| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 聚类算法在客户细分领域中的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要研究内容与组织结构 | 第10-11页 |
| 1.4 创新点 | 第11-12页 |
| 第2章 客户价值分析理论综述 | 第12-17页 |
| 2.1 CRM理论概述 | 第12-15页 |
| 2.2 FRM模式 | 第15-17页 |
| 第3章 聚类分析理论和K均值聚类模型理论综述 | 第17-21页 |
| 3.1 聚类分析综述 | 第17-19页 |
| 3.1.1 聚类分析的定义 | 第18页 |
| 3.1.2 聚类分析的算法 | 第18-19页 |
| 3.2 K均值聚类模型理论综述 | 第19-21页 |
| 第4章 基于K-Means聚类的客户价值细分模型的建立及分析 | 第21-35页 |
| 4.1 挖掘目标 | 第21-25页 |
| 4.1.1 分析方法与过程 | 第21-22页 |
| 4.1.2 数据抽取 | 第22-23页 |
| 4.1.3 数据探索分析 | 第23-25页 |
| 4.2 数据预处理 | 第25-29页 |
| 4.2.1 数据清洗 | 第25页 |
| 4.2.2 属性规约 | 第25-28页 |
| 4.2.3 数据变换 | 第28-29页 |
| 4.3 模型构建 | 第29-32页 |
| 4.3.1 客户聚类 | 第29-31页 |
| 4.3.2 客户价值分析 | 第31-32页 |
| 4.4 模型应用 | 第32-35页 |
| 4.4.1 会员的升级与保级 | 第32页 |
| 4.4.2 首次兑换 | 第32-33页 |
| 4.4.3 交叉销售 | 第33-35页 |
| 第5章 结果分析与结论 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-37页 |
| 致谢 | 第37-38页 |
| 附录 航空客户部分数据展示 | 第38-39页 |