《Web数据挖掘：将客户数据转化为客户价值》

客户关系管理与数据挖掘技术综述

本文研究的客户流失数据集具有典型的非平衡数据问题，客户流失对象为网络招聘行业的企业客户。全球网络招聘方兴未艾，据统计全球每天约有2000万条就业信息发布，3000多万人在互联网上发出求职简历，2006

在客户流失管理中，应用数据挖掘技术的主要思路是根据所拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数据模型，找出其中的关系，并给出分析模型，从而计算客户流失的可能性。

数据挖掘在电信客户流失中的应用很实用，建议下载看看

Research on Customer Orientation Application Based on Data Mining

一个成功将数据挖掘应用到营销数据库中，以获得更多信息 数据挖掘案例

浅析客户管理系统的数据挖掘技术尽管客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)目前还没有十分统一的定义，但是顾名思义，CRM指的是企业与其客户的交流方式，它实施

本项目使用Python进行数据挖掘和分析，帮助电信公司进行客户流失的预警，详细介绍了分析过程和结果可视化。适合初学者学习和实践。包含丰富的代码注释和易懂的文档说明。

随着经济全球化和科技信息技术的快速发展。世界进入了一个崭新的知识经济时代。企业所处的竞争环境发生了深刻的变化,原有的市场开始衰落、竞争对手成倍增长、新技术突飞猛进、产品淘汰加速。与此同时,客户消费心理

数据挖掘技术在客户分析中的应用,祖巧红,胡吉全,本文对五种数据挖掘预测算法分别进行介绍,并结合实例对各种方法适用的情况进行了比较,以便在对客户的不同情况进行分析的时候采