资费敏感

利用电力工单数据，通过熵权法、主成分分析和决策树算法，识别潜在投诉倾向客户和计划停电敏感客户。为服务资源调度和应对措施提供依据，提升服务精度和减少投诉压力。

本研究运用统计学和数据挖掘理论，分析电信套餐资费动态预测中新增客户量和转移客户量的方法。针对新增客户量，通过历史数据和时间序列方法预测；对转移客户量，利用数据挖掘工具学习用户选择规律，并进行预测。以某地市电信套餐为例，采用线性回归与指数平滑建模新增客户量，并比较两种方法的效果；同时，使用决策树算法挖掘客户转移规则。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

中国移动资费设计策略 本策略依托客户细分模型，制定精准资费方案，提升市场竞争力。 竞争分析与目标设定 对比分析主要竞争对手资费设计，明确自身优劣势和竞争方向。 制定清晰的资费目标，例如提升用户ARPU值、降低用户流失率等，并确定实现目标的方法论。 客户细分与资费制定 深入分析客户群体，进行细分，例如按消费水平、业务偏好、生命周期等维度进行划分。 基于客户细分结果，制定差异化的资费元素，包括语音、流量、短信、增值服务等，满足不同客户群体的需求。 设计多样化的资费套餐组合，并根据市场反馈进行动态调整。 资费计划实施与优化 战术层面： 制定详细的资费计划执行方案，明确时间节点和责任人。 对竞争对手的资费策略和市场活动保持高度敏感，及时调整应对策略。 战略层面： 持续关注客户需求变化，定期评估资费方案的有效性，并进行优化迭代。 探索新的资费模式和业务模式，例如基于5G、物联网等新技术的应用场景，打造新的增长点。 总结 本策略强调以客户为中心，通过精准的客户细分和差异化的资费设计，提升中国移动的市场竞争力和盈利能力。

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

MATLAB中变量名区分大小写，可通过命令casesen on/off进行设置。如果需要区分大小写，使用casesen on；否则使用casesen off。此外，MATLAB允许直接赋值使用未先声明的变量。

Char和Varchar在忽略大小写的搜索中表现一致，但使用BINARY关键字后，会区分大小写。例如：SELECT * FROM test WHERE first_name = 'Nokia';SELECT * FROM test WHERE first_name = 'NoKIA';以上两条查询结果相同。若要区分大小写，可以使用BINARY关键字修改列类型：ALTER TABLE test CHANGE first_name CHAR(10) BINARY;

在MySQL中，数据库名、表名和别名的大小写敏感性取决于操作系统的文件系统。在Windows系统中，大小写不敏感；而在Linux系统中，则区分大小写。 为了避免大小写敏感性问题，建议在创建数据库、表和别名时统一使用小写字母，并在SQL语句中也使用小写字母引用它们。 您可以通过修改 lower_case_table_names 系统变量来控制表名的大小写敏感性。 lower_case_table_names=0：区分大小写（默认值） lower_case_table_names=1：不区分大小写 lower_case_table_names=2：创建表时使用小写，但查询时区分大小写 需要注意的是，修改 lower_case_table_names 变量需要重启MySQL服务才能生效。

基于数理统计和'三率'法,对煤钻屑瓦斯解吸指标Δh2、瓦斯涌出初速度q和钻屑量S进行敏感性分析,确定煤与瓦斯突出预测的敏感指标。

SAFE工具箱提供了一套函数集，专门用于执行全局敏感性分析。它支持多种方法，包括基本效应测试、区域敏感性分析、基于方差（Sobol'）的敏感性分析和PAWN方法。最初，SAFE是为Matlab和Octave环境开发的（Pianosi等人，2015年），后来也扩展到R和Python中。该工具箱通过这些方法帮助研究人员评估模型输入参数对输出的影响。