基于车辆通行特征的ETC客户细分方法
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基于车辆通行特征的ETC客户细分方法
来源:北方有色网
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简介: 一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法,将ETC客户细分指标分别定义为最近消费间隔、年通行频次和年消费金额三类,在定义ETC客户细分指标之后采用CLARA算法进行ETC客户聚类分析,将最好的聚类结果输出;在ETC客户聚类分析完成后,采用CART算法建立细分规则提取算法,然后进行ETC客户细分模型的建立,得到ETC客户星级评定结果。本发明通过结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析,克服了PAM算法对于大数据聚类的失效问题,实现了ETC客户细分,设计了ETC客户星级评定方法,可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠方面提供创新思路。
一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法,将ETC客户细分指标分别定义为最近消费间隔、年通行频次和年消费金额三类,在定义ETC客户细分指标之后采用CLARA算法进行ETC客户聚类分析,将最好的聚类结果输出;在ETC客户聚类分析完成后,采用CART算法建立细分规则提取算法,然后进行ETC客户细分模型的建立,得到ETC客户星级评定结果。本发明通过结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析,克服了PAM算法对于大数据聚类的失效问题,实现了ETC客户细分,设计了ETC客户星级评定方法,可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠方面提供创新思路。
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