本文關(guān)鍵詞：K-means算法在物流快遞企業(yè)客戶細分中的應(yīng)用　出處：《中國市場》2016年36期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 物流CRM 客戶分類 數(shù)據(jù)挖掘 K-means聚類分析算法

【摘要】：面對日益激烈的物流市場競爭和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,物流快遞企業(yè)必須建立以"客戶為中心"的服務(wù)模式,針對不同的客戶需求制定對應(yīng)的營銷策略和價格策略,并進行分類管理。數(shù)據(jù)挖掘中的K-means聚類算法能對大型數(shù)據(jù)集進行高效分類,改進的K-means算法能夠應(yīng)用于復(fù)雜的物流客戶關(guān)系管理,對客戶進行準確和全面的分類管理。
【作者單位】： 南通理工學(xué)院;
【基金】：3PL企業(yè)服務(wù)營銷策略分析,南通理工學(xué)院校級課題(項目編號:2014015)
【分類號】：F274;F253
【正文快照】： 1引言數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量不完全的、模糊有噪聲的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、潛在有用的、而且事先不不為人知的信息和知識的過程。[1]數(shù)據(jù)挖掘研究伴隨著計算機應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)多種可供選擇的方法,聚類作為最基本的數(shù)據(jù)挖掘方法,不僅可以獨立地

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