客户关联聚类在电信客户关系管理中的应用

本文对电信行业的客户关系中的关联聚类问题,结合某移动公司的业务数据,演绎了客户关联聚类分析的应用过程。     

聚类分析在电信客户细分中的应用

电信企业掌握着大量的客户数据,需要将企业的数据优势转化为企业的竞争优势,使客户收益最大化.本文以CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)方法论为基础,探讨聚类分析技术在电信客户细分领域的应用,并结合电信业的基础数据应用Clementine挖掘工具建立了客户细分模型,对电信市场进行有效地划分.     

“专业发展前沿技术”课程的互动式与参与式教学

互动式与参与式教学在信息管理与信息系统专业教育中发挥着重要的作用,是其他教学方法所不能替代的。本文结合面向信息管理与信息系统专业学生进行＂专业发展前沿技术＂课程教学的实际情况,从教学案例与范例的使用、学生知识或经验的共享、校外专家参与教学活动等几个方面总结了互动式与参与式教学的经验。     

移动通信数据挖掘的数据预处理研究

本文重点研究了数据挖掘的预处理环节。以某中型城市移动通信运营商的业务数据为对象,运用相关分析方法对数据进行了分析和处理,确定哪些属性可以进行合并,既减少需要处理的数据量,又使得一些绝对值较小的数据在合并中增大,优化分析效果,减小分析难度。     

Web使用挖掘在网站优化中的应用研究

针对互联网用户访问Web服务器产生的日志。结合Web使用挖掘相关理论，采用Apriori算法挖掘用户的频繁访问模式。首先进行数据预处理以保证数据的质量及提高挖掘的效率；然后对预处理后的数据采用Apriori算法进行关联规则挖掘，找出其中的频繁访问模式；最后分析结果，总结规则，提出建议。     

数据挖掘中的聚类技术在学生成绩分析中的应用

本文针对在大类招生背景下北京科技大学经济管理学院2005级学生的考试成绩，应用数据挖掘技术分析分专业前学生成绩与专业及分专业后课程学习之间可能存在的潜在的联系。首先进行数据预处理以保证数据挖掘结果的质量和提高数据挖掘的效率；然后根据分专业前的课程成绩对学生进行聚类，并分析各类的成绩特征；最后以信息管理与信息系统专业为例，分析各类学生在分专业后的优势课程和较弱课程。