改进的决策树算法在潜在客户获取中的应用  被引量:3

The Application of Improved Decision Tree Algorithm in Obtaining Po tential Customers

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作  者:赵华[1] 宋顺林[1] 

机构地区:[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013

出  处:《计算机工程与应用》2005年第11期196-198,共3页Computer Engineering and Applications

基  金:江苏省产业信息化重点基金项目(编号:1633000004)

摘  要:在企业营销活动中,对潜在客户进行有针对性的营销活动,可以节省很大的开支,增加企业利润,该文将引入boosting思想的改进的决策树算法用于挖掘预测潜在客户群,并提出了获取潜在客户的合理可行的数据挖掘流程,用以指导企业的营销决策。试验结果表明,该方法有着很好的理论价值和应用价值。To develop marketing activity aiming at potential customers,enterprise can save large expenditure and gain profits.This article brings boosting idea into the decision tree algorithm to mine and predict potential customer group and puts forward a reasonable datamining flow to obtain potential customer,which can guide the marketing strategy of the enterprise.The experiment result shows that the method has great value in theory and application.

关 键 词:C4.5 决策树 BOOSTING 客户获取 

分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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