决策树方法在煤炭物流客户分析中的应用

发布时间：2018-01-26 22:26

  本文关键词： 决策树 C.算法 剪枝 客户分析　出处：《计算机工程与应用》2010年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目前物流企业中积累了大量的客户历史数据,为了有效利用这些数据,使用数据挖掘方法对客户进行分类管理和服务是CRM中非常重要的一方面。而决策树是进行分类分析与数据挖掘的常用方法。研究了运用C4.5算法对煤炭物流客户信息构造决策树,并把提取到的规则应用到公路煤炭物流公司的客户关系管理中,结果证明具有较好的应用价值。
[Abstract]:At present, logistics enterprises have accumulated a large number of customer history data, in order to effectively use these data. It is very important to use data mining method to manage and serve customers in CRM, and decision tree is a common method for classification analysis and data mining. This paper studies the application of C4.5 algorithm to coal. Logistics customer information structure decision tree. The extracted rules are applied to the customer relationship management of the highway coal logistics company, and the results show that the rules have good application value.
【作者单位】： 太原理工大学计算机与软件学院;
【基金】：山西省自然科学基金No.2008011039 山西省科技攻关计划No.2007031129~~
【分类号】：F426.21;F259.23;TP311.13
【正文快照】： 1引言数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中提取或“挖掘”知识[1]。决策树作为数据挖掘中的一种重要分类方法,已在很多领域得到成功应用,但在煤炭物流业中的应用研究却比较少。随着地区经济的快速发展,煤炭需求量日益增加,并且呈现出行业需求的明显差异性。根据经济学中“20

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1466765