基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
本文运用数据挖掘技术,通过对现代货运公司的统计数据进行挖掘研究,构建出了货运公司大客户识别的模型.并在此基础上,对货运公司的大客户进行了特征分析.
推荐文章
如何进行大客户管理
大客户
管理
基于数据挖掘的移动大客户管理系统
数据挖掘
移动大客户管理系统
联机分析处理
我国铁路货运公司之间的关系初探
货运公司
改革
关系
竞争
联通大客户系统动态解决方案
中间件
大客户
动态业务
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于数据挖掘的货运公司大客户识别
来源期刊 科技创新导报 学科 经济
关键词 数据挖掘 神经网络 大客户识别
年,卷(期) 2007,(35) 所属期刊栏目 高新技术
研究方向 页码范围 23-23
页数 1页 分类号 F224-39
字数 2101字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-098X.2007.35.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高嵩 19 101 6.0 8.0
2 许洪祯 1 3 1.0 1.0
3 赖文雅 1 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (1)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
神经网络
大客户识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技创新导报
旬刊
1674-098X
11-5640/N
大16开
北京市
2004
chi
出版文献量(篇)
89179
总下载数(次)
271
总被引数(次)
207854
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导