数据挖掘方法在电信行业客户流失分析中的应用研究

随着中国电信的改革重组,中国电信业取得了跨越式的发展,但同时发展后面的深层次问题凸显出来,运营商从高速扩张变为平稳或低速增长,竞争的加剧也使电信客户有了更多的选择,新客户入网的同时,又有大批原有的客户离网流失,在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前,如何最大程度的降低客户的流失率呢?常用的方法就是运用数据挖掘技术,探讨了数据挖掘技术在电信行业客户流失分析中的应用。     

基于数据挖掘技术的信用卡客户的信用评价

本文以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象,介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用,并通过weka软件进行实证分析,从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。     

数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,在商业信息的提取和利用中发挥着重要作用。本文从数据挖掘本质出发,详细的论述了客户关系管理和数据挖掘在CRM中的基本方法,分析了数据挖掘在CRM中的体系结构及其应用。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策.     

数据挖掘技术在物流系统中的应用

随着计算机技术的不断发展,数据挖掘技术被应用于各行各业。数据挖掘技术应用在现代物流系统中,能够从庞杂的信息里提取有用的数据,通过统计分析,找出销售模式,准确掌握未来商机的命脉。     

数据挖掘在天猫商城中的应用

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。运用数据挖掘中Apriori算法对大量淘宝交易数据进行关联规则挖掘,可以得到商家感兴趣的销售信息,并根据这些信息进行针对性的营销,从而起到促进销售的作用。     

数据挖掘及其在企业管理中的应用

企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户的需求提供个性化的服务。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务采用数据挖掘技术,是把丰富的数据源信息进行有效组织利用,这对电子商务具重要价值。本文深入探讨了数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

数据挖掘在研究影响出生性别比偏高因素中的应用

控制出生性别比是计划生育管理中的难题,如何通过对育龄妇女的信息进行处理,辅助决策人口宏观政策是政府信息化建设的更新更高目标.本文介绍了数据挖掘技术的概况,详细讨论了数据挖掘中的关联规则方法,通过引入apriori算法并进行改进,设计一种适合目标数据库的改进算法对影响出生性别比的因素进行客观的评估,并使用相关数据进行关联规则算法的实验,找出各种因素的影响程度,实现对结果的初步分析.     

利用数据挖掘管理客户关系

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对关联规则的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

数据挖掘技术在健康管理系统中的应用

数据挖掘时信息海量时代的必然要求,同时也是数据库技术,计算机技术,网络技术发展的必然结果.数据挖掘应用于健康管理系统中,可以为用户提高方便快捷的健康测评方式,有利于疾病预知和预防.全文首先分析了数据挖掘的定义和健康管理系统的作用,随后从两个方面阐述了教据挖掘在健康管理系统中的具体应用.     

数据挖掘技术在新疆高职院校招生决策中的应用研究

本文以研究高职院校新生报到率为目的.以伊犁职业技术学院为例,通过关联规则对高校学生的信息库进行数据挖掘,挖掘出影响学生报到率的有效信息.为学院的招生决策提供有价值的信息.     

基于粗集的数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务是现代商业的主流趋势,基于数据挖掘技术可以充分利用企业的信息数据,从海量数据中挖掘出对企业有用的信息。文中主要介绍了基于粗糙集的数据挖掘过程:数据预处理、约简和规则提取。     

数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

数据挖掘在超市大数据中的应用

大数据时代,各行各业汇集了庞大的数据,如何使这些数据得到充分的利用,数据挖掘是最关键也是最基础的工作。在本次研究中,将数据挖掘技术与购物篮思想理念相结合,运用R语言,对南京一家超市五个月内的销售数据进行研究分析。具体有65536条数据,有31869条销售记录,2242种类商品,将这些商品分为192小类商品,基于食品分类规则将该超市食品分为38类。此次研究过程如下:首先,运用R语言,使用编写字典的方式,对所获取的数据进行清洗,生成结构化数据。然后,在三方面对数据挖掘。一,数据描述性统计挖掘。二关联规则挖掘。最后,用图表的形式展示此次研究的成果。此次烟酒店意义:利用初级数据挖掘的理论支持,帮助企业更好地分析、了解客户,最终赢得客户的竞争是该研究的重要的意义和实际应用价值。     

数据挖掘技术现代网络服务系统构建研究

针对当前网络服务构建过程中出现的问题,提出了基于数据挖掘技术的网络服务系统模型,提出了系统的功能,达到根据用户当面访问行为,分析用户模式,动态为用户推荐页面,具有一定的应用价值。     

图书馆推荐图书体系的数据挖掘研究

针对当前数字图书馆大部分无法向用户提供准确的个性化图书推荐服务的不足．本文分别从智能图书馆图书关联规则推荐技术、关联规则定义及算法以及智能图书馆图书推荐系统结构框架设计等角度对图书馆推荐图书体系进行深入分析和探讨。     

基于会员制的零售业数据挖掘系统解决方案探讨

本文根据现实情况指出国内中小企业营销面对的四个基本问题,并据此提出一个基于会员制的数据挖掘系统解决方案。此方案由Logistic模型、RFM聚类分析、事件触发模型和关联规则这四种数据挖掘技术构成。在介绍其中各技术的基本原理和建模方法的同时,给出一个应用事例。通过运用会员制策略收集顾客相关资料并利用数据挖掘技术加以分析,制定具有目标指向性的营销活动,以提高企业的营销水平。     

基于关联分析的数据挖掘在CRM中的应用

随着数据挖掘在企业客户关系管理中应用的深入,关联分析越来越成为企业在CRM中应用最广泛的数据挖掘方法和模式。本文以一家企业CRM关联分析为例,围绕关联分析实践了数据挖掘的过程,指明了该过程的意义,并结合挖掘结果分析了该企业CRM的工作重点。