本文選題：K-means聚類 + 決策樹算法　； 參考：《統(tǒng)計與決策》2010年05期

【摘要】：該文建立了一種基于聚類分析與決策樹分析相結(jié)合的服務(wù)訂制預(yù)測模型,利用聚類提取訓(xùn)練集訓(xùn)練決策樹,將生成模型應(yīng)用于某地區(qū)用戶對有線電視交互服務(wù)的訂制意愿預(yù)測,最終確定高響應(yīng)率客戶群。實(shí)驗(yàn)證明,該模型相對于僅通過決策樹進(jìn)行預(yù)測能更大程度地提高分類精度,能更有效地識別出高響應(yīng)率客戶群。所提出的研究框架與方法,為企業(yè)在商業(yè)競爭中制定有效的營銷決策提供了重要依據(jù)。
[Abstract]:In this paper, a prediction model of service customization based on clustering analysis and decision tree analysis is established. The training set training decision tree is extracted by clustering, and the generated model is applied to predict the customer's willingness to order CATV interactive services in a certain area. Finally determine the high response rate customer base. The experimental results show that the model can improve the classification accuracy and identify the high response rate customer group more effectively than only using the decision tree. The research framework and method provided an important basis for enterprises to make effective marketing decisions in business competition.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)管理學(xué)院;
【分類號】：C934

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本文編號：1915385