【导语】“denglululululu”通过精心收集，向本站投稿了4篇基于决策树的红色籽用西瓜数据挖掘，下面是小编为大家整理后的基于决策树的红色籽用西瓜数据挖掘，仅供大家参考借鉴，希望大家喜欢，并能积极分享!
篇1：基于决策树的红色籽用西瓜数据挖掘
基于决策树的红色籽用西瓜数据挖掘
利用Clementine软件提供的决策树C5.0算法,探索红色耔用西瓜自交系多个数量性状之间的相互制约关系.初步建立了单瓜种子重决策树模型,预测精度达到68%.可据此模型对红籽瓜自交系的各经济性状进行定量分析,为育种生产者进行优良自交系和亲本选配提供决策.
作 者：樊建峰 马学良 张广斌 李绍稳 汪伟伟 程磊 FAN Jian-feng MA Xue-liang ZHANG Guang-bin LI Shao-wen WANG Wei-wei CHENG Lei 作者单位：樊建峰,FAN Jian-feng(鄂尔多斯市统计局,内蒙古,017000)马学良,MA Xue-liang(内蒙古鄂托克前旗农牧业局,内蒙古,016200)
张广斌,李绍稳,ZHANG Guang-bin,LI Shao-wen(内蒙古鄂托克前旗兽医站,内蒙古,016200)
汪伟伟,程磊,WANG Wei-wei,CHENG Lei(安徽农业大学信息与计算机学院,合肥,230036)
刊 名：生物信息学 ISTIC英文刊名：CHINA JOURNAL OF BIOINFORMATICS 年，卷(期)：2008 6(3) 分类号：Q343.1 TP391 关键词：决策树 红籽瓜数据集 数据挖掘篇2：数据挖掘中的决策树技术及其应用
数据挖掘中的决策树技术及其应用
数据挖掘作为一种发现大量数据中潜在信息的.数据分析方法和技术,已经成为相关各界关注的热点.其中,决策树技术以其出色的数据分析效率、直观易懂的结果展示等特点,倍受广大用户的青睐.文章首先对决策树技术进行较为详尽的探讨,然后利用SAS/EM工具,对该技术在客户关系管理中的应用进行了初步尝试.
作 者：中国人民大学统计学系数据挖掘中心 作者单位：中国人民大学,统计学系,北京,100872 刊 名：统计与信息论坛 CSSCI英文刊名：STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE 年，卷(期)：2002 17(2) 分类号：C8 关键词：统计 数据挖掘 决策树 SAS/EM篇3：基于决策树的我国农业数据挖掘分析
基于决策树的我国农业数据挖掘分析
决策树是用于分类的常用建模方法.首先对分类的概念和决策树方法分别进行了总体介绍,在此基础上对我国30个省市自治区的乡村劳动力、耕地面积以及农业总产值信息数据进行了挖掘分析,在运用决策树对数据进行分类过程中对连续数据采用聚类分析的方法进行离散化处理,从而避免了原始经验分类方法的.主观性.最后,通过上述决策树分类方法,生成我国农业情况的决策树,获得相关空间分类规则,并对其进行分析说明.结果表明,决策树分类方法适合我国农业情况.
作 者：高懿洋 GAO Yi-yang 作者单位：华中科技大学,经济学院,湖北,武汉,470024 刊 名：测绘科学技术学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF ZHENGZHOU INSTITUTE OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)：2008 25(5) 分类号：P208 关键词：分类规则 决策树 离散化 聚类分析 概念泛化 农业情况篇4：用数据挖掘提升电信CRM能力
CRM在需求下变动
电信运营商CRM系统的规划和实施主要解决的问题是：销售过程管理、销售预测、订单管理和销售分析，主要管理对象为企业的大客户，
销售过程管理即对业务人员与客户的接触纪录进行管理。电信运营商的大客户销售管理也是分行业、分区域，因此往往容易形成多级客户管理的模式，如何让不同层级的员工更好地了解企业与客户的沟通，从而及时满足客户需求并获取销售机会，成为重要的管理问题。
因此，企业需要通过CRM系统来解决业务人员的客户拜访进程纪录、费用管理及销售漏斗管理等问题。其管理数据包括：客户联系人决策树、客户交互纪录、费用等;销售漏斗的管理包括：各客户所处的不同状态、预计签单额、跟单销售人员等;订单管理即对客户购买的产品/服务、价格、期限、SLA协议进行管理;销售分析则是对销售状况按产品、时间、员工、价格、趋势等做OLAP分析。
在提供以上关键应用解决方案的同时，项目组也要对该运营商的其他系统作充分调研，让业务部门最大程度地建立全面的客户视图，
包括与营销管理系统、Call-Center、OSS、流程管理系统等接口，通过这些系统与CRM系统的数据交换，让业务部门实时了解企业与客户的交互。
换位的缺陷
可以肯定的是，以上的这些工作在帮助运营商提升客户关系管理能力方面起了非常重要的作用。但随着电信市场的竞争，尤其是资费竞争使客户忠诚度日渐下降，加之运营商在CRM方面的认识不断深化，数据挖掘技术在国内的兴起，我们又不得不换一个视角来思考问题。
销售过程的管理能够了解客户深层次的需求吗?对于电信企业上百万的住宅用户如何进行销售过程的管理?销售过程管理，使企业只能通过表面的交互来了解客户，不能深入洞察客户的需求。
电信运营商现有的CRM系统已经帮助企业积累了大量数据：客户基本信息、客户联系人决策关系、客户交互纪录、销售费用、销售状态、产品、价格、趋势、Call-Center交互纪录、甚至账务信息等。面对日益激烈的资费竞争，如何深入应用这些信息，提升企业客户洞察能力，发掘客户需求，提升客户满意度，进而利用客户的消费趋势和规律发掘新客户，成为摆在各电信运营商面前的实际问题。
引入数据挖掘
电信企业有其先天性的IT优势，大量的数据包括：客户基本信息、产品/服务使用信息、各种通话时长、各种通话费用、通话时间偏好、与企业互动信息等，都可拿来作为分群的变量(维度)。
★ 数据挖掘读书笔记
★ 大西瓜诗歌
★ 红色经典朗诵
基于决策树的红色籽用西瓜数据挖掘（精选4篇）
