دیتا مایند

مجموعه مقالات فارسی در مورد خوشه بندی مشتریان واحد های تجاری

همواره مشهور است که می گویند قدم اول در هر کاری بسیار دشوار است بعد از آنکه آن قدم برداشته شد و استمرار وجود داشت قدم های بعدی ساده تر می گردد. مجموعه مقالات فارسی تهیه شده، جایگاه قدم اول را در این حوزه های مطالعاتی دارد. 
در این سلسله مقالات، مقالات فارسی در حوزه های مرتبط با داده کاوی، متن کاوی، هوش تجاری و مفاهیم مرتبط با آن ها می باشد داده های کلان ارائه خواهد شد.
این مجموعه مقالات توسط وب سایت خواهر دیتا مایند یعنی وب سایت دیتا هارت جمع آوری و عرضه شده است.
غالب این مجموعه مقالات رایگان هستند اما برخی نیز هزینه اندکی دارند. در ادامه این مجموعه مقالات ارائه می شود.

۱. داده کاوی بر اساس الگوی خرید مشتریان و خوشه بندی اطلاعات مشتریان بر حسب شیوه زندگی آنها
۲. خوشه بندی مشتریان با استفاده از رویکرد داده کاوی Crisp و متدلوژی توسعه یافته LRFM (مورد مطالعه سازمان نیازمندی های همشهری)
۳. ارایه روش ترکیبی در خوشه بندی مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم دو مرحله ای k-means و تحلیل عاملی
۴. خوشه بندی و رتبه بندی مشتریان بانک بکمک مدل RFM-LD
۵. خوشه بندی مشتریان بانکداری الکترونیک با استفاده از داده کاوی
۶. تحلیل سبد خرید مشتریان در خرید آنلاین با استفاده از خوشه بندی کامیانگین والگوریتم Apriori
۷. خوشه بندی مشتریان بانک ایران زمین جهت کارایی آن در بانکداری الکترونیک
۸. خوشه بندی رفتاری مشتریان بانکی به صورت برخط با کمک تحلیل جویبار داده ی تراکنش های بانکی
۹. توسعه مدل RFM به LRFM در خوشه بندی مشتریان مخابرات خراسان جنوبی
۱۰. خوشه بندی مشتریان یک ISPبا روش ادغامیV_ICA
۱۱. خوشه بندی مشتریان اینترنتی در محیط تجارت الکترونیک B2C با رویکرد داده کاوی
۱۲. خوشه بندی مشتریان و تخصیص استراتژی بازاریابی بر اساس شاخص دوره عمر مشتری- مطالعه موردی در صنعت کالاهای مصرفی تند گردش
۱۳. تحلیل رفتار مشتریان بیمه بدنه خودرو بر مبنای سطح خطر پذیری آنان با استفاده از روش ترکیبی خوشه بندی و دسته بندی (مورد کاوی شرکت بیمه ایران)
۱۴. ارایه روشی هوشمند برای خوشه بندی ارزش چرخه عمر مشتری در کانال های ارتباطی مبتنی بر رسانه های اجتماعی
۱۵. ارایه یک مدل خوشه بندی فازی جهت تعیین ارزش دوره عمر مشتریان
۱۶. بهبود پیش بینی سطح خسارت مشتریان صنعت بیمه با استفاده از خوشه بندی مشتریان (مطالعه موردی: شرکت بیمه ایران شهرستان بجنورد)
۱۷. خوشه بندی مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم ژنتیک چندهدفه بهبودیافته برمبنای معیارهای آنتروپی و مجذور مربعات خطا
۱۸. مروری بر کاربرد تکنیک های خوشه بندی در شناسایی مشتریان وفادار
۱۹. ارائه مدل جدیدی برای خوشه بندی مشتریان براساس ارزش طول عمر مشتری با استفاده از تلیفق مدل های ریسک و مدل های RFM (مطالعه موردی شرکت بیمه البرز)
