基于决策树的数据挖掘方法在CRM中的应用研究

基于ID3算法的CRM数据分类实例证明:决策树的核心问题是选择最佳的划分标准,采取数据挖掘中的决策树分类算法,将其应用于CRM系统中,以从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力,以期为企业更科学、更有效地制定产品开发、生产、销售和服务策略提供有力的技术支持。     

浅析决策树算法对构建高校图书馆服务模型的研究

以高校图书馆——长春工程学院图书馆为例,选择决策树C4.5算法构造模型,通过数据挖掘算法,得出制约图书馆数字资源使用因素间的一些潜在性联系,从而进一步分析高校图书馆用户的实际使用需求,为图书馆今后发展、决策提供意见及指导。     

粗糙集和决策树方法在数据挖掘中的应用

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务.分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一类别.本文对数据分类中的典型代表粗糙集和决策树方法进行分析和研究,并指出它们的优缺点,最后提出了今后的研究方向.     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户分类

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。本文在分析客户关系管理关系的基础上,通过对决策树方法用于公司客户群体分类的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

数据挖掘算法在债务管理中的应用

决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一,ID3算法镕4是最为经典的决策树算法。本文以ID3教据挖掘算法在债务管理中的应用为例,验证了算法的性能。     

模糊数据挖掘算法在供应链合作伙伴选择中的应用

建立战略性合作伙伴关系是供应链战略管理的重点,也是供应链管理的核心。供应链管理的关键就在于供应链各节点企业之间的联接和合作,以及相互之间在设计、生产、竞争战略等方面良好的协调。本文利用一种模糊数据挖掘方法,在建立合作伙伴有关因素的指标数据基础上,挖掘出供应链核心企业决策者用来构建合作关系的备选方案,从而提高了决策的准确性和全面性。     

数据挖掘在课程成绩分析中的应用

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一.为了充分发挥考试的效能,综合评价命题质量,及时反馈教学效果,将数据挖掘技术与课程成绩分析相结合,从海量的数据中发现隐藏的有用信息,并将这些信息资源进行统计分析和总结是非常必要的.     

决策树分类法中ID3算法在航空市场客户价值细分中的应用

针对当前航空企业的实际需求,运用数据挖掘理论中的ID3分类算法,对在机场候机旅客调研数据进行分析,可以了解到在后期航空公司发展高端客户过程中,营销策略应该关注的重点客户群体,应该是本公司现有的和未来的常旅客这个客户群,而其中交通方式为小型轿车的常旅客又是营销策略的重中之重。     

决策树C4.5算法在银行信贷业务工作中的应用研究

在银行的信贷业务中,银行贷款员需要分析数据,要预测哪些贷款申请者是安全的,银行是否有风险。对于这类问题,文中利用数据挖掘技术中决策树C4.5算法,以一个具体的案例详细讲解了C4.5算法的原理及其实现算法,通过分析以往客户贷款的信息,建立预测模型和模型解释,并通过提取模型中的规则对银行进行信贷业务时可以预测客户是否是安全的,为降低银行信贷风险起到了一定的辅助作用。     

数据挖掘在沈阳世博园旅游业中的应用

沈阳世博园旅游业的发展,取决于其营销战略制定的正确与否,而制定的正确的营销战略的基础是对旅游业中旅游客源的研究。因此,我们可以利用数据挖掘技术,挖掘出详细有效的游客行为特征信息,从而制定正确的营销战略。     

企业CRM系统中决策树算法的应用

客户资源决定企业的核心竞争力,更多的关心自己的销售群体,并与之建立良好的、长期的客户关系,提升客户价值,对全面提升企业竞争能力和盈利能力具有重要作用。本文以某企业销售业绩为对象,利用决策树分类算法,得到支持决策,从而挖掘出理想客户。     

数据挖掘算法在银行CRM中的研究与应用

针对银行CRM中的海量客户历史数据问题,本文采用决策树算法和BP神经网络算法,选取部分客户业务数据分别进行分类预测实验,实验结果表明利用上述算法可以较好地解决银行中时客户分类预测的需求。     

基于决策树的一种改进算法

首先介绍了ID3算法的基本思想，然后讨论了决策树算法中的难点问题，针对ID3算法中所存在的不足，提出了一种利用优值法的思想来改进信息增益的算法，并且与ID3算法进行了实验对比。实验表明，这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法，使决策效率明显提高。     

数据挖掘在人力资源信息化管理中的应用

人力资源管理系统因其能提高人力资源管理工作效率、提高管理水平、为决策提供信息支持而备受企业的青睐。通过对决策树方法用于发现其中有价值的数据模式,寻找其中存在的关系和规则,以期帮助企业对这一系统能够有更全面地认识,促进企业人力资源管理水平实现跨越式提升。     

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。     

数据挖掘在肿瘤基因表达应用中的分类探究

随着信息技术的不断发展,数据挖掘技术在各行各业都得到了有效的应用,尤其是在医学领域里得到了广泛的使用和推广。数据挖掘在诊断疾病、治疗、基因研究、医学图像分析、研发药物等领域都取得了喜人的成绩。在肿瘤基因表达应用中采用数据挖掘可以有效的找出正常组织与肿瘤之间具有差异性的基因,进而有效的诊断并识别肿瘤的发生,本文主要介绍了数据挖掘的定义以及步骤、对数据挖掘在肿瘤基因表达应用的分类进行了深入探究。     

决策树在成绩分析中的应用

数据挖掘技术能够从海量信息中获取有用的知识,有利于辅助管理者制定决策。分析《计算机信息技术》的课程成绩时,挖掘得出影响学生成绩的潜在的因素,目的在于改善课程教学。     

数据挖掘技术在制药企业CRM中的应用

随着国内制药行业的竞争越来越激烈,制药企业需要进一步利用历史数据对产品种类和客户进行分析。这里从制药企业所面临的经营性问题入手,将数据挖掘技术应用到制药企业的客户管理系统中,对企业的客户数据进行了分析,提供了一个自动进行客户信用度评估的平台。实验结果表明,通过数据挖掘技术的应用,可以有效地实现系统自动定义客户类别和信用级别,辅助企业进行经营决策。     

基于决策树的图像数据分类

数据挖掘,即利用大量的、不完整的、随机的实际应用数据,提取潜在其中的有用信息,解决相关问题。针对图像特征数据,利用提取的图像特征向量的基础上,基于决策树对图像数据进行分类处理,并对生成的决策树进行优化和剪枝处理。     

数据挖掘技术在高校教学中的应用研究

提出了数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍了该方案的实施过程.教师能够找到有关影响学生学习成绩的因素,从而改进教学方法,必然对教学质量的提高起到积极的作用.