基于模糊数据挖掘的银行个人客户价值研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3.1 数据挖掘国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 客户关系管理国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.3 客户价值国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.4 评述 | 第17页 |
| 1.4 论文的研究内容和方法 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第17页 |
| 1.4.3 研究路线 | 第17-19页 |
| 第2章 银行个人客户价值现状及问题分析 | 第19-29页 |
| 2.1 银行发展现状分析 | 第19-21页 |
| 2.1.1 银行客户关系管理问题分析 | 第19-20页 |
| 2.1.2 银行个人客户价值问题分析 | 第20-21页 |
| 2.2 客户价值评价体系现状与问题分析 | 第21-22页 |
| 2.3 影响银行个人客户价值因素分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1 银行个人客户特点分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 银行个人客户价值关键因素分析 | 第23页 |
| 2.3.3 客户收益价值分析 | 第23-24页 |
| 2.3.4 客户潜在价值分析 | 第24页 |
| 2.4 客户细分必要性 | 第24-26页 |
| 2.4.1 银行高价值客户分析 | 第25页 |
| 2.4.2 基于客户价值的客户细分模型 | 第25-26页 |
| 2.5 基于模糊数据挖掘的客户价值分析 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 银行个人客户价值评价体系的设计 | 第29-36页 |
| 3.1 评价标准 | 第29-30页 |
| 3.1.1 指标体系的构建原则 | 第29-30页 |
| 3.1.2 指标选择的依据 | 第30页 |
| 3.2 评价指标的设计 | 第30-31页 |
| 3.2.1 收益价值评价指标的设计 | 第30-31页 |
| 3.2.2 潜在价值评价指标的设计 | 第31页 |
| 3.3 评价指标的方法 | 第31-32页 |
| 3.4 指标选取的步骤 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于模糊数据挖掘的银行客户价值模式设计 | 第36-41页 |
| 4.1 基于 FDM 的客户细分流程设计 | 第36-37页 |
| 4.2 模糊数据挖掘的原理 | 第37-38页 |
| 4.2.1 数据处理 | 第37页 |
| 4.2.2 建立模糊相似关系 | 第37-38页 |
| 4.3 客户价值评价模型的设计 | 第38-39页 |
| 4.4 银行个人客户价值的细分与预测 | 第39-40页 |
| 4.4.1 最大树细分模型的设计 | 第39页 |
| 4.4.2 客户价值预测 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实证研究 | 第41-50页 |
| 5.1 X 商业银行的介绍 | 第41页 |
| 5.2 数据准备 | 第41-45页 |
| 5.3 结果分析 | 第45-46页 |
| 5.4 客户价值评价与预测 | 第46-48页 |
| 5.5 细分结果的评价及营销策略 | 第48-49页 |
| 5.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
