商务智能在管理客户关系中，对客户流失建模的两种方法是？ 答案选项组 把流失看成二分结果 调整客户分类 估计客户的剩余生存周期 提高识别潜在客户的能力

商务智能在管理客户关系中，对客户流失建模的两种方法包括：

1. 把流失看成二分结果（Churn as a Binary Outcome）
2. 估计客户的剩余生存周期（Estimating Customer Lifetime Value）

因此，答案选项为选项组，即以上两种方法是建模客户流失的常用方法。调整客户分类和提高识别潜在客户的能力也是管理客户关系中常用的方法，但不是针对客户流失建模的方法。

相关问题

问答系统中基于语义解析的分类方法由谁提出，核心思想是什么，重要有哪几种？

### 回答1：
基于语义解析的分类方法最早由IBM的研究团队提出，其核心思想是通过对自然语言文本进行深层次的语义分析，实现对文本的自动分类和理解。这种方法的重要性在于可以从语义上理解文本，而不仅仅是对文本进行表面的语法分析。

重要的基于语义解析的分类方法包括：

1. 词袋模型（Bag of Words Model）：将文本看作一个由词汇组成的集合，忽略词汇顺序和句法结构，只考虑每个词汇在文本中的出现频率。

2. 词向量模型（Word Embedding Model）：通过将每个词汇映射到一个低维向量空间中，实现对词汇间的语义关系进行建模，从而实现对文本的语义分析和分类。

3. 深度神经网络模型（Deep Neural Network Model）：通过利用深度神经网络对文本进行自动编码和学习，实现对文本的自动分类和理解。

4. 支持向量机模型（Support Vector Machine Model）：通过利用支持向量机对文本进行分类和判别，实现对文本的自动分类和理解。

这些方法都在自然语言处理领域得到了广泛应用，为文本分类和语义分析提供了有力的理论和技术支持。

### 回答2：
问答系统中基于语义解析的分类方法由谷歌公司的研究员Yisheng Guan等人提出。其核心思想是通过对用户的问题和知识库中的问题进行语义解析，将问题和答案进行匹配，从而实现问题的自动分类和答案的自动提取。

在基于语义解析的分类方法中，有几种重要的技术。

首先是基于词汇相似度的方法，其主要思想是通过计算问题与知识库中问题之间的词汇相似度，将问题分类到与之相似的问题类别中。这种方法适用于问题和答案之间存在明显共现词汇的情况。

其次是基于句法结构的方法，该方法通过分析问题的句法结构，将问题进行分解和转换，然后与知识库中的问题进行匹配。这种方法能够处理一些复杂的问题和答案之间的转换关系。

此外，还有基于语义关系的方法，该方法通过分析问题中词语之间的语义关系，将问题分类到与之有相关语义关系的问题类别中。这种方法能够处理一些问题和答案之间的隐含关系。

总之，基于语义解析的分类方法通过分析问题和知识库中问题之间的语义关系，实现问题的自动分类和答案的自动提取，为问答系统的智能化提供了重要的技术支持。

以完成餐饮企业客户流失预测为目标，进行数据建模分析。

好的，那我来解答你的问题。餐饮企业客户流失预测是一个非常重要的问题，需要进行数据建模分析来解决。以下是一些可能的步骤：

1. 数据收集：收集餐饮企业的客户数据，包括顾客的基本信息、就餐频率、消费金额、购买历史等等。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和整理，去除缺失值、异常值和重复值等，确保数据的质量。

3. 特征工程：根据收集到的数据，构建各种特征，例如顾客的消费频率、消费金额等等，建立特征库。

4. 建立模型：选择合适的机器学习算法，例如逻辑回归、决策树、支持向量机等，建立客户流失预测模型。

5. 模型评估：使用交叉验证等方法，对模型进行评估，选择最优的模型。

6. 模型应用：使用建立好的模型，对未来的客户流失进行预测，并及时采取相应的措施，防止客户流失。

以上是一个基本的数据建模分析流程，当然，具体的步骤和方法也会根据数据的特点和实际情况而有所不同。