用数据挖掘算法实现企业异常客户分析

企业异常客户的性质分析在目标销售中具有重要意义。本文利用最小二乘法作为分析工具,建立异常客户挖掘模型,以基于其拟合直线中的斜率来识别异常客户的性质:消极客户或积极客户。     

异常点挖掘在证券业的应用研究

异常点挖掘是数据挖掘的一项功能,现有的文献较多关注于算法及其改进方面,而对于异常点挖掘过程以及如何将异常点挖掘应用于证券业缺乏深入研究.本文针对上述两个问题展开探讨,提出异常点挖掘的生命周期模型并给出该模型在证券业的应用案例,为应用的研究提供参考.     

计算机审计中一种基于孤立点检测的数据处理方法

数据处理在计算机审计中非常重要。采用孤立点检测算法,根据预定义的规则自动从被审计数据中查找孤立点;判断检测出的孤立点是否可疑;通过对可疑孤立点进行审计专业判断,从而发现审计线索。与常用的计算机审计方法相比,该方法对行业知识的依赖较少,易发现被审计数据中的隐藏信息,并提高了审计效率。     

Web数据挖掘在SCRM中的应用——以社交媒体用户数据收集为例

随着互联网在人类生活中应用的日益深入,大量商务及社交活动都在网络上进行,如何挖掘出海量信息中的价值成为人们关注的话题,Web数据挖掘技术在这样的背景下得到了迅猛的发展。与此同时,社交媒体的出现让社会化客户关系管理(SCRM)应运而生,为此,探讨了Web数据挖掘技术于SCRM的应用,分别从Web使用挖掘收集客户特征、Web结构挖掘识别重要客户、Web内容挖掘处理抱怨三个方面进行了阐述,为企业提供一定的参考。     

大数据背景下物流企业CRM系统应用

大数据背景下物流企业面临数据处理量大,数据碎片化与客户个性化需求越来越多的困境,CRM(客户关系管理)系统是一类整合企业内部客户资源,挖掘客户价值的综合性工具。本文构建了一个分析型CRM系统智能推荐算法,揭示CRM系统在物流企业中的应用价值,并就算法做了一个简易的算例分析。     

基于聚类算法的电子商务日志挖掘商业智能研究

当前电商网站对用户的争夺成为决定其在市场竞争中成败的关键。而如何快速获取并分析出用户的兴趣点,则是能否有效吸引并维持客户的重要技术手段。用户兴趣点的来源为电商网站的Web日志,本文针对电商网站的访问日志数据,提出了一种改进的有效指数K-Means算法,建立页面兴趣矩阵,并进行了相关的实验验证分析。实验证明了算法的科学性与正确性,且具有较高的计算效率,可以较好地应用于Web日志的挖掘分析中。     

决策树技术在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据。本文对决策树技术进行了相关分析,并应用于网上书店系统,实现对客户数据的挖掘。     

完善我国证券业反洗钱客户识别制度的思考

本文就我国证券业客户识别制度执行的现状和客户识别制度实施的难点,提出了完善客户识别制度的几点建议。     

电子商务中客户行为特征的挖掘方法

本文讨论了Web数据挖掘的一个重要分支—Web用法挖掘在电子商务客户行为特征挖掘中的应用。介绍了客户行为特征挖掘的主要方法,并详细描述了一个基于粗糙集的电子商务客户行为特征挖掘模型。     

基于大数据的银行客户价值管理研究

商业银行在大数据的背景下,对零售客户的价值挖掘是必经之路,本文介绍了零售客户价值管理系统,分析了当前银行在客户价值挖掘方面存在的问题和成因,提出了零售客户价值的考量指标,提出了差异化的营销策略,建立大数据管理平台,多渠道收集客户信息,为各级业务机构提供多样化的信息服务,针对客户的不同需求进行分析挖掘。     

基于NeiMu的雷达信号聚类分选

针对雷达信号分选中常见的聚类数目难确定、数据簇形状识别、异常数据敏感等问题,提出了基于NeiMu(Neighboring Mutually)的雷达信号聚类分选算法。该算法首先以信号脉冲为点、各点间的欧氏距离为线构建距离矩阵,然后在进行干扰数据剔除的情况下选定合适k值完成聚类矩阵的构建,最后采取遍历聚类矩阵的方法输出聚类结果,在删除无效的聚类后实现了雷达信号的聚类分选。通过仿真可知该算法在选取合适k值的情况下具有极高的正确率,证明了其有效性和可靠性。     

