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本文首先描述了客户细分方法的发展历程及其现状,其次介绍了数据挖掘参考模型CRISP-DM,并按照其6个过程对电信客户细分模型的构建进行详细阐述,重点介绍了K-means聚类算法。最后就大数据时代背景对未来电信客户细分方法进行展望,为进一步研究客户细分方法提供相关依据。
面向大数据的电信客户细分模型研究与展望
【摘 要】
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本文首先描述了客户细分方法的发展历程及其现状,其次介绍了数据挖掘参考模型CRISP-DM,并按照其6个过程对电信客户细分模型的构建进行详细阐述,重点介绍了K-means聚类算法。
【机 构】
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安徽财经大学管理科学与工程学院;
【出 处】
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数字通信世界
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划资助项目(201710378212)
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