K-means聚类算法在民航客户细分中的应用

针对客户关系管理中客户价值这一问题,通过对航空公司现有数据仓库中客户信息的分析,采用数据挖掘技术中的K-means聚类算法建立民航客户细分模型,并通过实验将民航客户细分为3类,提出了对这3类航空客户的相关营销策略。实验结果表明该方法能突出客户之间的行为特征差异,更加准确地划分客户类型,进而使得客户价值约提高30%。     

基于数据挖掘的电力行业客户细分模型分析

社会经济的不断发展推动了电力行业的快速发展。随着客户细分理论与方法的发展,其已广泛应用于我国电力、电信、银行及零售业等行业的营销实践中。由于客户行为能有效、直接地反映出消费者的需求,在经济市场中的应用更为广泛,是市场细分中的最佳起点。主要以客户细分的概述为出发点,对电力客户细分现状、基于数据挖掘的客户细分及模型构建进行探讨。     

电力企业客户细分模型研究

通过客户细分,可以帮助电网公司更为准确地掌握用电客户差异化服务的业务需求,协助提供符合实际需要的主动服务,最终取得提升客户用电体验满意度和降低电网公司服务成本的成效。从电网公司用电客户细分现状与应用需求出发,结合广东电网客户细分的各类应用场景,提出了基于客户价值区间的客户细分、K-Means聚类客户细分与基于决策树的客户细分三种细分模型,研究并创新性构建了细分模型从目标群体选择、细分模型层级管理到细分结果的深度分析总结三步客户细分机制,为电网公司个性化优质服务策略的制定奠定了基础。     

电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究

结合市场细分和数据挖掘技术等相关理论,针对电信行业客户细分领域存在的问题,以某市电信公司提供的二十多万客户数据作为研究对象,基于CRISP-DM数据挖掘模型,通过数据挖掘工具中提供的K-means聚类算法完成对电信市场客户准确、有效的聚类细分,为管理和营销人员初步提供了制定管理或营销计划的依据。在完成客户细分模型的基础上,设计和实现了电信客户细分系统,并编码实现该系统功能的主要模块,将客户细分的整个流程通过自动化的过程描述出来。     

基于客户消费行为的电信客户细分

在电信移动增值业务的营销中,客户细分是精确营销的基础,科学的客户细分能避免推荐的盲目性。本文结合电信行业特点,将RFM模型和层次分析法结合起来衡量客户价值,并采用聚类方法对客户细分,挖掘出潜力客户,有效地降低了营销成本。     

基于改进K-means算法的航空客户细分研究

阐述在传统K-means聚类算法的基础上，改进RFM模型，引入轮廓系数改进K-means聚类算法，检验其可行性，最后对方法进行实证检验，对细分后的结果进行特征分析。与肘部法相比，利用轮廓系数选择K值更加直观有效，能提高客户细分的准确性。     

移动P2P网络借贷平台的动态安全防御体系构建

移动P2P借贷通过移动互联网完成,可满足借款人与投资人的需求,具有不受场地限制、简单和便捷等优点.随着网络攻击技术的不断发展,P2P网络借贷从传统的网络安全防护重心转移到检测响应,在网络安全体系中,P2P网络借贷平台动态安全防御体系的作用越来越重要,以入侵检测IDS为核心构建P2P网络借贷平台安全体系是P2P网络信息安全发展的方向.本文以入侵检测IDS分析和P2DR2动态网络安全模型为基础,对移动P2P网络借贷平台的动态安全防御体系进行了构建.运行表明该系统基本满足P2P网络借贷平台动态防御体系的功能需求,IDS智能识别模块可对扫描型、滥用型、分布式进行有效检测,拒绝服务攻击,对可疑攻击有较强预警能力.     

基于K-Means算法的中小企业客户细分研究

本文将数据挖掘技术引入到中小企业客户细分中,探讨进行客户细分的可行性和有效性,并设计出一个基于K-Means算法的客户细分模型,将该模型应用于某个具体中小型企业的客户细分中,得到比较理想的结果。     

探讨网络平台借贷的法律规制

目前,我国科技水平发展迅猛,在网络时代的背景下,网络平台作为民间借贷的一种媒介,已经得到前所未有的发展。网络平台的诞生降低了融资成本,使贷款人与借款人直接进入协商接待事宜阶段,有效减少了借贷程序,省去了中间商的操作环节,改变了中间商间接的融资作用,银行作为传统借贷的中间商,网络借贷平台的诞生给其带来极大的冲击。网络借贷平台虽然已经得以广泛应用,但是由于相关律制度的不健全,因此,在发展过程中依旧面临着诸多风险。文章详细介绍了网络借贷平台的一些法律制度,以期降低网络借贷的风险,促进网络借贷的稳定发展。     

