基于机器学习算法的优质客户识别模型研究

朱伟义; 许明

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基于机器学习算法的优质客户识别模型研究

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cqvip:为了维系优质客户与企业之间良好的合作关系,实现企业盈利的最大化,构建基于机器学习算法的优质客户识别模型。在电力客户管理数据库中采集待识别的客户信息,并统一客户信息的格式。分别从信用度、合作时间以及资金运转能力等方面,设置优质客户判断标准。利用机器学习算法,得出客户的价值评估结果,并按照权重值分别与设置的判断标准做匹配,从而得出优质客户的识别结果。为了验证识别模型的应用效果设计实验,并得出实验结论:应用优质客户识别模型后,电力企业的总盈利额提高了3.69%。

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来源
《电子设计工程》 |2020年第11期|23-2630|共5页
作者
朱伟义; 许明;
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作者单位

国网山东省电力公司山东济南250001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据通信;
关键词
机器学习算法; 优质客户; 客户识别; 识别模型;

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