基于数据挖掘的客户资产测量研究

由于单个客户消费行为具有极大不确定性导致预测客户资产比较困难,提出一种以数据挖掘技术为基础,在客户分类的基础上测算客户资产的动态方法,该方法使客户资产的测量更加准确并具有可操作性。同时通过实证分析证实该方法可以为企业实现精确营销提供有力支持。     

试析决策树算法在教育统计学中的应用

数据挖掘技术及决策树简介 数据挖掘就是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的实际应用数据中,抽取隐含在其中的、事先并不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。决策树算法作为常用的数据挖掘技术之一,其基本思想是将实例库中记录的大量有限的具体事实数据进行归纳和分类并建立树型结构,以发现并形成隐含在大量实例中的若干形式化的分类判别规则,典型的决策树算法方法有ID3方法和IBLE（Information—basedLearningfromExample）方法。     

数据挖掘在保险业中的应用

在现代保险业中，通过数据挖掘技术的应用，从大量纷繁复杂的保户资料中，分析保户特性，进行市场细分，甄别高风险理赔人群，为保险公司选择目标客户提供决策依据。以保险资料为基础，应用数据挖掘技术进行聚类、决策树分类、类神经网络建模以及Logistic回归，划分客户群体，分析高风险理赔保户群体特征，为保险公司规避理赔风险提供决策依据。     

数据挖掘的任务之一:分类

一般说来,数据挖掘问题可以分为以下几类:分类、推估、预测、同质分组和关联分组。每种问题都有许多具体的数据挖掘或统计模型来加以解决。分类简介分类问题是数据挖掘中最重要的任务之一,很多数据挖掘问题都可以转化为分类问题。分类的目的在于运用分类方法构建一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型可以将输入数据(比如数据库中的数据项)映射到给定类别中的一个类别。比如根据个人资料预测客户是否会流失,这里就把顾客分为将流失与不会流失两个类别,再根据输入的个人资料将该客户映射到两个类中的一个里去。分类首先要做的工作…     

多分类器融合框架下的模糊积分方法

随着信息融合技术的发展,多分类器融合技术逐渐由基于数据的融合向基于知识的融合发展。在基于知识的多分类器融合研究中,模糊积分方法是三大发展方向之一,它相对于其他两种方法具有独特的优势。本文对多分类器融合现状进行了分析,指出了模糊积分方法的进展和发展方向。     

数据挖掘在理财产品营销中的应用——以CATI数据为例

金融机构对客户分类和特征识别的分析将有助于它们挖掘出潜在的客户,并做好相应的营销政策.利用聚类分析、决策树等常见的数据挖掘方法,对台湾投资者的投资意向进行详细的分析,归纳出投资者的偏好,为金融机构的营销政策提供参考依据.     

数据流分类中的概念漂移转移估计方法研究

数据流分类中的概念漂移问题是数据挖掘技术领域的前沿和难点,其重点是等级分类可能随着数据序列的转移而产生漂移现象。虽然估计动态漂移及其调整分类的算法已被提出,但现有算法由于目标分布例证的缺失在概念漂移估计方面的表现并不是很好,例证的多少严重影响了估计效果。鉴此,提出了一种新的参数估计方法,称为转移估计法,运用目标分布数据,结合相似分布理论,对现存的算法进行改进,以便实现对数据流分类中的概念漂移现象进行正确检测和估计。通过对虚拟和真实数据集的仿真实验表明,改进算法在数据流分类中的概念漂移估计方面优于现存算法。     

基于组合分类挖掘模型的调查问卷数据预处理

文章在Bates和Granger对时间序列的组合预测模型的理论基础上,灵活运用数据挖掘的思维和Clementine数据挖掘软件中的相关节点,充分利用问卷中已有信息构造组合分类数据挖掘模型,对《影响中国人际关系和谐因素调查问卷》进行分类了预处理。     

基于粗糙集的客户分类方法

1相关理论1.1数据挖掘(Data M ining)技术数据挖掘是从数据当中发现趋势或模式的过程。这一过程的目标就是通过对大量数据的分类而发现新的信息。人们通过数据挖掘得到的回报就是将这些新发现的知识转变为经营上的成果,如增加销售收入或者减少销售成本。数据挖掘是最近几年才发     

指标筛选技术在神经网络数据挖掘模型中的应用

文章以分类神经网络中的RBF网络为例,讨论了神经网络数据挖掘模型中指标筛选的重要性,并以信用卡欺诈检测神经网络数据挖掘模型为实证案例,演示了指标筛选方法能有效地提高神经网络模型的分类效率与收敛速度,同时,讨论如何针对数据挖掘主题与数据特点选择合适的指标筛选技术.     

