基于朴素贝叶斯算法的证券业客户价值细分研究
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Research of Customer Value Segmentation Based on Naive Bayes Classify Method
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    客户价值是客户关系管理的基本依据。在客户细分的基础上运用朴素贝叶斯模型对证券业客户交易数据和客户基本信息进行数据挖掘分析,并利用Weka数据挖掘工具中的Na?ve Bayes simple模型对客户交易数据进行训练、测试和验证,构建客户价值分析模型,同时对模型进行测试和评估,验证了客户价值分析模型的准确率。该模型能将现有的客户进行细分和价值分析,识别出具有不同特征、不同价值的客户群,以便针对不同价值等级的客户提供个性化服务策略。

    Abstract:

    Customer value is the basis of customer relationship management. This paper applies Na?ve Bayes model to analysis data mining of clients' transaction data and the basic information. It uses Na?ve Bayes model of Weka to train, test and check customer transaction data, which is to construct customer value analysis model, then evaluate itself, finally establish a highly efficient data mining model. The model classifies customer and value analysis so that it can identify different characteristics, different value of the customer base, all that can help provide personalized service according to different levels of customer value.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

王园,李少峰,王永梅,欧冰臻,王秋明,林巧明.基于朴素贝叶斯算法的证券业客户价值细分研究[J].科技与产业,2013,(05):47-50

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