联系发现在证券客户划分中的应用研究

证券客户划分可以帮助证券公司掌握更多的客户特征,但是传统的证券客户划分方法都是基于客户自身属性进行分析并划分的,缺少对证券客户之间联系信息的分析,使得划分结果具有一定的局限性和偏差性。针对这种问题,首先分析了证券客户的属性,提取客户之间行为的联系信息,在此基础上利用联系发现的方法对证券客户进行划分,通过联系假设、联系产生、联系确定等三个阶段得到划分结果。对比实验表明,新方法减少了计算量,提高了划分效率,具有较好的客户划分准确率。

基于空间定位的聚类算法在电信业客户划分中的应用

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动、精确营销模式转变。因此,客户划分显得至关重要。采用数据挖掘中聚类的方法对电信业的客户进行划分,在比较了现有聚类算法计算复杂度普遍较高的的基础上,采用了一种基于空间定位的方法,将客户数据对象映射到特征空间中,并利用空间立方体的某些特殊顶点定位任意数据,通过计算数据点与空间立方体顶点群的距离差异,完成聚类过程。为了适合电信业客户的特殊性质,改进对客户属性数据的处理过程。通过电信客户的数据实验结果表明,算法的时间复杂度降至0(N)级别。

优良客户划分与授信管理须把握两个关键问题

“新人新作”栏目在新世纪的第一期与读者见面了。开设此栏目在于发现新人、鼓励更多的读者、作者积极参与理论研究的学习和交流。也许一些新人的文章显得稚嫩、幼小,“但是,惟其幼小,所以希望就正在这一面。”(鲁迅《二心集》)欢迎未在《现代金融》(《江苏农村金融》)发表过作品的基层一线员工、年轻大学生们来稿,来稿请注明“新人新作”栏目收并附个人简历。

决策树技术在医院住院客户划分中的应用

本文以省妇幼保健院历史的住院业务数据为样本，通过数据挖掘的决策树建模方法建立其住院客户的划分模型，得到分类规则，在此基础上将住院客户划分为不同的群体。通过对客户的划分及其特征分析，医院可清楚的了解重点客户并给予重点客户群体以按需要定制的个性化服务，这将极大提升这部分客户的忠诚度和满意度，从而确保医院主流利润和收入来源的长期性和稳定性。

客户等级划分视阈下的车辆路径遗传算法研究

针对当前车辆路径规划算法存在的车辆满载率低、车辆路径求解时间长、车辆配送成本高的问题,文中设计了考虑客户等级划分的车辆路径遗传算法求解过程。在描述车辆路径相关问题和函数的基础上,给出相关假设和约束条件,确定目标函数并考虑客户等级划分,然后构建时间窗车辆路径模型。采用遗传算法,通过染色体编码生成初始种群,再通过选择、交叉以及变异输出最优解,从而求解时间窗车辆路径。实验结果表明:该方法能够有效提升车辆满载率,并缩短求解时间、降低配送成本。

客户洗钱风险等级划分的难点与对策

客户洗钱风险等级划分是金融机构履行客户身份识别义务的重要内容,也是反洗钱监管部门的重点关注所在。由于信息不对称、划分风险等级标准不科学等难点因素的制约,目前划分工作仍存在突出问题亟待解决,为此本文提出了充分拓展客户信息,完善科学的划分标准及增强技术支持力度等相关建议。

数据挖掘在移动客户等级划分的应用研究

数据挖掘技术在客户等级方面的划分应用较广泛，能提高移动对客户的合理化管理。针对客户等级的划分，有利于为客户提供差异化服务，能提升客户的满意度和企业的品牌效应。本文介绍了客户等级划分的管理理念及客户等级划分的数据挖掘方法，来辅助移动公司采取有效的措施为客户提供企业关怀。

基于AHP的外贸企业客户等级划分评价分析

针对目前外贸企业普遍存在的对于客户重要程度把握不准确这一不足,运用层次分析法(AHP)确定相关指标权重,构建针对外贸企业的客户等级划分评价体系,并通过实例验证此等级划分评价体系。

县级行客户群划分与分层服务探讨

县级行是农业银行的基层行和直接经营行，服务的对象是千家万户。按照一定标准划分客户群，对不同对象进行不同服务一方面有助于基层行拓展业务领域，降低经济成本，另一方面也有利于银行根据不同的群的风险状况调整定位，获取更大的收益。就此，笔者谈谈自己的看法。

经典数据挖掘方法在客户建模中的应用分析

研究客户关系管理(CRM)中的客户建模问题,着重分析了数据挖掘技术如何用于决策支持.在此基础上,描述了客户建模的步骤,分析常用的数据挖掘技术.然后,对数据挖掘在客户建模中应用的典型实例进行了分析.

电子商务企业客户关系的预测与动态管理

在对传统的客户关系阶段划分方法——RFM法改进创新的基础上,利用马尔科夫链对客户关系进行建模,用以对客户关系进行预测和动态管理。通过真实的电子商务企业销售数据,说明了模型的意义和用法,并验证了该模型的正确性。

客户数量变动扰动下的配送车辆调度研究

针对物流配送活动中经常出现有新客户订货或者是已经订货的客户退货的情况。将客户关系管理与物流配送干扰管理相结合,在考虑客户等级划分的条件下,以扰动过程中的客户数量变动为研究对象,针对客户数量变动问题,构建客户数量变动扰动下的配送车辆干扰管理模型,运用模拟植物生长算法对模型进行优化求解。结合具体实例,验证了模型及算法的有效性。

基于社交网络分析的流量红包客户挖掘与传播模式

电信运营商持续创新流量经营模式与手段,将流量营销与社交化的红包活动相结合,创新推出流量红包活动,激发客户流量使用兴趣。面对社交化流量红包客户特征与传播模式的研究痛点及当前社群建模算法较单一的技术现状,详细研究、对比6种社群建模算法的应用效果,筛选出适合流量红包的最优算法,并定位分析核心价值客户群的特征。仿真结果显示,Multi-Level算法在流量红包场景中表现更好,基于该算法挖掘种子客户、高价值客户、低价值客户和沉默客户4种特征客户群的社交网络结构。社交网络分群结论为运营商精准营销、精准推送等营销活动以及沉默客户促活、流失客户挽回等客户运营管理提供了有效指导。

基于两阶段算法的大规模成品油二次配送优化

本文以大规模成品油二次配送路径规划为对象,研究了具有成品油物流特征的多车场带时间窗的车辆路径问题的数学模型,提出了新的基于子问题分解的两阶段优化算法.首先采用改进的系统聚类算法将配送需求合并分载,随后设计了改进的遗传算法生成最终的配送路径.针对客户划分问题,提出了‘期望节约里程'指标,用以描述客户的地理空间分布特征,并以此为特征信息设计了启发式的遗传算子,提升了大规模问题优化收敛的速度、质量和稳定性.仿真实验结果验证了模型和算法的可行性和有效性.