共查询到10条相似文献,搜索用时 25 毫秒
1.
客观聚类在客户价值细分中的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
聚类在商业研究中广泛应用于对未知特征的客户群进行价值细分.分析了传统细分方法对于细分客户初始条件敏感的弱点,与其他聚类方法相比,客观聚类方法不需要借助领域专家的知识,能够自动、客观地确定聚类个数及最优聚类方案.在回顾了价值细分方法选取的基础上,采用客观聚类方法进行客户价值细分.通过对算法步骤的分析,提出新一致性准则及算法的实施步骤,并将其应用于客户价值细分中.最后,通过实证对比研究,结果表明了新算法具有无需预先指定聚类数的特点,使得细分结果更加准确. 相似文献
2.
3.
4.
5.
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。 相似文献
6.
7.
8.
9.
【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对
象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销。【方法/过程】首先,对航
空公司的客户信息进行预处理,并根据信息聚类和信息预测理论,构建出k-means客户聚类模型与BP神经网络的
流失预测模型。【结果/结论】实证结果表明,在聚类模型上,k-means算法将客户聚为五类,实现了不同价值客户的
差异化识别;在客户预测模型上,BP神经网络的准确性更高。【创新/局限】本次研究将LRFMC模型引入到用户聚
类模型的实验中,使得模型泛化能力上存在了一定的局限,但也为该问题的未来研究提供了新的方式。 相似文献
10.
基于CURE聚类的可疑金融交易信息搜索研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种改进的CURE聚类算法,用于搜索具有异常交易行为的可疑客户,并对此聚类算法进行了实验.验证了该方法的可行性与有效性. 相似文献