K-means算法实现基于价值的烟草零售户客户细分的研究

来源 :中国烟草学会2012年学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ctk0836
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  通过研究烟草订单交易数据,根据零售户需求特点、购买行为、购买习惯、采购金额等方面数据内容,运用数据挖掘的k-means算法建立基于价值的零售户客户细分模型,将具有类似特点的零售户构成同一群体,实现零售户按价值类别划分,进而对零售户进行综合评估、分析,制定有针对性的营销方案,实现客户精准营销,提升企业营销水平。
其他文献
  在研究贮存地区地理特征基础上,分析卷烟烟支外观品质的变化与温度的关系,建立了贮存期间白度变化的热时模型,利用局部拟合观察卷烟贮存期间的品质变化。模型及两组数据的局
  烟草质检部门对各种烟用纸张材料含水率的测定是一项重要的日常检测工作。由于对于检测结果的准确度有较高的要求,所以在实际检测中必须考虑测试结果的不确定度。本文研究
由于在搜集碑刻铭文方面的独到奉献,他接受央视记者采访并走进央视七套;由于在根艺创作上的骄人成绩,他成为河北省根雕盆景艺术协会第一届会员;由于在培育中草药、踏访当地中
  对比分析卷烟、烟草薄片原料、半成品、成品中的还原糖、可溶性糖、淀粉和蛋白质等物质,寻找烟草薄片工艺改进方向。分别采用经典的DNS法对上述样品中的还原糖、可溶性糖