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基于客户细分的客户流失预测研究
被引量:
6
1
作者
张晓滨
高峰
黄慧
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第24期5755-5758,共4页
分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型。首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征。再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户...
分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型。首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征。再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型。最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户。实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单。
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关键词
模糊C-均值聚类
核方法
客户细分
客户流失预测模型
sas数据挖掘
下载PDF
职称材料
题名
基于客户细分的客户流失预测研究
被引量:
6
1
作者
张晓滨
高峰
黄慧
机构
西安工程大学计算机科学学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第24期5755-5758,共4页
文摘
分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型。首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征。再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型。最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户。实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单。
关键词
模糊C-均值聚类
核方法
客户细分
客户流失预测模型
sas数据挖掘
Keywords
fuzzy C-means clustering
kernel method
customer segmentation
customer-churn
sas
data mining
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于客户细分的客户流失预测研究
张晓滨
高峰
黄慧
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
6
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