摘要：本文采用决策树方法,对客户交易数据和客户基本信息进行数据挖掘分析,降低了数据冗余度,提高了数据集准确率。在RFM模型基础上,从客户交易信息中选取了购买频率和平均每次购买金额作为分类评估指标的补充,得到一组客户交易数据训练集。结合J48算法使用WEKA算法对客户交易数据训练集进行训练、测试和验证,构建了客户分类决策模型,从而有利于客户分类原型系统的系统分析和系统设计。

关键词：客户细分 数据挖掘 分类 决策树 weka 

单位：北京理工大学经济与管理学院 北京100081