【摘 要】
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随着交通运输技术的提高,货运市场运力日益繁荣,电商平台的发展提高了市场对货运运输效率和服务能力的要求,使得货运市场面临的竞争日益激烈。把握货运客户的历史行为数据,提前预测客户的未来价值是货运市场客户关系管理研究的重要的一环。本文以铁路货运客户的价值预测为目标,以数据挖掘技术为支撑,分析铁路货运客户相关数据源;引入数据集市的概念,设计了针对铁路业务部门使用的铁路货运客户价值预测的数据集市;基于传统R
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随着交通运输技术的提高,货运市场运力日益繁荣,电商平台的发展提高了市场对货运运输效率和服务能力的要求,使得货运市场面临的竞争日益激烈。把握货运客户的历史行为数据,提前预测客户的未来价值是货运市场客户关系管理研究的重要的一环。本文以铁路货运客户的价值预测为目标,以数据挖掘技术为支撑,分析铁路货运客户相关数据源;引入数据集市的概念,设计了针对铁路业务部门使用的铁路货运客户价值预测的数据集市;基于传统RFM客户价值模型,选取适用于铁路货运行业的铁路货运客户价值评价指标,提出改进RFM铁路货运客户价值评价方法;基于铁路货运客户特征,选择随机森林算法模型进行铁路货运客户价值预测分类器的训练,构造铁路货运价值预测模型;并对铁路货运客户价值预测模型进行实例验证和模型评估;分析铁路货运客户价值预测模型的在铁路货运客户画像和铁路货运客户价值变化预警方面的应用。研究结果表明:基于数据挖掘的铁路货运客户价值预测模型有比较良好的铁路货运客户价值预测能力,铁路货运客户价值预测有较为广泛的应用价值。
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