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1.
典型的K-Means算法适用于进行客户细分,但是该算法要求用户必须事先给出精确的k值,这在一定程度上影响和限制了其应用.通过使用聚类有效性函数对其进行改进,克服了该算法要求用户必须事先给定k值的缺点,并采用改进的K-Means算法对信用卡客户进行细分,建立了基于消费行为的客户细分模型.实验结果表明,从该客户细分模型可获知信用卡客户的消费行为模式,为其提供个性化服务. 相似文献
2.
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
3.
在税务行业如何能够对纳税人进行细分是有效进行纳税评估、重点税源监控、税收预测管理的重要前提,文章主要探索通过K—Means方法如何进行纳税人客户细分。 相似文献
4.
陈立群 《贵阳学院学报(自然科学版)》2023,(1):26-31
以商业银行为研究对象,对银行市场营销智能化技术应用进行了研究,建立面向客户数据仓库系统,收集客户数据。商业银行应从信息渠道方面确保数据收集,完善以客户为中心组织结构,保证信息畅通,使营销人员与决策部门及时准确传递信息,保证数据成功收集。商业银行改变大众营销细分思维,在市场细分中应用精准营销方法,将高价值客户识别出来,通过精准营销挖掘技术、数据分析,找准有价值目标客户。商业银行基于客户财务指标通过量化评估确定精准营销回报。商业银行在精准营销的帮助下能够迅速地把目标市场确定下来,针对最有价值客户特征进行分析,完成数据挖掘模型的构建并对预测潜在目标客户,掌握客户潜在需求信息,使营销总体效果得到较大幅度的提升。 相似文献
5.
杨薇 《鞍山师范学院学报》2011,13(2):56-57
将PPC-GA应用于供电企业客户群细分问题,主要从客户的购电水平、信用状态、发展潜力和用电特征等几个方面进行描述和细分.得出具有代表性的3个中心点,实现了对客户的细分和精细营销. 相似文献
6.
数据挖掘在客户关系管理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
黄文英 《黄冈师范学院学报》2006,26(Z1):76-78
该文讲述了客户关系管理(CRM)和数据挖掘之间的关系,以数据挖掘技术在CRM中的应用为研究目标,通过一个实例来验证了数据挖掘的有效性.实例研究以三农种业的客户为研究对象,通过对日常搜集到的客户数据的挖掘,解决该企业从市场细分,到目标市场选择,直至产品销售等一系列问题. 相似文献
7.
提出了一种三角网格模型参数化与重构算法,在网格分片参数化的基础上实规了模型三角面的半正规化重构.首先,使用考虑顶点权重和边长度的半边折叠方法把网格模型分层简化到基网格,在每次折叠操作的同时使用分片参数化方法把被删除顶点动态地映射到下层网格面上;然后,把基网格进行多次平面细分,利用原始网格顶点、参数化点和细分点之间的位置关系,对细分点进行扰动完成网格重构.实验结果表明,该算法能够得到特征保持的多分辨率简化模型,使用参数化结果重构的三角网格也能够较好地还原原始模型. 相似文献
8.
客户保持对企业的利润有着惊人的影响.通常会发现企业客户中最好的20%产生了80%的价值,在一些情况下,甚至是全部价值.因此可以从客户对企业的终身价值贡献的角度去细分哪些客户属于20%,哪些属于80%.细分客户可以使企业集中精力为较高价值的客户服务,从而提高自己的盈利能力和竞争优势. 相似文献
9.
谢莉莉 《开封教育学院学报》2013,(7):283-285
客户是现代银行业竞争的决定性因素,怎样在变化无常的市场之中提高老客户忠诚度,获取新客户青睐度,是商业银行必须高度重视的问题。基于此,以客户价值为理论基础,通过衡量客户的生命周期利润,对客户进行有效细分,并对细分出的不同客户群体提出差异性的客户发展策略。 相似文献
10.
为了能够快速实现“云＋端”系统种类繁多的客户端,提高系统的开发效率和模型的复用性,提出了一个基于改进的MVC模式的模型驱动开发方法IMVC—MDD,并对该方法进行了形式化描述。IMVC-MDD基于改进的MVC模式将系统模型细分为可并行开发的GUI模型、业务模型、数据模型和通用系统功能模型,使用wnTdNet本体保证模型合成时的一致性。细分模型使得各个子模型可以并行开发,从而提高建模效率和质量,获得更好的系统复用性和可移植性。实际应用验证了该方法的有效性。 相似文献