基于多分类器的移动通信客户信息挖掘

移动通信领域中的客户信息挖掘是数据挖掘和商务智能领域中典型应用之一,具有较高研究意义和商业应用价值。在基于决策树的数据分类算法基础上,采用相异度计算原理进行分类,重点对移动通信客户是否可能成长为高价值客户的分类进行了研究。测试结果表明,本文所提出的组合分类方法是完全可行的。     

数据挖掘在物流客户细分中的应用

针对物流客户细分的目标,对客户信息挖掘的需求,从数据挖掘的定义出发,介绍了物流客户细分中数据挖掘的目标以及相应的挖掘流程。为了进一步说明,以某批发商客户数据作为挖掘对象,利用数据挖掘软件SPSS Clementine,建立K-means模型进行了聚类分析,得到挖掘结果。最后对挖掘结果进行分析,完成了该批发商的客户细分。     

数据挖掘在保险业中的应用

数据挖掘作为一种新兴的数据分析技术,给商业界的发展带来了巨大的变化.数据挖掘用聚类分析、关联分析等方法,从整体框架的角度去发现知识,从大量的客户信息和业务数据中挖掘到有价值的信息,有效地提高了信息的利用率,使得保险业在客户预测、客户保留、欺诈识别等方面有了突破性的发展,进而拉动了整个保险行业的发展.     

企业CRM评价技术解决模式及应用分析

基于客户满意核心理念的确立,建立了客户满意评价模型,其中结合构建的CRM(客户关系管理)数据挖掘系统结构模型和其他分析技术来挖掘企业内外客户数据,分析问题,并提供满意的策略解决模式,推动建立商业企业持久深入开展客户关系管理及评价机制。     

数据科学的发展及其在客户细分中的应用

数据科学是从数据中提取知识的新兴学科,在科学研究的"第四范式"兴起的背景下被正式提出。用于商业决策和科学研究的数据产生了根本性的变化,其特征从原来主流的抽样、结构化、小规模发展到全数据、半结构和非结构化、大规模,驱动数据科学发展成为既包含传统统计方法,又包含数据挖掘、文本挖掘、过程挖掘和大数据等新兴技术的交叉学科。客户细分是典型的数据导向的商业和研究领域,数据科学在其中的应用表明,该学科所包含的各种方法,能够成功提取复杂的客户相关数据中蕴含的信息和知识,能够解决客户细分的可行性、有效性、精确性问题,为客户细分研究和商业实践提供良好的技术支撑和决策支持。     

Web结构挖掘在电子商务网站结构优化中的应用

本文概述了Web结构挖掘技术并描述了其常见算法。针对Web结构挖掘算法,提出了提高网站结构合理性的对策。使用户通过优化网站结构来获取更多有效客户,扩大网站影响力,从而提升网站价值。     

基于电子商务的客户行为Web挖掘研究

如何利用客户数据已经成为了电子商务目前最关注的问题。Web挖掘的出现,给电子商务所面临的问题提供了有效的解决途径。就这一问题,系统分析了客户在电子商务中的重要性以及对客户行为的Web挖掘。     

从风险评估到合规管理：人工智能如何助力金融市场监管

<正>凭借强大的数据处理能力、高效的学习和精准预测,人工智能技术为金融市场监管带来了前所未有的智能化体验。它深入挖掘海量金融数据,精确提取关键信息,助力监管机构更精准地洞察市场动态。同时,利用机器学习算法,它还能识别和预测金融风险,及时发现市场异常,使监管机构在风险形成前采取预防措施。展望未来,人工智能技术在金融监管中的角色日益突出,推动金融监管向智能化、精准化和科学化迈进。     

挖掘数据“拼图”,谁说营销人没有压力?

正大数据时代背景下的商机挖掘,我们只能"借助"技术,而"无法完全依赖"技术,最终的拼接与解读图像还要靠我们自己。每个月月初,我都会收到一份商机挖掘总结报告,上面详细记录了在过去的一个月内,我们利用各种市场手段商机挖掘的情况。这其中,有四个数据非常关键:1、客户咨询(Inquiry)