法开发通信行业“离网预警”模型。以协助通信公司采取合适的客户挽留措施,确保客户忠诚度,保持通信公司收入。     

数据挖掘在证券行业中的应用

本从数据挖掘技术谈起，结合行业特点和实际应用，提出并分析证券行业需求，并进一步展望数据挖掘在证券行业的发展前景。     

基于数据挖掘技术的客户满意度的提升

当前市场经济不断发展,全球竞争日益激烈,对客户满意度的研究已经成为了“以客户为导向”的经营模式的出发点.本文将对客户满意度、数据挖掘技术和基于客户满意度的数据挖掘模型分别进行介绍,并讨论如何利用数据挖掘技术提升客户满意度.     

数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用——以移动通信业务为例

针对移动通信行业传统业务营销模式存在的问题进行分析,提出应用数据挖掘技术构建新业务客户精细营销预测模型;并应用十等分位法验证模型的有效性和稳定性.根据稳定性较强的预测模型制定精细营销策略,并随机选取客户数据应用预测模型进行营销推广的实验;实验结果验证了预测模型的推广成功概率更高.     

抽样在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术主要用于对数据库中的海量数据进行有效的处理。为了进一步提高数据挖掘算法的效率,统计学中的抽样思想被引入到数据挖掘中。首先对数据挖掘和抽样调查做了简要概述,阐述了抽样在数据挖掘中的重要作用;然后进一步分析抽样在不同领域数据挖掘中的应用,并对其在数据挖掘应用中存在的问题进行了讨论。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

企业要想在市场竞争中取胜,关键是了解并满足客户的需求.客户关系管理越来越受到企业的重视,企业试图发现最有价值的客户,提升客户的价值并保留住有价值的客户.数据挖掘是提取有用信息的"数据产生"过程.数据挖掘技术在客户关系管理中扮演更重要的角色,通过分析大量复杂的客户数据,进行客户特征多维分析、客户行为分析、客户关注点分析、客户忠诚度分析等,挖掘客户价值.同时,分析不同客户对企业效益的不同影响,分析客户行为对企业收益的影响,使企业与客户的关系及企业利润得到最优化.     

基于K-means聚类的电信客户分群方法

作为分析客户的重要方法,客户分群对电信企业在日益激烈的市场竞争中取胜有重要意义。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。     

数据挖掘技术在商业银行客户细分中的应用

在数据仓库建设基本到位之后,银行应如何对庞大的客户信息进行深层次数据挖掘,建立客户与市场的细分体系,从而在经营与管理中发挥作用,是一个极为重要与紧迫的研究课题.在介绍客户细分理论与数据挖掘技术的基础上,对银行客户细分形式化描述过程模型做了讨论,并以K均值聚类算法对银行实证客户数据进行了挖掘,实验表明数据挖掘技术在银行客户细分方面的应用具有一定的有效性.     

在商品营销中如何防范老客户的流失

在商品营销活动中防范客户流失工作既是一门艺术，又是一门科学。它需要企业不断去创造、传递和沟通优质的客户价值，这样才能最终获得、保持和增加客户。锻造企业的核心竞争力，使企业拥有立足市场的资本，在日益激烈的市场竞争中取得经济效益和社会效益的共赢。     

基于机器学习的银行客户流失分析

为了准确预测可能在今后两年内与某银行终止业务关系的客户,基于机器学习构建了客户流失分析预测模型,该模型在预测客户流失方面与传统逻辑回归模型相比具有显著优势。通过深度神经网络对银行客户流失进行预测,并使用准确率、召回率、精度和F-Measure等指标对预测结果进行全面评估。对于被预测为即将流失的客户,银行可以采取针对性的支持措施,解决客户不满意之处和遇到的问题进而留住客户。这一预测模型不仅有助于银行提前识别潜在的流失风险,还为银行提供了挽留客户的重要机会,有助于建立长期客户关系。