به کارگیری یک درخت رگرسیونی هرس شده جهت انتخاب ویژگی های موثر بر پیش بینی رفتار خرید مشتریان در صنعت بیمه

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 به کارگیری یک درخت رگرسیونی هرس شده جهت انتخاب ویژگی های موثر بر پیش بینی رفتار خرید مشتریان در صنعت بیمه دارای ۲۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد به کارگیری یک درخت رگرسیونی هرس شده جهت انتخاب ویژگی های موثر بر پیش بینی رفتار خرید مشتریان در صنعت بیمه  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی به کارگیری یک درخت رگرسیونی هرس شده جهت انتخاب ویژگی های موثر بر پیش بینی رفتار خرید مشتریان در صنعت بیمه،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن به کارگیری یک درخت رگرسیونی هرس شده جهت انتخاب ویژگی های موثر بر پیش بینی رفتار خرید مشتریان در صنعت بیمه :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : پژوهشنامه بیمه (صنعت بیمه)

تعداد صفحات :۲۵

از مهمترین ابعاد مدیریت ارتباط با مشتری، کشف الگوی رفتاری خرید مشتری است؛ سازمان می ‌تواند با تعریف استراتژی ‌های بازاریابی دقیق ‌تر جهت جذب مشتریان مشابه اقدام کند. لذا، انتخاب ویژگی ‌های موثر بر روی الگوی رفتاری خرید مشتریان با اهمیت است. زیرا استفاده از ویژگی ‌های نامرتبط منجر می ‌شود سازمان ناخواسته هزینه ‌های بسیاری را صرف افرادی ‌کند که احتمال خرید آنها ناچیز است. این تحقیق، یک رویه‌ جدید برای شناسایی ویژگی ‌های موثر جهت بهبود پیش ‌بینی مشتریان ارایه می ‌دهد. همچنین یک سیستم تشخیص مشتری مبتنی ‌بر تکنیک غیرخطی درخت تصمیم رگرسیونی جهت انتخاب ویژگی‌ ها و پیش ‌بینی رفتار خرید مشتریان طی دو مرحله توسعه داده می ‌شود. چون شناسایی مشتریان از موضوعات حیاتی صنعت بیمه است، از مجموعه داده‌ های یک شرکت بیمه هلندی برای پیش ‌بینی خرید یکی از محصولات آن استفاده شده است. نتایج نشان می ‌دهد که انتخاب بهترین زیرمجموعه از ویژگی‌ ها با به‌ کارگیری یک درخت‌ رگرسیونی هرس‌ شده علاوه ‌بر کاهش معنا‌دار پیچیدگی محاسبات می ‌تواند بهبود قابل توجهی را در نتایج پیش‌ بینی ایجاد کند.

کلید واژه: انتخاب ویژگی، مدیریت ارتباط با مشتری، درخت تصمیم رگرسیونی، پیش‌ بینی رفتار خرید، تشخیص مشتری