客戶關系管理與數(shù)據(jù)挖掘技術-資料下載頁
2025-01-16 20:45本頁面
【正文】 行調(diào)整，計算，最后得到結果，用于分類和回歸。三、數(shù)據(jù)挖掘技術v一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡，圖中的橢圓表示節(jié)點，橢圓間的連線表示連接。神經(jīng)網(wǎng)絡接受左邊節(jié)點的屬性值，并對其進行計算，右邊的節(jié)點就產(chǎn)生新值，這個值表示神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術遺傳算法 （ Geic Algorithm， GA） 主要思想：基于自然進化理論，模擬基因聯(lián)合、突變、選擇等過程的一種優(yōu)化技術。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術遺傳算法 創(chuàng)建一個隨機的初始狀態(tài)： 初始種群是從解中隨機選擇出來的，將這些解比喻為染色體或基因，該種群被稱為第一代。 評估適應度： 對每一個解 (染色體 )指定一個適應度的值，根據(jù)問題求解的實際接近程度來指定 (以便逼近求解問題的答案 )。繁殖 (包括子代突變 )： 帶有較高適應度值的那些染色體更可能產(chǎn)生后代 (后代產(chǎn)生后也將發(fā)生突變 )。后代是父母的產(chǎn)物，他們由來自父母的基因結合而成，這個過程被稱為 “雜交 ”。 下一代： 如果新的一代包含一個解，能產(chǎn)生一個充分接近或等于期望答案的輸出，那么問題就已經(jīng)解決了。如果情況并非如此，新的一代將重復他們父母所進行的繁衍過程，一代一代演化下去，直到達到期望的解為止。 并行計算： 非常容易將遺傳算法用到并行計算和群集環(huán)境中。一種方法是直接把每個節(jié)點當成一個并行的種群看待。然后有機體根據(jù)不同的繁殖方法從一個節(jié)點遷移到另一個節(jié)點。另一種方法是 “農(nóng)場主 /勞工 ”體系結構，指定一個節(jié)點為 “農(nóng)場主 ”節(jié)點，負責選擇有機體和分派適應度的值，另外的節(jié)點作為 “勞工 ”節(jié)點，負責重新組合、變異和適應度函數(shù)的評估。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術遺傳算法計算過程：選擇 (復制 )：根據(jù)各個個體的適應度，按照一定的規(guī)則或方法，從第 t代群體P(t)中選擇出一些優(yōu)良的個體遺傳到下 一代群體 P(t+1)中；交叉：將群體 P(t)內(nèi)的各個個體隨機搭配成對，對每一對個體，以某個概率 (稱為交叉概率）交換它們之間的部分染色體；變異：對群體 P(t)中的每一個個體，以某一概率 (稱為變異概率 )改變某一個或某一些基因座上的基因值為其他基因值。四、結論CRM作為一個涉及知識治理、業(yè)務流程再造和企業(yè)信息化的概念，看起來非常復雜，其實它最基礎的是一整套數(shù)據(jù)倉庫客戶資料系統(tǒng)。 實施和運用 CRM，應該從最基礎的應用開始，將客戶基礎數(shù)據(jù)治理好，服務好和應用好。很顯然，假如沒有數(shù)據(jù)倉庫技術的支持， CRM的實用價值將會大打折扣。因此，只有融合了數(shù)據(jù)挖掘技術的高效的客戶關系治理才能更好地適應當今信息時代及其網(wǎng)絡化特征，成為現(xiàn)代企業(yè)在激烈的市場競爭中生存的根本和制勝的關鍵。 四、結論數(shù)據(jù)挖掘是 CRM的前提和基礎， CRM是數(shù)據(jù)挖掘的延續(xù)和創(chuàng)新，通過將兩者進行有效的組合，不斷促進企業(yè)單個客戶價值的提升和客戶規(guī)模的擴大，有效地推動著企業(yè)價值和實力的不斷攀升。 Thank you演講完畢，謝謝觀看
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