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文檔簡介
1、客戶是企業(yè)生存和發(fā)展的根基,保持客戶、吸引客戶和充分發(fā)掘客戶的盈收潛力是企業(yè)提高核心競爭力的關(guān)鍵。而客戶關(guān)系管理(CRM)正是一個(gè)獲取、保持和增加可獲利客戶的過程。 聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一種重要方法,已成為該研究領(lǐng)域中一個(gè)非?;钴S的研究課題。聚類分析應(yīng)用于客戶關(guān)系管理有以下方面:客戶細(xì)分,新客戶獲取,客戶保持,刪除客戶,購物籃分析,需求預(yù)測與目標(biāo)經(jīng)營,交叉銷售與主動(dòng)營銷等。本文主要研究聚類分析算法在客戶細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用,所
2、采用的數(shù)據(jù)集是來自PKDD99'DiscoveryChallenge的一組金融數(shù)據(jù)集(銀行)。目前已有一些聚類算法應(yīng)用于銀行客戶細(xì)分的實(shí)驗(yàn)。由于在細(xì)分客戶的時(shí)候,并不能明確指出某個(gè)客戶一定屬于或不屬于某一客戶群體,恰恰相反一個(gè)客戶樣本可以屬于不同的客戶群,而模糊聚類算法由于引入隸屬度的概念能更好地體現(xiàn)客戶的這一特征,所以本文采用模糊c均值(FCM)聚類算法來對銀行客戶進(jìn)行細(xì)分。 在驗(yàn)證FCM聚類算法有效性時(shí)本文采用的是基于Xie
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