数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用

本文在研究数据挖掘技术和电信客户分析系统的基础上，研究和提出了基于粗糙集等价关系的电信客户分析系统，本系统所采用的核心算法，是结合电信行业特点，对传统Apriori关联规则挖掘算法的改进，利用粗糙集等价关系的概念进行关联规则的挖掘。构建了其在电信客户分析中的应用模型，并作为某电信公司客户分析系统的核心部件投入使用，取得了较好的应用效果。     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

电信企业的客户分析业务活动会产生大量的数据并形成了各自的事务型数据库,数据挖掘技术可以把分散的数据集中起来获取所需的知识.本文在介绍了电信客户关系管理系统的基础上,对数据挖掘技术进行了深八分析,构建了其在电信客户分析中的应用模型,通过某电信运营商所提供的大量的现实数据加以应用,输出结果验证了模型的合理性、有效性和实用性.     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。     

数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用

阐明了数据挖掘技术是电信行业提高客户的忠诚度,防止客户流失发生的重要手段,介绍了数据挖掘技术应用于电信行业客户流失分析中的方法、步骤及具体实现过程。     

数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用

客户频繁流失是电信行业发展中所面临的一个严重问题,该文主要是对电信行业客户．流失情况进行教据挖掘,针对运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的自然属性和行为属性进行挖掘分析,建立客户流表的预测模型。介绍了建立模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中运用决策树方法实现了整个建模过程。     

数据挖掘技术在保险公司客户评估中的应用研究

本文结合了保险业务特点,分析保险业务中客户评估变量,从而进行保险公司客户评估指标体系的建设。并且以国内某保险公司的客户资料为例,运用数据挖掘理论和技术进行客户评估模型的建立,并且通过测试表明本文所设计的BP神经网络模型可以很好的实现保险公司客户的评估和分类,从而有利于保险公司合理的规避经营风险。     

数据挖掘技术Clementine在电信客户流失问题上的应用

数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。它可以从大量、杂乱无章的数据中发现规律,再将这些规律为我们所用。如对客户进行信用度评估、分析易流失用户等,以便为向用户开展针对性的市场营销提供支持。本文的目的就是借助数据挖掘技术软件Clementine,通过研究固原市电信小灵通用户的消费行为特征、欠费特征、通话特征等,建立数据挖掘模型,预测出信用度差的易流失小灵通用户,从而解决固原电信分公司小灵通客户流失的问题,以便提高本企业在固原市通信行业竞争中的竞争力,从而使企业取得更大发展、获得更多利润。     

基于信息融合的电信客户流失预测研究

针对数据挖掘方法在电信客户流失预测中的局限性,提出将信息融合与数据挖掘相结合,分别从数据层、特征层、决策层构建客户流失预测模型。确定客户流失预测指标;根据客户样本在特征空间分布的差异性对客户进行划分,得到不同特征的客户群;不同客户群采用不同算法构建客户流失预测模型,再通过人工蚁群算法求得模型融合权重,将各模型的预测结果加权得到预测最终结果。实验结果表明,基于信息融合的客户流失预测模型确实比传统模型更优。     

数据挖掘技术在房地产预警系统中的应用

分析了各种房地产应用软件,将数据挖掘技术引入房地产预警系统设计中;结合数据仓库和决策支持系统,建立了基于粗糙集数据预处理的支持向量机预警模型,运用3σ警界控制原理确定各状态区间,划分出不同的警度,并提出了房地产市场预警预报系统的完整解决方案;最后,结合银川市的实际情况,构建了银川市房地产预警系统指标体系。     

数据挖掘技术在漏洞扫描系统中的应用研究

首先介绍了漏洞扫描和数据挖掘技术的相关知识,然后在此基础上提出了一个数据挖掘技术在漏洞扫描系统上的应用模型,并采用遗传算法与神经网络相结合的方法对系统进行了优化仿真实验,最后对其应用前景进行了展望。     

基于稳定遗传神经网络的ETC系统客户逃费分析

随着我国ETC系统的普及，ETC系统的客户管理也成了急需解决的问题。文章首先提出了一种改进的遗传算法．然后采用稳定遗传神经网络的方法对采集到的收费数据进行模拟。找出异常点对应的ETC系统客户，对其进行重点分析和重点监控，以确定是否存在逃费行为。以此来减少通行费的流失，实现科学、合理、高效的管理。     

基于分层神经网络模型的数据挖掘算法

介绍了建立带钢板形缺陷模式识别的数据挖掘过程。针对普通神经网络识别精度较低的缺陷,提出一种基于分层神经网络进行数据挖掘的新方法。该方法采用二叉树型结构,通过分层来细化预测范围并选用多个神经网络进行递推。实验结果证明了分层神经网络模型比普通神经网络模型的预测精度有较大提高,完全可以满足实际生产需要。     

探讨数据挖掘技术在网络信息安全管理中的应用

信息的收集,运用以及控制的竞争日益加剧,因此网络的安全问题也逐渐的成为了社会关注的主要问题,信息安全也已成为保障国家安全和社会稳定的重点方面.如何识别防御和攻击以及增强网络的安全已经成为技术管理人员研究的重要方面.网络安全领域的一个热门话题就是入侵检测.入侵检测的主要分析方法是异常检测和误用检测两种方法.     

基于多Agent系统的Web数据挖掘技术

基于多Agent系统的数据挖掘技术,能够综合应用多种挖掘算法,实现数据挖掘的并行操作.在简述了几种主要的数据挖掘技术的基础上,提出了一种基于多Agent系统的Web数据挖掘模型,进一步分析了系统组织和成员间的协作,并测试了其挖掘效果.测试结果显示,此项技术的挖掘效果具有较好的准确率和覆盖率.     

面向电信行业网络告警系统的告警过滤算法

为了减小电信网络中海量告警数据对的告警根源分析所造成的干扰,提出一种告警过滤算法。首先,基于电信网络告警数据对告警量分布、告警持续时间等特征进行量化分析,提出告警影响力和高频瞬态告警概念。在此基础上,从告警量、平均告警时间、告警影响力以及告警实例持续时间四个维度对告警重要程度进行综合分析,并提出复杂度为O（n）（n为告警记录数）的告警过滤算法。单因素实验分析显示,告警压缩比与特定告警元的告警量、平均告警时间、告警影响力以及告警实例持续时间具有正相关关系。对比实验结果表明,在相似告警压缩比下,所提算法的准确性比FTD（Flexible Transient flapping Determination）算法最多提高18个百分点,可用于电信行业的告警数据样本分析以及在线告警过滤。     

粗糙集和神经网络方法在数据挖掘中的应用

提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简,然后使用神经网络对数据进行学习,并同时完成属性的不一致约简,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明,该方法快速有效,生成规则简单准确,具有良好的鲁棒性。     

数据仓库和数据挖掘技术在DSS中的应用研究

数据仓库和数据挖掘技术是目前信息技术研究的热点问题之一。介绍了数据仓库的特点、体系结构、联机分析处理及数据挖掘技术,讨论了如何在Microsoft SQL Server2000中将数据仓库和数据挖掘技术结合起来开发决策支持系统。