۲۰. خوشه بندی مشتریان براساس پارامترهای خرید آنان جهت بالا بردن کیفیت سفارشات درفروشگاه های بزرگ زنجیره ای مبتنی بر الگوریتم کرم شب تاب
۲۱. ارزیابی موانع پذیرش اینترنت بانک با رویکرد خوشه بندی اعتباری مشتریان مطالعه موردی شعب بانک صادرات استان چهارمحال و بختیاری1394
۲۲. توسعه مدل RFM پایه جهت خوشه بندی مشتریان بانک ها با استفاده از داده کاوی
۲۳. ارایه یک رویکرد مبتنی بر روش k-means با تعداد خوشه بهینه به منظور تقسیم بندی مشتریان بیمه اتومبیل
۲۴. خوشه بندی فازی بهبودیافته براساس ارزش طول عمر مشتری
۲۵. خوشه بندی رفتار مشتریان بانکی با استفاده از شبکه عصبی در راستای ارزیابی رفتار آنها
۲۶. یک روش خوشه بندی مبتنی بر معیار شباهت الگو برای طبقه بندی مشتریان
۲۷. رتبه بندی اعتباری مشتریان بانک با استفاده از خوشه بندی پویا
۲۸. خوشه بندی مشتریان ADSL بر اساس شاخص های سرویس با استفاده از الگوریتم های داده کاوی (مطالعه موردی: مشترکین ADSL شهر تهران)
۲۹. رتبه بندی اعتباری مشتریان بانک با استفاده از خوشه بندی با رویکرد مقایسه عملکرد سه الگوریتم k-means,kohonen و two-step
۳۰. مقایسه عملکرد تکنیک های خوشه بندی و شبکه عصبی در طبقه بندی مشتریان بانک
۳۱. ارائه روشی جهت شناسایی کارآمد نیاز مشتریان بانک مبتنی بر ترکیب تکنیک های خوشه بندی، تاپسیس فازی و مدل کانو: مطالعه موردی در بانک قرض الحسنه مهر ایران استان خوزستان
۳۲. پیش بینی سطح سودمندی مشتریان، به کمک خوشه بندی داده های مشتریان بر مبنای ارزش طول عمر مشتری جهت بهبود مدیریت ارتباط با مشتری
۳۳. کاربرد روش های خوشه بندی مبتنی بر K-Means در مدیریت دانش با رویکرد صرفه جویی در زمان و هزینه مشتریان
۳۴. خوشه بندی مشتریان نوجو با استفاده از متغیرهای جمعیت شناختی در صنایع مواد غذایی و لوازمخانگی در شهر ایلام
۳۵. شناسایی نیاز مشتریان بانک با تلفیق خوشه بندی و مدل کانو: مطالعه موردی در بانک قرض الحسنه مهر ایران استان خوزستان
۳۶. خوشه بندی و تحلیل رفتار مشتریان دریافت کننده خدمات اینترنت: مطالعه موردی در یکی از شرکت های ارائه دهنده خدمات اینترنت
۳۷. خوشه بندی مشتریان فروشگاه های اینترنتی به منظور سنجش رضایت مشتریان
۳۸. بهبود مدیریت ارتباط با مشتری در شرکت مخابراتبا خوشه بندی و تحلیل آر.آف.ام مشترکین
۳۹. استفاده از خوشه بندی در مدیریت ارتباط با مشتریان صنعت بیمه
۴۰. استفاده ازتکنیک خوشه بندی دردسته بندی دانش مشتریان برای بهبود سیستم کنترل موجودی
۴۱. خوشه بندی مشتریان مبتنی بر منفعت در صنعت بانکداری
۴۲. الگوریتم خوشه بندی نگاشت خودسازمان یافته: یک پیشنهاد به منظور گروه بندی مشتریان بیمه اتومبیل
۴۳. مدیریت دانش مشتریان با الگئریتم یادگیری بدون ناظر خوشه بندی ( مطالعه موردی بانک کشاورزی کرمانشاه)
