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追疯子的风筝
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冒火得很000

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python数据挖掘技术及应用论文选题如下:1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。

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大大大吉CQ

你要先看看你单位都有什么要求的。具体有什么安排在看你需要发表那一方面的文章 希望采纳哟

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lucifer487

我给你发个摘要吧随着4G时代的到来,电信市场的竞争越来越激烈,客户资源成为电信企业竞争的焦点。而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分,因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析,挖掘出有趣的信息,并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足,结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分,帮助电信企业实现电信客户的合理分类,从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析,采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则,并根据这些信息进一步分析,为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。本文的研究思路是对样本数据进行预处理后,将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体,再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值,最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组,得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究,利用Apriori 算法产生频繁项集,依据频繁项集产生简单关联规则,挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系,总结出相应的规律,帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯,以此为基础,对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。

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