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介绍了数据仓库、知识发现以及数据挖掘的概念,详细分析了聚类分析算法。以电信企业使用数据挖掘工具进行客户聚类分析为例,介绍了如何在税务客户管理中应用聚类技术对纳税人进行客户细分,从而实现对不同类别的纳税人提供有针对性的、个性化的服务。 相似文献
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陈捷 《赤峰学院学报(自然科学版)》2010,26(12):79-80
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. 相似文献
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甘莉莉 《邢台职业技术学院学报》2011,28(1):89-90
电信行业很早就应用了数据挖掘技术,在网络维护和市场营销领域中广泛的应用。电信运行系统生成的呼叫详单数据蕴含着极为丰富的市场信息,是数据挖掘技术应用在电信领域的重要载体。目前基于话单的数据挖掘中,比较成功的应用有欺诈呼叫检测、市场营销、客户评测等几大类。 相似文献
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首先介绍了电信企业CRM的目标和功能,由其功能得出了数据挖掘在电信企业CRM中的应用模型;接着,介绍了数据挖掘的概念及在电信企业CRM中应用的数据挖掘技术,并详细的探讨了其在电信企业CRM中的应用和具体的应用过程。 相似文献
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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. 相似文献
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稳定客户是电信企业提高竞争力的关键,将数据挖掘技术应用于电信企业的客户保有,采用基于客户行为的客户细分方法,运用信息熵增益的决策树算法,实现客户的细分.构建客户流失预警分析模型,为企业提供准确、可靠的决策指导,找出流失客户,帮助电信公司有针对性地改善客户关系,避免客户流失. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(12):57-60
针对数据挖掘过程中单一模型算法命中率低、偏差大等问题,将决策数、遗传算法、人工神经元三种单一算法融合在一起,设计出一种基于Lagrange函数的多算法组合预测模型。同时,将所建组合模型应用于电信行业客户关系管理中,将客户信息、消费行为等历史数据作为预测指标,对客户行为及未来趋势进行预测。预测结果表明,与单一算法预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,能更直观地显示出流失客户的基本特征,从而帮助电信运营商提前发现具有离网倾向的用户群体,为管理层的决策提供数据支持。 相似文献
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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。 相似文献
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数据挖掘技术在商业银行客户细分中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
傅国锦 《金华职业技术学院学报》2007,7(4):44-47,39
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. 相似文献
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基于数据挖掘技术的客户关系管理系统,就是一个组织以数据挖掘技术为平台,将管理资源、业务流程与专业技术进行有效整合,构建的服务消费者的集合,它可以使得组织以更低成本、更高效率地满足客户的需求.本文以我国北方某城电信业为研究对象,着重研究了如何构建基于挖掘技术的客户关系管理系统问题.通过基于数据挖掘技术的客户关系管理系统的构建,电信企业可以根据客户的实际需求提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案,以提高客户的满意度和忠诚度. 相似文献
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刘承水 《北京城市学院学报》2007,(6):55-58
随着电信业的不断发展,电信市场的竞争已经步入了白热化阶段,消费电信产品时,人们有了选择权,因此客户对电信品牌的忠诚度成为电信运营商首要考虑的问题。本文结合前人对客户忠诚度的研究成果,提出了对电信业大客户的界定和大客户忠诚度阶段模型,并并加以分析。 相似文献
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基于Agent的数据挖掘技术在CRM中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对已有的数据挖掘系统缺乏智能性,提出了一个基于Agent的智能数据挖掘系统模型,此模型把Agent本身的特点自然地引入到数据挖掘中,使整个挖掘过程具有了智能性。根据挖掘到的信息来分析和预测客户的将来行为,从而有针对性地为客户提供服务,降低决策风险,提高竞争力。 相似文献
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从概念入手,分析了数据挖掘的主要任务和应用中存在的关键问题．重点探讨了数据挖掘的应用步骤与方法,详细阐述了数据采集、转换、模型构建和模型评估等关键内容,同时给出了一个数据挖掘软件的构建原则．对企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统具有一定的借鉴价值． 相似文献
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刘晓东 《深圳信息职业技术学院学报》2006,4(4):38-43
助推技术是机器学习和数据挖掘领域一种重要的方法,它能够大大提升预测精度,但往往容易造成训练过度,即训练精度过高导致模型外推性变差。本文提出了使用神经元网络技术进行属性约减后进行助推决策树建模的方法,较大程度上避免了助推的过度训练问题。在湖南某市电信数据库中进行了客户流失分析建模实验,结果表明该方法在模型的精度、结果的可理解性以及模型外推精度方面均优于同类算法。 相似文献
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本文介绍了数据挖掘的定义以及数据挖掘的三个过程:数据预处理、数据建模和评估、模型应用,重点阐述了数据建模的三种主要技术:关联规则、分类和聚类,最后对数据并不能挖掘在科学研究、金融、电信和Internet上的应用进行了论述. 相似文献
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就电信行业的商业智能实现,从技术方案,体系架构设计等方面进行了详细的论述。本文创新性地提出了四个适用于电信行业数据挖掘的基础模型：模型研究、方法论研究、业务规则研究和业务模式研究。同时就系统的体系架构和各个功能域的接口层次和功能进行了详细的论述。 相似文献