面向客户行为分析的特征提取算法对比研究

客户特征提取是整个客户行为分析过程中的重要环节。由于客户特征提取时获得的数据具有多共同特征及大噪声等特点,使得在客户行为分析中进行客户特征提取存在较大误差。采用UCI机器学习数据库中有多个共同特征的数据集分别对典型特征提取算法进行实验对比及分类规则提取结果分析,验证了FC-GMDH算法在特征提取精度和抗干扰方面具有明显的优势,在客户行为分析时取得满意的特征提取效果。     

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.     

约简算法在商业银行CRM中的应用研究

针对银行CRM中的数据冗余大、数据挖掘效率低的问题,将基于属性约简的数据预处理方法应用在银行CRM中.使用决策表属性重要度属性约简算法简化客户贡献度决策表,实现决策表条件属性的归约.通过该算法在某商业银行CRM数据预处理过程中的实际应用,证实约简算法应用在银行CRM系统是有效可行的.     

ID3算法在汽车售后服务中的应用

决策树算法被成功应用到很多分类问题上,其中ID3算法是其典型算法.文中就该算法在汽车售后服务企业客户特征分析中的应用做了实例研究.阐述了ID3算法的原理以及实现算法,分析了客户的特征.以一个具体的案例讲解了ID3算法在汽车售后服务企业中客户管理的具体应用流程.文中实现ID3算法作用于汽车售后客户的数据,得到一个客户特征分析模型,可以帮助汽车企业根据不同特征的客户采取不同的策略,从而获得较大利润.     

蚁群聚类优化算法在零售客户分类中的应用

随着网上购物热潮的到来,企业拥有的客户数据激增.挖掘并分析出隐藏在客户数据中的信息,实现客户群进行划分,对提高企业盈利有显著作用.鉴于此,研究从移动策略、观察半径、概率转换函数等三个方面进行蚁群聚类算法的优化,并以蚁群聚类优化算法实现客户数据的聚类分析.研究结果显示,与标准蚁群聚类算法相比,蚁群聚类优化算法的平均错误个...     

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.     

模糊聚类在客户关系管理中的应用

企业积累了大量的客户消费数据,如何从大量的数据中发现用户的消费模式,对企业的营销策略具有重要的指导意义,数据挖掘技术正是可以从大量的数据中挖掘出对企业决策有价值的信息。针对客户数据的特点,提出一种基于Kruskal算法的最小生成树模糊聚类算法KTFC,并将其应用在客户关系管理中。实验证明,该模糊聚类算法可以有效地对企业客户群进行分类,并分析出每类客户的特点,动态地选取不同的λ值可以获得不同的聚类结果,大大地提高了聚类的灵活性。     

第三方物流企业零担客户叛离的决策树预测

通过数据挖掘技术实现了客户叛离模式的管理及应用,其中关键的环节是通过叛离客户的预测和分析,辅助市场营销人员制订相应的营销策略,采用最好的客户服务挽回叛离的客户,取得客户的谅解。文章介绍决策树ID3数据挖掘算法在零担客户叛离过程中的应用,并对得到的结果进行说明和分析。实践证明,该系统提供的信息能够科学地帮助第三方物流公司解决零担客户叛离的问题。     

基于数据挖掘的异常客户检测技术

针对传统的电信异常客户手工检测技术，提出了实时地、自动地检测异常客户的技术。该方法首先利用神经元网络算法从原始数据中提取异常客户属性权重并进行属性约减，在属性约减的基础上利用决策树算法提取异常客户特征，然后使用聚类算法自适应地产生检测模型。这三种算法的结合能够向现有的系统实时地发出异常报警，还能确定异常特征，为异常客户的检测提供支持。电信数据实验证明，异常客户的检测率较高，而且误警率很低。     

基于ID3数据挖掘算法的客户关系管理研究

随着"以客户为中心"商业模式的出现,客户成为企业最重要的资源.本文基于ID3算法对客户进行了细分,依据客户的购买量、购买频率、购买价格三个指标划分出了不同价值的客户类别,并通过算例分析了ID3数据挖掘技术在CRM领域中的应用问题.     

