本文選題：客戶細分 + 保險　； 參考：《現(xiàn)代計算機(專業(yè)版)》2016年33期

【摘要】：通過聚類實現(xiàn)客戶細分,能夠從客戶的人口統(tǒng)計信息和歷史消費行為中發(fā)現(xiàn)客戶的購買偏好和購買行為,這將為保險行業(yè)的營銷決策制定提供重要依據(jù)。針對傳統(tǒng)K-Means算法對于客戶細分初始條件敏感的弱點,提出基于黃金分割的改進K-Means聚類方法,該方法能夠確定最佳聚類個數(shù),并通過實例驗證該算法在保險客戶細分中的有效性。
[Abstract]:Through clustering to realize customer segmentation, customers' purchase preference and purchase behavior can be found from customer's demographic information and historical consumption behavior, which will provide an important basis for marketing decision making in insurance industry. Aiming at the weakness of the traditional K-Means algorithm which is sensitive to the initial condition of customer segmentation, an improved K-Means clustering method based on golden section is proposed. The method can determine the optimal number of clusters, and the effectiveness of the algorithm in insurance customer segmentation is verified by an example.
【作者單位】： 天津財經(jīng)大學理工學院;
【基金】：2015年地方高校國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目
【分類號】：TP311.13;F274

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