【数据挖掘十大算法】用数据挖掘算法实现企业异常客户分析

时间：2017-02-05 20:23:48 作者：姜永波；张锐丽；

本文作者：姜永波；张锐丽；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2008年26期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：企业异常客户的性质分析在目标销售中具有重要意义。本文利用最小二乘法作为分析工具,建立异常客户挖掘模型,以基于其拟合直线中的斜率来识别异常客户的性质:消极客户或积极客户。
【论文正文预览】：一、引言异常客户是在一段考察时期内与客户的一般行为模式不一致的对象,它们往往被称为孤立点。异常客户分析(即孤立点挖掘)具有重要的现实意义,对于一个企业来说,这些数据往往比常规的客户模型信息更有价值。本文针对销售企业,假设已经用一定的方法探测到了孤立点,接下来采
【文章分类号】：F274
【稿件关键词】：最小二乘法拟合直线斜率异常客户性质客户分析销售企业消费金额拟合曲线数据挖掘算法实现观测数据
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【稿件标题】：【数据挖掘十大算法】用数据挖掘算法实现企业异常客户分析
【作者单位】：青岛理工大学商学院;海军航空工程学院青岛分院;
【发表期刊期数】：《商场现代化》2008年26期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：姜永波；张锐丽；