数据挖掘在证券客户流失管理中的应用

随着证券市场竞争的不断加剧,如何针对不同的客户群实施差异化营销和服务已成为当前证券企业的迫切需求.客户流失分析系统可以预测客户流失情况,对潜在流失的客户进行预警,为营业部提前进行客户挽留提供帮助.首先简要介绍了数据挖掘技术的基础理论,接着提出了证券客户流失的含义并阐述了证券客户流失分析系统的构建步骤,最后结合某证券公司的实例数据对证券客户流失系统进行了应用说明.     

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。     

基于客户信息的电信企业客户流失问题分析

在数据挖掘的基础上，提出针对电信运营企业的客户流失问题的分析方法。通过某公司客户中已经流失客户的信息分析以寻找某些特征，从而为解决客户流失问题打下基础。     

电信客户流失预警模型的构建

客户流失是电信业普遍存在的问题。本文基于数据挖掘技术,构建了一个电信客户预警模型,该模型旨在提取了客户流失的重要属性和决策树的改进。最后通过实例验证该模型是有效的、可行的。     

数据挖掘在企业客户行为分析中的应用

首先提出知识经济时代企业应以客户为核心进行经营 ,接着介绍了数据挖掘技术 ,并讨论了数据挖掘在企业客户行为分析中的主要应用 ,然后给出一般数据挖掘的过程 ,最后对应用前景进行了预测。     

数据挖掘在电信领域中的应用研究

面对通信业中愈演愈烈的竞争,发展潜在客户以及保持现有客户显得至关重要.本文阐述了数据挖掘技术在电信业中的具体应用.     

数据挖掘在企业客户价值管理中的应用

现代企业的经营管理以客户为中心,客户价值管理可以增强企业竞争优势。数据挖掘技术是企业进行客户价值管理的重要工具。数据挖掘的主要功能包括分类、聚类、估计与预测、关联和序列发现、数据描述。在企业客户价值管理过程中,数据挖掘可以实现发展新客户、客户细分、交叉营销、识别优质客户、发现客户异常行为,防止客户流失等功能。     

基于数据挖掘的固网大客户流失组合预警

应用C5.0决策树算法、CART决策树算法、RBF神经网络建立某固网运营商客户的收入流失预警模型,然后运用GMDH方法建立了客户的收入流失组合预警模型。研究表明:模型提高了预警的准确率和覆盖率,模型能够帮助运营商找出收入有可能流失的客户,使其能对这些客户开展提前、有效的挽回营销工作,最大程度减少客户流失。     

数据挖掘在客户消费行为分析中的应用

数据挖掘是在大量的数据中发现其隐藏在背后的有用知识的方法。文章介绍了数据挖掘的定义、数据挖掘的方法及数据挖掘的过程,然后结合电信行业的实例分析客户消费行为,提出一些有用的知识帮助企业进行决策。     

数据挖掘技术在构建银行个人客户金融负债流失预警模型中的应用

本文以数据挖掘技术在商业银行中的应用为研究对象。介绍数据挖掘基本概念、分析流程、技术方法,数据挖掘有关算法的原理、主要方法、相关技术和工具。结合构建银行客户存款流失模型案例,详细介绍大数据挖掘步骤和相关算法应用比对,论证商业银行可结合行内积累的业务数据信息,形成内外数据合力,切实挖掘数据价值,实现以数据赋能业务发展为导向,充分发挥数字化改革的引领、撬动、赋能作用,促进“科技+金融”、“科技+数字”的融合发展,有效提升商业银行数字化作战能力。     

数据挖掘在客户管理中的应用研究

在旅游业竞争日益激烈的环境下,如何做好客户分类管理,寻找优质客户对旅行社而言尤为重要。由于客户数量较多,客户数据又具有复杂性和多样性,需要通过一定的方法和手段进行分析、处理。数据挖掘通过在大量数据中挖掘出隐含的有价值数据,为企业决策提供关键性数据。针对旅行社客户数据具有大量、随机、模糊等特点,采用模糊聚类分析方法对客户进行分类,并以旅行社的实际数据为例,在matlab平台上实现了模糊聚类分析算法。结果表明,该算法较好地实现了对旅行社客户进行分类管理,反映了不同客户群体的主要特征,能够为企业经营管理提供决策依据。     

电信企业客户细分模型构建与应用研究

建立了基于数据挖掘技术的电信客户细分模型,并实证分析了客户行为特征分析数据获取方法与过程,得到并刻画各个客户群的特征,从而掌握了每个客户群中的客户行为、价值特征,有利于电信企业针对目标客户群开展精确营销活动.     

基于数据挖掘的供电企业客户细分方法及模型研究

随着电网建设的不断完善升级,电力客户对于电力产品及其配套服务的品质要求不断提升,并且逐渐呈现高要求、差异化的发展趋势.面对客户需求的差异化和企业内部服务资源的有限性,供电企业有必要对客户进行科学合理的细分,实施差异化管理.下以供电企业的大数据为依托,运用数据挖掘技术,从客户的供电可靠性要求、客户价值和客户行为3个维度,建立细分指标体系,利用K-means聚类算法建立客户细分模型,并以南网某省为例进行实证分析,最终证明了所建立的细分模型是合理的.     

移动通讯公司流失客户信息分析

以移动通讯公司为背景,从流失客户本身的特征和流失客户消费行为特征两方面进行了分析,从而为公司制定减少客户流失的措施提供依据。     

数据挖掘技术在饭店营销中的运用

饭店是否能制定并执行切实可行的营销战略正是取决于饭店对客户偏好和行为特征的了解是否正确和全面，因此，我们首先需要利用数据挖掘技术挖掘出详细有效的客户行为特征信息。     

数据挖掘在电信业中的应用

将数据挖掘技术应用到客户关系管理中,通过客户细分得出挖掘的结果,并对其作出相关分析。     

基于数据挖掘的电信客户细分模型的分析与设计

本文在介绍客户细分理论和数据挖掘技术的基础上,提出了一种基于聚类算法和RBF神经网络的电信客户细分模型,并通过大量现实数据的训练,得到了比较理想的细分结果,验证了模型的合理性、有效性和实用性。     

客户知识管理的数据挖掘方法

本文对客户知识管理中的客户价值判断进行了分析，同时运用模糊聚类分析的方法根据客户对企业的贡献度进行客户的价值鉴别，使企业能够有针对性地对不同客户实施差别策略，对企业争取营销优势提供了帮助。     

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。     

数据挖掘在电信欺诈侦测中的应用

电信领域欺诈现象比较突出,文章对数据挖掘技术在电信欺诈侦测中的应用进行研究,并利用某移动运营商的真实数据进行有效性验证.具体通过商业理解、数据理解、数据准备、模型生成、模型应用等几个步骤完成欺诈的侦测.在模型生成阶段利用聚类算法中的Kohonen神经网络算法,Kohonen是一种自组织学习算法.