简介:对成,品油零售企业个人记名加油卡,在2010-2015年间某省公司全部加油站的经清洗处理后“典型用户”的消费数据、充值数据和卡片数据,应用Pgthon2.7软件,将约785万条数据进行了统计分析,研究探讨了“睡眠卡”的概念及其“复苏”、“流失”的特点。结果表明:持卡人连续3个月以上无主动发起的消费,充值(不含积分对换、查询)行为,且卡内余额在100元以下的普通个人记名卡,可定义为“睡眠卡”;而对停用3个月以上的“睡眠卡”或非普通卡,要根据“睡眠”前.的消费频率和余额度进行识别。为避免或减少“睡眠卡”的产生,在营销管理方面提出了建议。
简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。