数据挖掘在民族地区商场管理中的应用

介绍数据挖掘技术应用到商场CRM中,运用多种数据挖掘技术发掘出潜在的高价值客户,预测其购买行为。通过聚类分析、差异分析等数据挖掘技术处理,从而帮助商场更好的了解客户消费需求热点,提高商场核心竞争力。     

数据挖掘中聚类分析算法研究

聚类分析是数据挖掘的一个主要研究方向，目前其研究已深入到数据库、数据挖掘、统计等领域并取得了很大的成就．本文介绍了聚类分析的应用及数据挖掘对聚类算法的典型要求，并对现有的传统聚类算法进行了分析与评估．最后介绍了聚类分析最新的研究方向——流数据聚类分析．     

两步聚类法在汽车市场研究中的应用

对客户交易数据进行聚类分析是数据挖掘在营销中的主要应用之一。针对汽车市场数据量大、数据类型多的特点,提出利用两步聚类法进行聚类分析,并提出相应的营销策略。结果表明,该方法能够有效地支持企业的客户分群,为企业决策提供依据。     

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.     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。     

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。     

数据挖掘中的聚类分析研究

从数据挖掘的概念入手,在系统介绍了聚类分析的概念和一般步骤的基础上,详细阐述了聚类分析在数据挖掘中的常用方法。     

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.     

模糊聚类分析在数据挖掘中的应用

聚类分析是数据挖掘的主要方法之一,而且能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,集中对特定的聚簇集合作进一步的分析。介绍了数据挖掘过程中常见的数据聚类算法,讨论了聚类分析最新的研究方向——模糊聚类方法。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

首先介绍了CRM和数据挖掘的基本理论知识;然后通过数据挖掘在CRM中的主要应用和在CRM中启动数据挖掘的基本步骤两个方面对数据挖掘在CRM中的应用进行了详细的说明;最后对数据挖掘技术中的决策树分类算法应用于客户分类进行了研究,着重探讨了其中的SLIQ算法及其改进算法。     

SSAS聚类分析算法在顾客分组分析中的应用

介绍一种利用数据挖掘技术建立顾客分类分析的挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的聚类分析算法,以及SSAS聚类分析算法在对某销售信息进行顾客分组分析中的应用,通过分析聚类分析算法挖掘模型所发现的模式,得出了对顾客分类的结果,为销售公司管理层的营销决策提供有力的参考和辅助。     

基于Web挖掘中聚类算法的浅析

针对Web挖掘,首先论述了Web挖掘的基本理论,接着分析数据挖掘中的聚类算法,讨论了聚类分析的数据结构和数据类型,以及聚类算法的分类,详细介绍了数据挖掘中用到的主要聚类算法,最后对评价聚类结果的方法进行了分析。     

数据挖掘与知识发现的技术方法及应用(下)

数据挖掘是一项崭新的技术，文章介绍数据挖掘的概念及其产生的背景；数据挖掘的基本方法，并且概述了几种常用的数据挖掘方法，即分类和聚类分析。     

数据挖掘与知识发现的技术方法及应用(上)

数据挖掘是一项崭新的技术，文章介绍数据挖掘的概念及其产生的背景；数据挖掘的基本方法，并且概述了几种常用的数据挖掘方法，即分类和聚类分析。     

DBSCAN算法研究

随着人工智能和数据挖掘技术的不断深入,数据挖掘技术中的聚类分析得到了不断的发展,对聚类的研究已经成为数据挖掘领域中的一个重要课题。在介绍几种具有代表性的聚类算法的基础上,探讨了聚类算法的理论基础及具体实现。     

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。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息。本文阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义及体系结构。给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用。最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题。     

基于K-means均值算法的学生成绩分析——以福州外语外贸学院信息管理与信息系统专业为例

文章应用数据挖掘的K-means均值算法对学生成绩进行分析.首先介绍了几种主要的聚类分析算法;接着介绍了K-means聚类算法以及其相似性度量方法;最后,结合实例通过实验详细介绍了K-means 聚类算法在学生成绩分析中的应用.通过聚类分析,挖掘学生成绩的内在价值,从而为管理者及教师提供有效的决策支持,提高教学质量.     

模糊聚类分析在数据挖掘中的应用研究

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,按照一定的要求和规律将事物进行分类的一种数学方法。将模糊数学的模糊理论应用于数据挖掘的聚类分析中,提出一种快速模糊C-均值聚类算法,并给出模糊聚类分析在数据挖掘中的应用的主要步骤,大大提高计算效率,收敛速度非常快,对大量数据处理是有实际意义的。     

决策树算法在客户分类中的应用

介绍了数据挖掘的概念及决策树的ID3算法,利用该算法对租赁公司的客户进行分类,给出了分类步骤发现了申请或不申请租赁的客户类型特征,从而为公司租赁业务制定最佳指导策略。