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[期刊] 预测
[作者]
肖进 贺昌政
目前大多数客户流失预测研究常采用单一预测模型。因此,本文将动态分类器组合与自组织数据挖掘理论(SODM)相结合,提出了基于SODM的动态分类器集成方法。以国内、国外电信公司客户流失预测数据为例,并与单一的预测模型以及已有的动态分类器组合方法进行了详细对比,发现该方法能在很大程度上提高客户流失预测的准确率、命中率以及提升系数,是进行客户流失预测的有效工具。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李勇 许晓晓 赵金涛
客户分类管理,对于银行有效地实施客户关系管理具有重要意义。由于目前分类准确度存在问题,如何有效地对客户进行分类预测就成了十分重要并亟待解决的课题。本文以银行丰富的客户基本信息以及交易行为为对象,建立客户分类预测模型,改进单一或简单组合分类器模型,提出一种基于SOM聚类和决策树的组合分类器方法,建立了客户分类预测模型并对模型进行优化,并探讨该模型的实际应用。
[期刊] 管理评论
[作者]
张婷婷 贺昌政 肖进
在管理决策的制定中,分类已经成为一种十分重要的方法和技术。由于现实客户数据常常是不完整的,因此,研究不完整数据的客户分类问题具有重要意义。通过分析以往分类过程中对不完整数据的处理方法,提出了一种基于动态分类器集成选择的不完整数据分类方法DCES-ID。分别在UCI客户分类数据集以及某券商客户数据集上进行分类的实验和实证分析。结果表明,与已有的6种分类算法相比,DCES-ID算法具有更高的分类准确性及稳定性,能够更有效地进行客户分类。
[期刊] 北京金融评论
[作者]
曹淑鹏 闵杰
本文以信用卡高端客户实际数据为蓝本,通过SASEM统计分析软件,运用熵方法决策树、基尼指数决策树和内置决策树方法,创建信用卡高端客户流失预测模型,利用5万条实际数据对模型的有效性进行实证研究,并得出每名客户流失倾向概率值。在此基础上,给出了压降信用卡高端客户流失率,提升客户服务价值的策略建议。
关键词：
信用卡高端客户 决策树 客户流失
[期刊] 企业经济
[作者]
张秋菊 朱帮助
为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性...
[期刊] 金融论坛
[作者]
贺本岚
本文结合某商业银行客户流失样本数据探讨利用支持向量机模型(SVM)进行客户流失预测。结果表明,由于商业银行客户流失数据呈现出典型的不平衡特征,直接采用统计预测方法和传统的分类方法预测精度较差,而随机抽样法能通过改变数据集分布从而减小数据的不平衡性。因此,本文利用随机抽样法对支持向量机模型进行改进,并与Logistic回归模型预测效果进行比较,结果发现选取该方法能有效提升模型预测精度,且预测效果优于Logistic回归模型,能较为准确地预测,对于商业银行加强客户管理、提升核心竞争力具有重要的意义。
[期刊] 物流技术
[作者]
何云 邹正兴
在一般集成物流以成本最低为目标的模型中,加入客户时间满意度目标函数,构建了一个多目标集成物流优化模型,并运用遗传算法进行求解,获得优化后的配送路径,有利于集成物流管理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏国恩 陈云 金炜东
本文将支持向量机穴SupportVectorMachine,SVM雪应用于客户流失预测研究中,通过实证研究,证实了该方法用于电信企业客户流失预测比BP神经网络更具有效性和优越性。
关键词：
客户流失 支持向量机 神经网络 电信
[期刊] 中国软科学
[作者]
朱帮助 张秋菊
采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型。首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断。结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘朝华 梅强 蔡淑琴
激烈的市场竞争使得客户资源争夺成为企业成功的关键因素。正确的客户分类能帮助企业有效分配营销资源,针对性地加强客户联系、改善客户关系、增强客户忠诚度,使得企业获得核心竞争力。基于此,本文分析了客户分类与客户关系管理的关系以及神经网络技术在客户分类中的应用情况,利用自组织神经网络研究客户分类问题,以RFM为分析变量建立客户分类模型;比较输出层构造分别为"2×2"、"3×3"和"4×4"的自组织神经网络模型分类结果,确定最佳的自组织神经网络模型;利用层级分析法对"4×4"型自组织神经网络模型划分的16类客户进行
关键词：
客户价值 营销资源 神经网络 网络技术
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赖院根 刘砺利
对信息用户流失分析中的相关问题展开了研究,提出基于客户价值的流失预测模型。结果表明在客户价值细分后进行流失预测,可以提高预测精度并深刻地了解用户特征,从而更有针对性地开展用户保持工作。
关键词：
客户价值 信息用户 用户分析
[期刊] 管理现代化
[作者]
叶志龙 黄章树
随着互联网的快速发展，越来越多的企业运用数据挖掘技术进行线上客户流失预测分析。当前线上客户的流失预测大多采用单一的预测模型，这样很难对线上客户流失实现准确预测。鉴于此，结合决策树和神经网络模型的预测结果和置信度，构建线上会员客户流失预测综合模型。结果验证了该组合模型在客户流失预测上的准确率。
关键词：
客户流失预测 决策树 神经网络
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
朱国玮 张慧娟
相关研究表明,客户保持对企业的利润线有着惊人的影响,有效的客户保持可以导致企业利润可观的改善,客户保持已经成为客户关系管理的重要部分,而客户保持投入的最优化是客户保持工作的关键。在客户交易行为预测的基础上,构建客户保持投入的最优化模型。通过本模型,企业可以计算出在未来交易时间段内对某一类客户细分群体的最优客户保持投入,并与企业的历史客户保持投入进行比较,从而有效的改善企业的客户保持策略。
[期刊] 软科学
[作者]
黄静 薛书田 肖进
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 软科学
[作者]
黄静 薛书田 肖进
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
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