ID3决策树算法的改进

针对现有决策树中ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,提出一种利用优化法的思想来改进信患增益的算法。用ID3算法及改进后的算法建立金融企业决策树分类模型,利用某银行提供的客户信息和银行业务信息等数据,通过客户存款情况,探讨对金融客户进行分类,研究忠实客户的特征。实验中两个方案的比较表明,利用优化法算法来选择决策树分支取值,不但可以加快决策树的生长,而且最重要的是可以得到结构好的决策树,便于从中挖掘好的规则信息。特别是在使用决策树算法来挖掘的数据越多,算法的效率和性能就越好,算法的优越性就越明显。     

基于XGBoost算法模型的金融客户信用评估研究

针对银行客户信用评估模型不健全不完善等问题,在对比随机森林（RF）、GBDT和XGBoost三种集成算法基础上,提出基于XGBoost算法的金融客户信用评估模型。从知名的UCI数据库中选取德国某银行客户信用数据集,在对数据进行缺失值、标准化等预处理后,分别对随机森林（RF）、GBDT算法和XGBoost三种集成算法建立个人信用评估模型,然后依据计算得到的相关多元评价指标对个人信用评估进行对比研究。实证结果表明,建立在XGBoost集成算法上的个人信用评估模型性能最优,在准确率指标上比随机森林（RF）高出6%,比GBDT算法高0.8%。     

基于web日志挖掘聚类算法的电子商务商业智能研究

随着互联网的日益普及和电子商务的迅速发展,基于Web日志挖掘聚类算法的电子商务在市场中竞争越来越激烈.本文首先概述Web使用挖掘,简单介绍日志挖掘技术中两个关键技术,聚类分析和序列模式挖掘,进而讨论Web日志挖掘的数据预处理过程,包括用户,数据净化,路径补充等.对于传统的矩阵聚算法进行优化,应用该算法可以对客户和页面进行聚类分析,达到发现相似的客户群体,挖掘潜在客户群.通过实验表明改进的算法具有较高的扩展性和准确性,证明将挖掘结果应用于个性化推荐系统的思想是可行有效的.     

基于决策树的客户流失模型的建立

本文对决策树分类方法进行了系统、深入的分析研究.并采用ID3算法对客户提交的友情反馈表进行分析,提取规则,为企业判断客户是否存在流失风险的预测构造系统,在经过处理数据的基础上生成了一系列客户流失预测规则.     

分析型CRM中客户细分的决策树分类技术综述

客户细分是企业实施分析型CRM中首要解决的问题。而随着客户信息的爆炸式发展,客户细分方法已由传统的经验统计法转向具有智能性分析的数据挖掘和人工智能方法。决策树分类就是其中一种重要的数据预测和决策分析方法。通过对经典决策树算法基本思想的描述,在综合大量文献的基础上,总结了各种算法的特性和优势,提出了决策树技术应用于客户细分的发展方向。     

基于数据挖掘技术的CRM系统中客户行为

为了解决在企业中实施客户关系管理(CRM),CRM系统中客户行为的定量研究问题,利用决策树的数据挖掘相关技术和方法,提出了UPTree数据挖掘算法,并采用UPTree算法对隐藏在大量客户行为中的信息进行挖掘,从而获取了CRM系统中潜在的客户行为规则,并给出这些行为规则的IF-THEN的描述形式,为企业的科学决策提供依据。     

Web使用挖掘综述

通过挖掘Web日志记录,发现用户访问Web页面的模式,从而为识别电子商务的潜在客户、改进服务器系统性能提供帮助,是Web使用挖掘的重要使命。挖掘过程主要包含数据预处理、模式发现和模式分析三个阶段。针对这三个阶段,分别对数据预处理的技术、常用的Web使用挖掘的方法和算法以及主要应用进行了阐述。     

基于数据挖掘的客户细分技术

针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题,对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况,选择沿密度变化大的方向寻找不动点,从而获取原始聚类中心,再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。     

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。     

基于交易数据的券商个人客户风险偏好识别

针对个人客户,基于客户的交易标的,应用主成分分析法、改进的K-means聚类算法为某证券公司的个人客户建立投资风险偏好模型。研究表明:该模型可为券商的客户细分提供精细化数据支撑,提升券商对客户风险偏好的认识,促进券商营销的精准度和成功率,为券商制订科学的营销策略提供决策支持。