分享到:

数据挖掘技术在中国人保客户关系管理系统中的应用

21世纪中国保险业取得了非凡的业绩,增长速度相当快,但同时也面临着激烈的国际竞争。保险行业的核心竞争力在于为客户提供优质与个性化的服务。如何加强对客户的把握,如何为客户选择最佳的产品,如何进行有效的市场开拓,增强自身的竞争力,在激烈的竞争中领先于对手,是各保险公司经常考虑的问题。中国人民财产保险服份有限公司的客户关系管理系统因运而生。中国人民财产保险股份有限公司的业务处理系统数据流向中间库,中间库的数据再流向客户关系管理系统,庞大的交易数据使客户关系管理系统急剧增长,增长的同时也给人以新的启迪,如何从中获取有用的信息,指导公司的经营管理。数据挖掘技术正是很好的武器。本文作者基于SAS系统建立了数据挖掘模型。包括使用cluster聚类进行的聚类分析模型,使用ARIMA时间序列模型进行的预测分析模型,使用线性Logistic回归模型进行的流失分析模型。文章对所建立模型的数学理论基础进行了简单的阐述,详细分析SAS代码实现步骤,通过数  (本文共85页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉大学
武汉大学

基于数据挖掘技术的客户价值管理应用研究

客户价值概念的提出,将市场营销的理念推向了一个全新的高度。客户价值被认为是企业竞争性优势和长期赢利的关键。本文试图全面剖析客户价值理论的基础上,建立一个完整可行的客户价值管理体系。随着市场的日益丰富,客户的信息和产品的信息越来越多,巨大的数据量已达到采用传统的方法已经难以胜任的地步。数据挖掘技术可以为企业提供一个深刻了解、全面管理顾客价值的窗口。本文提出了基于数据挖掘技术的客户价值管理体系结构。本文分为四章。第一章 客户价值理论研究综述——本章在对现有的各种客户价值理论进行归纳总结的基础上,对客户价值理论的内涵进行了阐述。第二章 客户价值管理研究——给出了几种比较有代表性的客户价值管理观念和框架,并在此基础上分析归纳出客户价值管理体系中的核心是客户价值的分析与创造。并分析说明了客户价值管理在客户关系管理中的重要地位。第三章 基于数据挖掘技术的客户价值管理——本章提出了基于数据挖掘技术的客户价值管理体系。在这个体系中,我们根据客户...  (本文共56页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
武汉理工大学

人力资源管理系统中数据挖掘技术的应用

本文对数据挖掘在人力资源管理中的应用进行了研究。随着知识经济的到来,人力资源管理被提到了前所未有的高度,现已成为企业管理的重要内容之一。现代企业的生存与发展受众多因素影响和制约。其中,最重要也是最根本的因素就是企业的劳动者—人力资源,他们是企业所有资源中最宝贵的,必须对其进行有效管理。同时,随着社会的发展许多新兴技术在人力资源管理领域得到广泛应用,但人力资源管理仍存在一些现有技术不能解决的问题,寻找新的管理技术势在必行。擅长从数据中发现模式的数据挖掘技术,在许多领域被使用,并已取得良好的经济效应,这为本文所述问题的解决开辟了新的思路。本文首先介绍了课题的研究背景、人力资源管理系统和数据挖掘的国内外研究现状;阐述人力资源管理的基本理论及人力资源管理系统的产生与发展;分析了人力资源管理系统存在的局限性。在此基础上,引入了数据挖掘技术。并介绍了数据挖掘的相关知识、决策树算法,以及人力资源管理系统的分析和设计过程,包括背景介绍、功能描述...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

数据挖掘技术在银行业中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)技术诞生于20世纪90年代中期,其目的是从大量不完全、有噪声、模糊、随机的实际数据中发现隐含的、事先未知的潜在有用的并且最终可理解的信息和知识。论文阐述了数据挖掘技术在国内外的研究现状,对目前主要的数据挖掘算法如聚类分析、分类分析、相关分析和统计分析进行了剖析,对当前最为流行的数据挖掘工具IBM Intelligent Miner、SPSS Clementine及SAS Enterprise Miner进行比较分析,阐述了数据挖掘技术的未来发展趋势。银行、证券公司、保险公司每天的业务都会产生大量数据,使用目前的数据库系统虽然可以高效地进行数据的录入、查询、统计功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。利用数据挖掘技术不但可以从海量数据中发现隐藏在其后的客观规律,而且可以很好地降低金融机构存在的风险。应用数据挖掘技术对我国金融机构有重要意义。数据挖掘技术在...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

数据仓库及数据挖掘技术在部队食品采购系统中的应用

随着数据库的广泛使用和数据库规模的爆炸式增长,人们面临的一个严峻的问题就是如何利用数据。以往,数据使用都被限制在通过一个应用程序或一个报表工具的查询上,这种模式对定义好的模式是可行的,却很难支持数据深层次分析和决策支持应用等。数据仓库和数据挖掘技术就因此应运而生,日益成为国内外研究和应用的热点,在金融、电信、大型零售业等行业得到了广泛应用,并逐步产生了良好的社会效益和经济效益。经过近十年的发展,中国军队的科技化,信息化建设取得了很大的发展和进步,在此期间也积累了大量宝贵的数据资源,但是,如何有效处理和分析这些数据,使其为部队管理、作训和建设供科学、合理和强有力决策支撑,是目前亟待解决的问题。如何利用最新科技成果为新型军队采购制度服务,充分发挥新型军队采购制度的优势,已成为当前军队采购信息化建设的核心课题。论文以部队的食品采购为例,探讨了数据仓库和数据挖掘技术在其中的应用。食品采购是部队后勤供应的一个相当重要的环节,直接关系到部队...  (本文共51页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工程大学
哈尔滨工程大学

数据挖掘技术应用于天气预报的研究

随着科学、商业以及政府各领域数据库的迅速发展,大量数据的处理问题也迫切需要解决。主要靠人进行数据分析的传统方法,已经不能直接应用于如今庞大的数据分析。人们迫切地需要一种自动地进行智能数据库分析的工具和技术。数据挖掘是当前计算机应用的一个热点研究方向,经过近十年的发展,数据挖掘软件得到了长足的进步,许多成熟的数据挖掘软件被开发出来并投入实用。本文就数据挖掘技术在天气预报中的具体应用问题进行了研究。本文阐述了数据挖掘技术的基本原理和基本概念,讨论了数据挖掘技术的方法和应用特点,在分析和总结了天气预报的內容和基本方法的基础上,提出了基于数据挖掘技术的天气预报系统模型,并对其中的关键技术进行了分析和实施。最后,对黑龙江省的历史天气资料进行挖掘,并利用得到的知识进行预报,预报效果较好。  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>