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移动通信客户流失分析
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38 2019-07-08 -
论文研究使用机器学习和建议计划的电信客户流失预测
保持客户满意度对于说业务成功,尤其是在电信领域取得成功至关重要。许多公司经历了不同的技术,这些技术可以预测客户流失率并帮助设计有效的客户保留计划,因为获取新客户的成本远高于保留现有客户的成本。在本文中
23 2020-06-11 -
论文研究基于简易支持向量机的客户流失预测研究.pdf
应用简易支持向量机(SSVM)进行客户流失预测,以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例,与最近邻算法(NPA)进行了对比,发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下,所花费的时
25 2019-09-08 -
论文研究基于代价敏感SVM的电信客户流失预测研究.pdf
针对客户流失数据集的非平衡性问题和错分代价的差异性问题,将代价敏感学习应用于Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的支持向量机,建立客户流失预测模型,对实际的电信客户流失数据进行验证。通过与传统S
23 2020-07-18 -
论文研究基于SMCRSLSSVM的电子商务客户流失预测模型.pdf
论文研究-基于SMC-RS-LSSVM的电子商务客户流失预测模型.pdf, 为提高个体层次上客户流失预测的精度,建立了基
25 2020-05-26 -
客户关系管理实验客户流失分析
通过在两家以上电子商务网站进行模拟购物体验,查找相关资料,撰写报告从不同角度分析客户流失原因,以及个人的建议
28 2019-07-08 -
携程Apollo配置中心架构深度剖析
Apollo(阿波罗)[参考附录]是携程框架部研发并开源的一款生产级的配置中心产品,它能够集中管理应用在不同环境、不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限、流程治理等特性,适
22 2021-01-30 -
AIOps在携程的探索与实践
携程的应用数量众多、架构复杂,规模效应和时间维度上的积累会导致运维数据(日志、监控数据、应用信息等)体量异常庞大,传统基于经验规则的方式已经不能很好地胜任某些特定的运维场景。特别是在大数据时代背景下,
21 2021-01-31 -
仿携程目的地地图导航
1.按照省份划分行政区域,显示每个省份的详细信息(内容通过XML自定义)2.支持HTML显示3.支持点击省份,打开网页链接4.支持事件监听(AS和JavaScript?)Details
33 2020-05-13 -
类似携程城市选择的js控件
类似携程网的城市选择控件,包括首字符分组,首字母联想查询,分页,代码简单易读,方便根据自己需求进行修改
28 2020-01-23
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