基于数据挖掘的移动通信业客户细分研究

随着3G时代的到来,移动通信业竞争日益加剧,客户细分工作显得越来越重要。本文以CRISP—DM方法论为基础,探讨聚类分析方法在移动通信客户细分领域的应用,并重点比较了经过R型聚类提取细分变量前后聚类效果。     

万富宝:监管之下P2P平台的生存之道

<正>2015年7月18日,由央行等十部委联合发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》(以下简称《指导意见》)正式出台。根据《指导意见》的规定,"网络借贷业务由银监会负责监管,包括个体网络借贷(即P2P网络借贷)和网络小额贷款。其中,个体网络借贷是指个体和个体之间通过互联网平台实现的直接借贷。个体网络借贷要坚持平台功能,为投资方和融资方提供信息交互、撮     

基于数据挖掘的移动通信业客户细分研究

随着3G时代的到来,移动通信业竞争日益加剧,客户细分工作显得越来越重要.本文以CRISP-DM方法论为基础,探讨聚类分析方法在移动通信客户细分领域的应用,并重点比较了经过R型聚类提取细分变量前后聚类效果.     

基于微博平台的在线评论有用性研究——产品设计角度

随着网络购物的兴起,微博平台的评论成为影响消费者购物行为的一大因素,也成为产品设计师们改进产品的参考之一。随着电商平台与社交平台的发展,网络评论大量增加,产品设计师很难从海量评论中获取对于改进产品有用的信息。文章从产品设计的角度出发,通过建立有用性模型,对微博平台的评论进行有用性分析,基于微博平台上的评论比较产品特征,快速筛选出能反映客户需求、提供产品改进建议的有用评论,并进一步对微博平台在线评论的特点进行分析。     

数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究

论文提出了中小型券商如何在客户关系管理系统中实现数据仓库和数据挖掘的应用方法,首先根据FS—LDM模型建立企业数据模型并进行主题域的划分,完成多层次的数据仓库架构设计及星型结构的客户纬度建模;然后使用聚类技术和逻辑回归技术实现客户分类的动态细分模型和客户流失概率预测模型。     

基于混合聚类算法的客户细分策略研究

针对层次聚类法和 K-means 聚类法的缺陷和不足,提出将二者相结合的改进算法,既解决了层次聚类法伸缩性差的问题,又解决了 K-means聚类法对初始聚类中心敏感的问题。通过对改进算法的计算复杂度分析并利用 UCI 数据库的测试数据对改进算法进行测试。结果表明,混合聚类算法使样本聚类的准确率提高到94%,并有更高的执行效率和更好地实用性。此外,将此算法应用到汽车销售公司的客户细分管理中,得出了差别化明显的客户细分类别,表明此改进算法具有更强的客户细分能力以及客户行为特征的解释能力。     

业务平台整合、建设的指标评估体系

本文结合客户类、业务类、网络类等指标，建立指标评估体系，融入到业务平台整合、建设过程中，使投资方向更精准、投资效益更可观，充分满足客户需求，有效提高客户感知。     

综合价值评估法在电力企业客户细分中的应用

对电力客户进行细分,有助于电力企业更好的了解客户,为电力客户制定差异化服务策略,最大程度满足客户需求,达到公司、客户双赢局面。因此文中运用客户综合价值评估方法建立了客户细分模型,构建了基于客户综合价值的细分指标体系,运用熵权法和专家经验相结合的方式得出指标的综合权重,最终得出细分结果,为供电局制定个性服务策略提供辅助支撑。     

iPhone目标客户细分和业务应用研究

iPhone的引入给了中国联通的3G市场强力的牵引拉动。在新的形势下,当务之急是实现粗放式营销向基于数据挖掘的客户细分精准化营销,提升价值流量的转变。本文以客户细分理论、数据挖掘等为基础,构建基于整合OSS、BSS、MSS 3域数据的客户细分综合分析平台,对iPhone客户群进行细分研究以利于精细化营销,并对iPhone目标客户群用户业务应用进行分析和建议。     

NPS用户群网络感知保障运营体系研究

介绍当前用户网络感知问题及解决手段,提出一种提升NPS(净推荐值)用户群网络感知的综合解决方案。创新建立一种客户感知Qo E(体验质量)得分模型,从用户控制面与业务面建立用户对网络感知的得分体系。同时提出一种NPS识别模型,实现NPS网络感知闭环管理流程,通过挖掘Qo E得分低的NPS质差用户,聚类用户共性问题。针对指标劣化产生的告警,深入分析原因并协助维护人员和厂家快速定界定位问题,提升客户网络感知。     

电信运营企业客户满意度研究

随着电信市场竞争的广泛和深入,运营商的关注焦点已从技术转向应用、服务和收益,客户满意度研究开始逐步走向前台。本文从客户细分、业务细分的市场观念出发,提出了客户满意度研究模型和改进型模型,最后给出了具体实施方法。