۴۴. اائه مدل خوشه بندی مشتریان بر اساس پروفایل مشتری(مورد مطالعه :شرکت ارائه خدمات اینترنتی سپهر سبز خاورمیانه)
۴۵. مدییت ارتباط با مشتری با استفاده از رویکرد تلفیقی الگوریتم k-mean و متدولوژی RFMجهت خوشه بندی ( مطالعه موردی: شرکت کارگزاری بیمه سایپا)
۴۶. بخش بندی منافعی مشتریان رایانه قابل حمل با رویکرد خوشه بندی دومرحله ای
۴۷. داده کاوی مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی بهینه
۴۸. خوشه بندی و کشف الگوهای پرخطر مشتریان با استفاده از تکنیک های داده کاوی (مورد مطالعه: شرکت کارگزاری بیمه سایپا)
۴۹. خوشه بندی مشتریان کارت اعتباری بانک براساس الگوریتم بهینه سازمبتنی برحرکت آشفته مورچه ها cac
۵۰. خوشه بندی و کشف الگوهای خسارت مشتریان بیمه شخص ثالث با استفاده از تکنیک های داده کاوی
۵۱. کارشناس ارشد مدیریت منابع انسانی دانشکده علوم قرآنی زابل شناسایی و خوشه بندی عوامل مؤثر بر وفاداری مشتریان شرکت بیمه ایران شهرستان کاشان بر اساس روش پیوند تکی
۵۲. خوشه بندی چارچوبهای معماری سازمانی با استفاده از روش c-میانگین فازی: رویکردی با محوریت مشتری
۵۳. بهبود و اجرای روش تحلیل پوششی داده ها برای خوشه بندی و تعیین میزان اعتبار مشتریان در بانکها و موسسه های مالی و اعتباری
۵۴. سنجش اثر بخشی استراتژی های بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری با استفاده از تحلیل دینامیک خوشه بندی مشتریان
۵۵. استخراج الگوهای رفتاری مشتریان بانکی با استفاده ازSOM و روش خوشه بندی K-Means
۵۶. افزایش سهم بازار و مدیریت ارتباط با مشتری در شرکت های بیمه با استفاده از خوشه بندی k-maen
۵۷. بهبود الگوریتم خوشه بندی مشتریان برای توزیع قطعات یدکی با رویکرد داده کاوی (k-means)
۵۸. ارایه مدلی جهت اندازه گیری میزان وفاداری و ارزش مشتریان با استفاده از تکنیک RFM و الگوریتمهای خوشه بندی
۵۹. بخش بندی و اولویت بندی مشتریان بانک با استفاده از الگوی تلفیقی خوشه بندی و AHP
۶۰. خوشه بندی مشتریان در تجارت الکترونیک براساس فاکتورهای اعتماد و الگوریتم کلونی مورچه
۶۱. ارزیابی و خوشه بندی رفتار اعتباری مشتریان با استفاده از تلفیق روش AHP, شبکه های عصبی
۶۲. یک روش ترکیبی جدید بر اساس خوشه بندی و الگوریتم ژنتیک برای امتیاز بندی مشتریان بانک
۶۳. بکارگیری تکنیکهای خوشه بندی و الگوریتم ژنتیک در ساخت درختان تصمیم گیری برای طبقه بندی بهینه مشتریان بانکها
۶۴. خوشه بندی مشتریان بانک و تحلیل آنها با استفاده از هرم ارزش مشتری
۶۵. خوشه بندی فازی مشتریان و اقلام خرید در مدیریت ارتباط با مشتری
۶۶. خوشه بندی اقلام خرید با هدف تامین نیاز مشتریان درکمترین تعداد لیست اقلام

برای خرید این مقالات، به وب سایت دیتا هارت مراجعه بفرمایید. یا از طریق لینک زیر اقدام نمایید. 

http://yon.ir/MVLmi