数据挖掘在电信行业客户生命周期中的应用研究2008年

产品生命周期中CE方法的应用探讨

随着技术的进步，CE方法在产品生命周期的各个阶段如预研、开发、成长、成熟和衰退阶段都发挥着重要作用。这包括市场研究、数据挖掘和用户体验工程等方面的应用，如竞品的可用性评估、用户模型建立及产品原型评估。此外，还涉及到产品功能的智能化提升、用户细分、业务收入预测等关键步骤，以优化产品的用户体验和市场表现。

数据挖掘 8 2024-07-18

租赁行业数据全生命周期管控挑战

租赁行业凭借其枢纽地位积累了庞大的数据资源，为经营创新、风险控制和租后管理提供了巨大潜力。然而，在当前数据科技高速发展的背景下，租赁企业在实现全行业范围、全生命周期的数据管控目标过程中，仍面临诸多挑战。

算法与数据结构 11 2024-06-03

IBM数据挖掘在电信行业的应用案例

在信息技术领域，数据挖掘是一项非常关键的技术，能够从大量数据中发现有价值的模式、关联和趋势，为企业的决策提供科学依据。IBM作为全球领先的科技公司，提供了丰富的数据挖掘工具和解决方案。本案例聚焦于电信行业的数据挖掘，通过深入分析电信运营商的数据，展示了如何运用IBM的数据挖掘技术来提升业务效率和服务质量。报告涵盖了数据预处理、特征工程、多种数据挖掘算法的应用以及模型评估与优化等关键步骤。这些技术不仅能够预测客户行为和流失率，还能优化网络资源分配，从而显著提高企业的运营效率和市场竞争力。

数据挖掘 9 2024-09-13

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用,非常实用，建议下载查看。

数据挖掘 10 2024-07-16

电信行业数据挖掘应用主题

客户洞察与分析- 客户行为细分模型- 客户流失倾向预警模型- 价格敏感度模型风险管理与信用评估- 客户信用评分模型营销优化与精准推荐- 交叉销售模型- 营销效果预测模型- 精确营销模型

数据挖掘 31 2024-05-19

数据生命周期的数据质量管理

数据规划：制定完善的数据模型，建立数据治理体系。 数据设计：制定并贯彻数据标准，统一数据建模和管理。 数据创建：利用数据模型保证数据完整性，执行数据标准，从源头保证数据正确性。 数据使用：利用元数据监控数据使用，执行数据标准，并利用数据质量检查加工正确的数据。

算法与数据结构 16 2024-04-30

客户管理中的数据挖掘技术应用研究

数据挖掘技术是从大量、无序、静态的数据中发现有价值规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点后，探讨了客户管理的独特需求。讨论了算法选择、模型构建、工具应用等关键环节，提出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案。最后进行了简要的效果评价与分析，对类似应用具有参考价值。

数据挖掘 12 2024-10-20

校园信息化中数据挖掘技术的应用研究 (2008年)

数据挖掘是数据库系统应用与发展中不可或缺的研究课题，其作为从海量数据中提取有价值知识的有效工具得到广泛应用。本研究分析了学校信息化进程中数据积累的现状，并探讨了各种数据挖掘技术在此过程中的应用。同时提出了适用于学校的数据挖掘体系结构模型。

数据挖掘 11 2024-07-16

数据挖掘在商业银行应用研究

运用数据挖掘技术，商业银行可挖掘客户数据，分析消费行为，优化营销策略，提升风险管理能力，提高运营效率。

数据挖掘 14 2024-05-20