本文選題：分類(lèi)挖掘 + 決策樹(shù)�。� 參考：《北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2003年02期

【摘要】：探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)實(shí)際工作中的應(yīng)用方式與應(yīng)用領(lǐng)域 ,分析金融客戶分類(lèi)的必要性 .針對(duì)具體的項(xiàng)目論述對(duì)金融客戶進(jìn)行分類(lèi)的方法 .改進(jìn)了傳統(tǒng)的決策樹(shù)分類(lèi)挖掘算法即 ID3算法 ,提出了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可視化展現(xiàn)的兩層軟件結(jié)構(gòu) .該方法在銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中投入實(shí)際運(yùn)行 ,獲得了較好的用戶反映 ,對(duì)企業(yè)的決策支持產(chǎn)生了積極的影響 .
[Abstract]:This paper discusses the application of data mining technology in the practical work of enterprises, and analyzes the necessity of the classification of financial customers. This paper discusses the methods of classifying financial clients in view of specific projects. The traditional decision tree classification mining algorithm, ID3 algorithm, is improved, and a two-tier software structure for visualization of data mining results is proposed. The method has been put into practice in the bank customer relationship management system, and has obtained better user response, which has a positive impact on the decision support of the enterprise.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)工程系 北京理工大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)工程系
【分類(lèi)號(hào)】：TP399

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1907843