顾客信用度

以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象，介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用，并通过weka软件进行实证分析，从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。

此代码存储库存储了改进的MATLAB代码，用于当前状态线性化工具包的抽象。这个工具包根据Evans和Phillips（2015）的方法，使用CSL技术求解稳态和标准线性化，例如SSL。代码基于Harald Uhlig的MATLAB版本2.0，并计划推出Python版本。示例包括简单的RBC模型和Hansen（1985）模型，使用Brock和Mirman（1978）的模型。

信用评分的资料还挺全的，尤其是像鹏元 800这样的评分系统，能直接把个人信用打成分。建模方式也比较丰富，不止看违约，还能用来做响应度、忠诚度之类的。适合搞风控、信用卡审核、额度核定这些业务场景的同学参考下。 信用风险评分卡那篇文章讲得挺细，适合刚入门的朋友看看，能帮你理清评分卡设计流程。用SAS建模的那篇指南也不错，虽然界面老旧，但思路实在。 如果你用的是R 语言，别错过那篇“使用 R 语言信用评分数据的技巧”，里面提到的逻辑回归、WOE 编码都蛮实用。还有一篇九种机器学习模型建信用卡评分的文章，想搞点花活的可以看看。 做数据科学或者数据挖掘的朋友也有料，比如信用欺诈模型、风控建模流程。你还可

顾客满意度测量是多企业日常运营中必不可少的工具，掌握客户的真实想法。通过精心设计的问卷和统计，企业能够识别服务中存在的问题并及时做出调整。像 AMOS 这样的专业工具，能深入顾客的满意度和忠诚度之间的关系，让做出更精准的业务决策。对于多公司来说，满意度不仅是衡量产品质量的标准，更是提高利润的关键。是在竞争激烈的市场环境下，失去顾客意味着市场份额的下降，因此保持顾客忠诚度尤为重要。想要提高顾客的满意度，注重每一环节的服务，满足顾客的需求，并超越他们的期望是关键。

基于O2O模式下服装网络定制，研究顾客忠诚度。 通过调研分析，构建了顾客忠诚度模型。 结论：线上定制服务信息宣传对满意度有正面影响；线下定制服务增强了满意度；顾客参与定制过程提升了好奇心和体验快感，促进了定制消费。

KMeans聚类分析案例——顾客数据集 导入数据集：加载顾客数据集，对数据进行预处理，清洗缺失值和异常值。 特征选择：根据业务需求选择与顾客行为相关的特征，如年龄、收入、购买频率等。 标准化处理：使用标准化方法处理特征，确保数据尺度一致。 选择K值：通过肘部法则或轮廓系数确定最佳的聚类数K。 聚类建模：应用KMeans算法进行聚类，得到不同类型的顾客群体。 聚类分析：分析每个聚类的特征，帮助企业制定个性化营销策略。 可视化展示：使用降维技术如PCA进行可视化，方便观察不同顾客群体的分布情况。

排队论的公式看着有点头大？这个ANSYS Workbench工程实例还挺有意思，专门讲了每位顾客平均等待服务时间的完整推导过程。讲的是一个修理店的服务模型，像店里平均有多少顾客、等待时间怎么算这些问题都一步步拆开解释了，还顺带贴了LINGO的求解代码，思路清晰，推导也比较严谨，挺适合你用来理解M/M/1模型的实际应用。

顾客满意是企业避免缺陷质量特性的重要方面。通过SPC（统计过程控制）分析，企业可以有效监控和改进产品质量，从而提升顾客满意度。SPC技术帮助企业实时识别潜在问题并采取适当措施，确保产品符合顾客期望，提高市场竞争力。

诚信即诚实守信，也称为社会整体诚信和社会整体信用度，是指一个国家和地区的各类主体失信守信的整体程度，是社会交易中信用风险的体现，是中华民族几千年来的优良传统美德。通过给出的客户数据作为训练样本，利用MATLAB软件对8个指标的数据进行Fisher判别分析，以判别客户的信用值。

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。