基于Logistic回归模型的会员制营销客户分类方法

文章研究了会员制营销中会员分类的问题,建立了基于1ogistic回归模型的会员制营销客户分类方法,该方法可以充分利用会员数据库中信息,找出影响会员忠诚度的因素并加以量化.该分类方法不仅可以用来对老会员进行客观准确的分类,而且可以用来预测新会员能否成为忠诚客户,为决策者制订个性化服务策略提供了重要参考依据.     

大数据时代之统计数据挖掘实证

作为一项重要的资源和资本,数据将为企业带来巨大的商业价值和潜在效益.文章基于统计学的视角,对大数据时代数据挖掘在交叉销售中的应用进行较为深入但通俗易懂的探讨,并结合实例,运用统计数据挖掘技术建立某地区电信增值业务交叉销售模型,得出了6条有用的规则集,这些规则集都有较好的支持度和置信度,根据这些规则集,企业可以预期哪些人将成为企业的目标客户,向谁实行交叉销售会收到良好的效果,这些信息对企业的生产经营和销售都具有重要意义.     

基于粗糙集理论的投资行业的CRM模型研究

本文运用粗糙集理论研究了投资行业的客户关系管理决策模型,并结合风险较高、竞争较为激烈的保险投资业建立了实例分析。在模型中用粗集理论实现数据的分类、简化、规则提取,通过CRM的数据挖掘,不仅为投资行业提供客户的管理决策,同时也为投资者提供投资决策。投资者可以从数据的挖掘结果归类自己的所属群体,从而进行决策。     

生命周期意义下的客户资源价值挖掘研究

客户资源是企业最宝贵的资源之一,对其价值进行充分挖掘是企业实现盈利和发展的保障和前提。文章详细分析了生命周期意义下的客户行为模式,利用数据挖掘技术从客户再购买行为、关联购买行为、盈利能力和客户保持四个方面对客户资源价值挖掘进行研究,为企业的客户资源价值挖掘工作提供了一种新思路和方法。     

基于模糊支持向量机的客户信用评估研究

文章首先比较了支持向量机与传统分类方法在银行客户信用评估中的效果,结果表明支持向量机更适于目前中国商业银行对个人信用的评价;其次引入模糊支持向量机处理银行客户信用样本中的不平衡问题。实证结果显示,带有模糊关系的支持向量机方法能够减小训练数据类别大小差异对决策机器造成的影响,有效地提高了信用评估的精度。     

半参数Beta回归模型在数据挖掘中的应用

回归分析是数据挖掘中重要的方法之一。文章研究了基于半参数Beta回归模型结合惩罚样条估计的数据挖掘方法。当数据中因变量的数据取值为(0,1)区间(或某个区间)时,利用半参数Beta回归模型进行数据挖掘,不仅具有很好的解释效果,而且能挖掘出隐含在数据内部的有用信息。实验结果验证了研究方法的有效性。     

数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用

国际经验表明,信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题.本文广泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的12种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限Logistic),并以3个银行微观客户数据集为案例,通过10折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这些模型的综合信用评分能力.分析结果及稳健性检验表明,本文改进的门限Logistic模型在模型预测能力及预期错误分类成本等多方面表现优秀;而基于决策树的组合方法也表现良好.本研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具有参考意义,也有助于推动银行微观金融统计,完善金融统计工作.     

两种数据挖掘技术在预测顾客满意度中的对比研究

分类发现是数据挖掘的重要内容,贝叶斯分类和决策树在数据挖掘中应用相当广泛,它们是生成分类器的两种有效方法。文章分别用两种方法对顾客满意度进行分类及预测,并将两种方法进行比较分析,认为用决策树分类法来预测顾客满意度具有简洁、高效等特点。     

基于模糊动态聚类分析的道路拥挤收费决策模型

文章选取了东、中、西部13个城市影响交通拥挤程度的指标和数据，通过构建模糊等价矩阵进行模糊动态聚类分析，并采用F统计量确定出了最佳分类阈值和最佳分类结果。根据分类结果提出了实施拥挤收费的对策分析，以实现城市交通系统的可达性、机动性和可持续性目标。     

中国汽车行业数据挖掘的营销应用趋势分析

中国汽车行业经历了两年的爆发式增长，理性化和市场化的程度不断提高，汽车厂商对客户数据的收集、管理、整合、分析和应用能力不断增强。随着中国汽车市场渐入稳步发展轨道、汽车后市场的逐步兴盛以及汽车营销人对于数字化营销决策愈加渴望，对客户信息的深度分析和应用（特别是数据挖掘的营销应用）将逐步成为行业的常态，新的理念、方法、技术和应用必将风起云涌。