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[期刊] 浙江金融
[作者]
姜弦子 张大亮
如何了解中高端客户的需求及购买行为,实现精准营销,是商业银行目前亟待需要解决的问题。识别分析客户的金融产品购买行为,过去基本上都是采用问卷调查的形式,调查客户的行为意向,但精度相对较低、工作量大。而根据银行记
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
王克富
客户分类是客户关系管理(CRM)的重要研究内容,是企业开展一对一营销的重要基础。文章在分析传统的RFM模型和Marcus模型的基础上,提出了以客户平均购买额(Average monetary)、购买频率(Frequency)和客户保持时间(Hold time)作为客户价值细分变量的AFH客户分类模型,实例化构建了面向AFH客户分类主题的数据仓库,并从客户的贡献度(当前价值)和忠诚度(增值潜力)两个维度对客户AFH值进行Two-step和k-mease双重聚类分析,形成了基于客户生命周期利润(CLP)的客户
[期刊] 软科学
[作者]
汪毅 朱顺泉
客户关系管理是继企业流程再造、企业资源计划以后出现的面向顾客的新型管理机制。文章介绍了客户关系管理的内容,提出了传统信息处理技术在支持客户关系管理方面的不足,分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的作用,并构建了数据挖掘在客户关系管理中的应用模型。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
谭小萍 柳炳祥
本文叙述了数据挖掘的基本概念,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,讨论了数据挖掘技术在客户关系管理中的一些应用领域。
关键词：
客户 客户关系管理 数据挖掘 营销
[期刊] 物流技术
[作者]
胡凌 钱莹
利用数据挖掘方法对品牌女装企业的客户细分进行了研究,采用两阶段聚类挖掘算法和C4.5决策树挖掘算法对会员客户进行分析,依据消费记录对客户进行分类,得到容易理解和商业实践的客户分类规则。依据这些规则能够支持企业采取有针对性的营销策略,优化会员构成,实效明显。
关键词：
数据挖掘 两阶段聚类 决策树 客户细分
[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] 统计与决策
[作者]
黄光球,陆秋琴,郑彦全,张捷
[期刊] 商业研究
[作者]
张国政
客户关系管理(CRM)是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨彬
通常情况下,商业银行的数据库大多采用多维度的设计方式,这使得对客户信息提取和客户分类关联分析工作繁琐而复杂,导致目前尚缺乏符合商业银行业务实际、具有较强操作性的分析模型。在这种情况下,文章提出了一种运用RFM模型数据处理,结合K-Means算法和关联规则挖掘Apriori算法进行双阶段客户关联分类方法,具有较强的实践性。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
武魏巍 王如燕 丁日佳
基于数据挖掘的银行客户管理信息系统就是银行利用数据挖掘技术,通过有效充分的数据挖掘,将银行客户资料作不同角度的分析,从中对客户进行定位分类,明确客户的消费倾向与消费模式,预测客户的风险性与利润性,以此来作为对客户提供服务和产品营销的辅助手段。目前我国商业银行在基于数据挖掘的银行客户管理信息系统方面仍处于原始的数据处理阶段,鉴于开发该系统所需要的高技术及高成本,我国银行可先从国外购买这一系统体系,再根据实际情况对该系统加以改进后应用。
关键词：
数据挖掘 银行客户 管理信息系统
[期刊] 图书情报知识
[作者]
周倩
用户资源管理是现代图书馆资源管理的核心内容,是图书馆实现个性化服务的重要基础。数据挖掘作为一种深层次的数据分析方法,可以从大量的数据中挖掘出反映用户属性特征和信息行为特征的信息和规则,从而为图书馆用户资源管理提供极大的帮助。基于数据挖掘的图书馆用户资源管理包括用户数据搜集、用户数据仓库构建、用户多维特征分析和群体分类、面向用户生命周期的数据挖掘等主要内容。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
徐光宪 刘建辉 黄素芬
数据挖掘技术,一种新的商业信息处理技术,本文结合当前我国电信行业环境,从管理学角度综合分析数据挖掘技术在电信行业中的作用入手,叙述了数据挖掘技术的概念、常用方法与功能,并在此基础上研究了数据挖掘技术在电信行业中的一些应用。
关键词：
数据挖掘 核心竞争力 预测 营销
[期刊] 现代管理科学
[作者]
陆克斌 郭伟 赵小惠 张树全
文章对数据挖掘和知识管理系统进行简要的分析,探讨了在现代数据挖掘技术下的知识管理实行必要性。从系统动力学的角度和战略层次上构建了基于数据挖掘的知识管理系统规划模型。
关键词：
数据挖掘 知识管理系统 战略
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李善青 赵辉 宋立荣
科技项目查重是避免重复立项、重复建设的重要措施之一,目前缺乏行之有效的方法。文章提出基于大数据挖掘和多源信息整合的项目查重方法,以科技项目的基本信息、发表论文信息、关键词、负责人信息和承担机构等要素构建的大数据网络为研究对象,利用多源信息整合方法构建科技项目的相似度判别模型,并采用Hadoop框架实现海量数据的快速挖掘。文章介绍项目查重模型,重点讨论需要解决的关键问题,为解决项目查重问题提供一种全新的思路和方法。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
余肖生 周宁 张芳芳
基于可视化数据挖掘的知识发现模型,过程有4个步骤:数据的收集和存储;数据预处理,把数据转化成可以理解的形式;使用硬件和相关软件,产生一个可视化的数据表示;通过与数据的可视化表示进行交互,用户从中感知和挖掘知识。图5。参考文献14。
关键词：
可视化技术 数据挖掘 知识发现 数据库
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