简介:研究客户关系管理系统实施中的若干关键技术,设计基于OLAM技术的客户分析挖掘原型系统.结合业务分析构建客户分析的各主题数据仓库,对各模块功能设计,进一步分析客户销售数据、挖掘客户产品销售规律.提出基于客户终生价值、客户忠诚度、客户资信综合因素的CLV/CL/CC客户细分模型,采用相应数据挖掘算法对各指标计算预测,有效实现客户细分,提高了客户分类判别的精度.对产品销售数据进行关联分析,剖析了销售产品间的潜在规律,为企业促销提供决策支持.对产品交易数据通过多维度多层次的上卷、下钻、横切、纵切等在线分析,剖析了深层的客户属性因素.该研究对于AM技术及其可视化的理论和实践进行了深入的探索.
简介:虚拟桌面云作为云计算的典型应用不断被部署到各个高校,然而现有的虚拟桌面云系统存在安全预警性不高、管理形式比较松散、云服务器易受攻击等不足。本文将一种基于改进布谷鸟搜索算法和正则极限学习机相融合的网络安全态势预测模型(MCS-RELM)应用到云安全防护系统中,然后采用开源技术QEMU的整体框架和KVM虚拟化技术开发了虚拟桌面云系统。在校园环境中部署后,与部分已有桌面云系统比对测试,测试结果表明文章提出的基于MCS-RELM安全模型的虚拟桌面云系统能有效提高网络安全预警性,网络安全测试误差有效降低,系统安全性更高。