【摘 要】
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针对现今客户价值的差异对企业服务运营的影响,本文基于对Superstore Sales客户消费数据的分析,提取客户特征构建基于消费行为的客户画像;抽取客户价值评价指标,经主成分分析
【机 构】
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安徽农业大学信息与计算机学院,农业部农业电子商务重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(3177167)
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针对现今客户价值的差异对企业服务运营的影响,本文基于对Superstore Sales客户消费数据的分析,提取客户特征构建基于消费行为的客户画像;抽取客户价值评价指标,经主成分分析法(PCA)优化后形成客户价值评价指标体系;利用K-Means聚类算法为客户贴上价值标签,构建基于梯度提升决策树算法(GBDT)的客户价值预测模型。实验结果表明,该方法预测结果具有较高的准确率,可挖掘隐藏的高价值客户,对于企业客户关系管理具有一定的研究借鉴价值与实际意义。
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