简介:以某地市电信企业的客户为目标用户群,结合电信行业的业务规则,利用SPSS公司的数据挖掘工具Clementine,运用数据挖掘中的CRISP—DM模型方法建立了客户流失预测模型,为电信企业对流失客户采取更有效的营销策略提供一些建议。
简介:雷电灾害被国际电工委员会(IEC)称为"电子化时代的一大公害"。现代化的城市一座座高楼如雨后春笋般拔地而起,造成雷电击穿空气的距离缩短,因为雷击的概率与建筑的高度成正比,所以雷击概率加大。同时,由于全球气候变暖,城市热岛现象增多,使城市的大气环流形势出现了新特点,夏季雷暴期延长。而更重要的是,随着科技的进步,微电设备被广泛应用,城市通信电源大幅增多,城市电磁场发生变化,特别是微电子产品普遍绝缘强度低,过电压耐受力差,容易遭受雷电侵袭,其中电脑网络、通讯指挥系统和公用天线都是重灾区。从某种意义上说,科技越发达,雷击对人们的威胁就越大。据德国一家保险公司统计,在德国各种灾害造成的损害中,感应雷击造成的损害高居榜首,占全部灾害损失的33.8%。雷电危害可分成直击雷、感应雷和雷电波侵入三种。目前,直击雷造成的灾害已明显减少,而随着城市经济的发展,感应雷和雷电波侵入造成的危害却大大增加。一般建筑物上的避雷针只能预防直击雷,而强大的电磁场产生的感应雷和脉冲电压却能潜入室内危及电视、电话及联网微机等弱电设备。
简介:古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。
简介:我国移动通信市场经历10多年的发展,从简单的网络和价格竞争转向品牌、业务和服务的全面竞争,市场逐渐趋向成熟。1993—1999年,模拟网向数字网过渡,用户发展数量较少,但用户增长率最高,用户价值最大;2000年至今,是第二代移动通信技术高速发展的黄金时期,用户数量空前膨胀,使中国成为世界最大的移动通信市场。近十几年来,我国通信事业以高于国民经济发展速度5倍以上的水平迅速发展,电话普及率的增长速度居世界首位,截至2004年5月现有移动用户数达到3亿,普及率达到21%,并且自2000年以来还以每年5000-6000万左右的速度持续发展。