基于数据挖掘的移动业务交叉销售研究
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究内容和方法 | 第9-11页 |
| 第二章 交叉销售理论综述 | 第11-17页 |
| ·交叉销售的概念 | 第11-12页 |
| ·交叉销售定义 | 第11页 |
| ·正确和全面理解交叉销售 | 第11-12页 |
| ·交叉销售的理论基础 | 第12-13页 |
| ·交叉销售研究的主要方法和成果 | 第13-17页 |
| ·交叉销售研究的主要方法 | 第13-15页 |
| ·现有交叉销售研究方法评价 | 第15-17页 |
| 第三章 移动通信行业的交叉销售 | 第17-23页 |
| ·我国移动通信业务现状及特点 | 第17-18页 |
| ·移动通信业实施交叉销售的意义 | 第18-21页 |
| ·移动业实施交叉销售的必要性 | 第18-19页 |
| ·交叉销售提供移动运营商的利益 | 第19-21页 |
| ·移动通信行业实施交叉销售的优势 | 第21-23页 |
| 第四章 数据挖掘在交差异叉销售中的应用 | 第23-30页 |
| ·数据挖掘技术 | 第23-27页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘常用算法 | 第25-27页 |
| ·交叉销售与数据挖掘 | 第27-30页 |
| ·利用聚类分析实施交叉销售 | 第28-29页 |
| ·利用关联分析实施交叉销售 | 第29-30页 |
| 第五章 基于数据挖掘的交叉销售模型 | 第30-39页 |
| ·交叉销售建模总体思路 | 第30-31页 |
| ·从用户分析出发 | 第30页 |
| ·从业务分析出发 | 第30-31页 |
| ·基于聚类的交叉销售模型 | 第31-33页 |
| ·聚类的概念与算法 | 第31-32页 |
| ·模型主要特征变量 | 第32页 |
| ·基于聚类的交叉销售模型描述 | 第32-33页 |
| ·基于关联规则的交叉销售模型 | 第33-39页 |
| ·关联规则概念及算法 | 第34-36页 |
| ·模型的主要参数说明 | 第36页 |
| ·基于关联规则的交叉销售模型描述 | 第36-39页 |
| 第六章 移动业务交叉销售模型应用实证 | 第39-59页 |
| ·市场背景和业务发展现状 | 第39-41页 |
| ·利用聚类分析实现交叉销售 | 第41-49页 |
| ·数据准备 | 第41-43页 |
| ·客户分群模型应用 | 第43-49页 |
| ·利用关联规则实现交叉销售 | 第49-58页 |
| ·关联规则模型应用 | 第49-52页 |
| ·模型结果分析及营销应用 | 第52-58页 |
| ·模型展开应用 | 第58-59页 |
| 结束语 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |
