本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的K-means算法及其在鐵路客戶細(xì)分中的應(yīng)用

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【摘要】：提出使用距離均和識(shí)別孤立點(diǎn),并引入方差對(duì)孤立點(diǎn)進(jìn)行判斷處理,對(duì)傳統(tǒng)的K-means算法進(jìn)行改進(jìn)并將改進(jìn)后的K-means算法應(yīng)用到鐵路客戶細(xì)分領(lǐng)域,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的K-means算法能更為準(zhǔn)確地對(duì)鐵路貨運(yùn)客戶進(jìn)行聚類分析,從多維的角度較為全面、深入地細(xì)分客戶消費(fèi)行為特征,從而輔助鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷部門制定有針對(duì)性的營(yíng)銷策略,進(jìn)行高效的客戶關(guān)系管理,提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
【作者單位】： 廣州鐵路(集團(tuán))公司株洲北站;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)挖掘 鐵路貨運(yùn) K-means算法
【分類號(hào)】：TP311.13;U293
【正文快照】： 隨著當(dāng)今物流的高速發(fā)展,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,鐵路客戶營(yíng)銷策略缺少對(duì)客戶消費(fèi)行為的深入挖掘,無法對(duì)不同類型的客戶開展有針對(duì)性的營(yíng)銷策略,導(dǎo)致客戶流失率緩慢增長(zhǎng)以及鐵路貨運(yùn)營(yíng)業(yè)額的逐年下降。因此,確定新的分類指標(biāo),建立定量分析模型,對(duì)鐵路客戶進(jìn)行更為精準(zhǔn)的分類,是當(dāng)前

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本文編號(hào)：808573