大数据背景下电商平台精准营销策略研究

本文分析精准营销的现状及存在的问题,以4Cs,PEST,STP组合战略为基础,构建电商平台精准营销的影响因素模型,并以鞋类商品为例进行实证分析,发放问卷收集数据,同时爬取了电商平台大量真实的评论数据,进一步采用决策树算法进行数据分析,挖掘出影响鞋类商品精准营销的若干特征,提出更加符合消费者心态的营销策略。     

运用决策树法对投标中报价方案的优化

决策树法是利用概率来研究和预测不确定因素对项目经济评价指标的影响的一种定量分析方法。文章以投标活动中的报价为例 ,简要介绍了在投标中运用决策树法对报价方案的优化 ,并提出了应该注意的问题     

数据挖掘技术的应用分析

本阐述了数据挖掘技术的概念，方法和数据挖掘的工作过程，对数据挖掘技术的应用现状和未来发展作了简要分析。     

决策树在商业银行风险分析中的应用

自商业银行产生之日起，风险就与之相伴、形影相随。随着我国金融改革和开放步伐的不断加快、银行组织体系的不断扩充和发展、银行业之间竞争的不断加强，商业银行的风险也在日益显现，一些大案要案接连暴露，风险控制难度加大。因此，当前如何对商业银行风险进行有效分析，为银行机构和监管当局科学决策提供依据显得特别重要。     

基于决策树模型的地铁线网短时OD客流预测

为了准确获取地铁线网短时OD(起讫点)的客流分布,从而高效协调运输能力和客运需求,结合集成学习思想构建了基于决策树模型的多时间粒度下地铁线网短时OD客流预测模型。首先利用地铁自动售检票数据分析得到线网OD客流出行的时空分布特征,引入多种时空影响因素对全网数据进行训练以及预测,其次分析了地铁线网OD客流量预测精度与时间粒度之间的关系,最后以苏州市地铁为对象进行实例分析。结果表明：相对于其他模型,研究模型不仅可以有效降低预测误差和拟合客流峰值,而且运算时间也节约了数倍,提高了地铁线网短时OD客流预测的准确性和效率。因此,所设计的模型可为地铁运营与控制系统提供重要数据,有助于运营者进行限流措施、行车计划等的制定与调整。     

浅析ID3算法原理及应用

数据挖掘在科研和商业应用巾正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法，决策树是一种最重要的分类器。本文主要讨论决策树的核心算法ID3算法和决策树算法的应用。     

基于粗糙集的决策方法及其在房地产预测中的应用

利用差别矩阵的差别元素的重要度的思想给出了信息系统属性的重要度，然后利用该重要度给出了信息系统中属性的权重，再由属性的权重给出了将信息系统转化成决策机构表的方法。在此基础上，利用正区域的大小作为属性选择标准，给出决策树的生成算法。将该算法运用到产品销售预测过程中，获取了一些较合理的简洁规则。     

数据挖掘在垃圾邮件过滤中的应用

随着Internet的发展,电子邮件已经成为一种重要且便捷的通信手段。然而,各种垃圾邮件的泛滥给用户带来了极大的不便。本文根据基于数据挖掘的邮件过滤器的设计思想,提出决策树学习的数据挖掘模型及实现算法。     

决策树在高职生报到率分析与预测中的应用

用决策树预测技术,可以对近年来高职高专院校虽扩张报到率却呈持续下降趋势作结构性预测分析.借助C5.0算法,选取与数据挖掘任务具有强相关关系的属性(因子),通过提高信息增益比例可提高所给出的报到率的概率精度.以某高职高专类学校为例,其预测结果显示,高考成绩相对于高职高专一批录取线较差的文科考生报到率较高,理科考生则报到率较低.     

数据挖掘技术在企业市场营销中的应用

本文论述了神经网络、决策树、聚类分析等挖掘技术在某电信增值业务提供商的市场营销中的实际应用情况及所取得的效果。