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

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

【摘要】：面對(duì)日益激烈的物流市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(duì)不同的客戶需求制定對(duì)應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略和價(jià)格策略,并進(jìn)行分類(lèi)管理。數(shù)據(jù)挖掘中的K-means聚類(lèi)算法能對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高效分類(lèi),改進(jìn)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(duì)客戶進(jìn)行準(zhǔn)確和全面的分類(lèi)管理。
【作者單位】： 南通理工學(xué)院;
【基金】：3PL企業(yè)服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)策略分析,南通理工學(xué)院校級(jí)課題(項(xiàng)目編號(hào):2014015)
【分類(lèi)號(hào)】：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(jī)的實(shí)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(shí)的過(guò)程。[1]數(shù)據(jù)挖掘研究伴隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)多種可供選擇的方法,聚類(lèi)作為最基本的數(shù)據(jù)挖掘方法,不僅可以獨(dú)立地

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