电信网上营业厅-客户充值缴费时间段数据挖掘--spss

数据挖掘与分析可以说是信息领域发展最快的技术,很多不同领域的专家都从中获得了发展的空间,使得数据挖掘成为企业界讨论的热门话题. 随着信息技术的发展,人们采集数据的手段越来越丰富,由此积累的数据日益膨胀,数据量达到GB甚至TB级,而且高位数据也成为了主流,于是数据挖掘这一融合多种分析手段,从大量数据中发现有用知识的方法就应运而生了,它的出现为商业决策提供了有价值的知识,让企业获得了利润,在客户内在需求管理中,数据挖掘正在起着导向的作用. 一.以客户为中心的数据分析框架思想 信息时代到今天已经发生了

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本文介绍微信小店开发中如何获得分类. 一.获取指定分类的所有子分类 1.1.1   接口调用请求说明 协议 https http请求方式 POST 请求Url https://api.weixin.qq.com/merchant/category/getsub?access_token=ACCESS_TOKEN 1.1.2   请求参数说明 参数 是否必须 说明 access_token 是 调用接口凭证 POST数据 是 商品大分类信息 1.1.3   POST数据 数据示例: { "cate

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正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求. 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作

摘要: 本文介绍了如何把机器学习算法应用到具体问题中. 以电信运营商客户流失率问题为例,从问题的提出, 数据的分析, 算法的评估, 到最终的结果展示, ,一步步介绍机器学习基本流程. 用户数据来源于互联网. 1 定义问题 客户流失率问题是电信运营商面临得一项重要课题,也是一个较为流行的案例.根据测算,招揽新的客户比保留住既有客户的花费大得多(通常5-20倍的差距).因此,如何保留住现在的客户对运营商而言是一项非常有意义的事情. 本文希望通过一个公开数据的客户流失率问题分析,能够带着大家理解如何应