| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外电信行业 CRM 研究 | 第13页 |
| ·我国电信行业 CRM 研究 | 第13-15页 |
| 第二章 客户关系管理的相关理论 | 第15-21页 |
| ·客户关系管理概述 | 第15页 |
| ·客户关系管理的定义 | 第15-16页 |
| ·客户对现代商业的影响 | 第16-18页 |
| ·客户对产品开发的重要性 | 第16-17页 |
| ·客户对定价机制的影响 | 第17页 |
| ·客户对销售模式的影响 | 第17-18页 |
| ·客户关系管理的实施 | 第18-20页 |
| ·改变观念 | 第18-19页 |
| ·与客户进行对话 | 第19页 |
| ·建立客户联盟 | 第19页 |
| ·管理客户个性化体验 | 第19页 |
| ·深入客户的生活 | 第19-20页 |
| ·电信行业客户关系管理的内容 | 第20-21页 |
| ·客户环境的定义 | 第20页 |
| ·电信行业客户环境的建立 | 第20-21页 |
| 第三章 数据挖掘相关理论 | 第21-33页 |
| ·数据挖掘概述 | 第21页 |
| ·数据挖掘定义 | 第21页 |
| ·数据挖掘应用 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘分类 | 第22页 |
| ·基于对待各个变量的态度的分类 | 第22页 |
| ·基于数据挖掘方法的分类 | 第22页 |
| ·数据挖掘流程 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘实现的条件 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第24页 |
| ·常用数据挖掘方法简介 | 第24-33页 |
| ·统计分析方法 | 第25-26页 |
| ·神经网络 | 第26-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-29页 |
| ·决策树方法 | 第29-30页 |
| ·聚类分析算法 | 第30-31页 |
| ·贝叶斯网络 | 第31-32页 |
| ·描述性统计方法 | 第32-33页 |
| 第四章 数据挖掘技术在某联通公司客户关系管理中的应用 | 第33-50页 |
| ·某联通公司现状 | 第33页 |
| ·数据来源 | 第33-34页 |
| ·数据清洗 | 第34-35页 |
| ·数据分析 | 第35-37页 |
| ·离网客户 | 第37-43页 |
| ·性别 | 第37-39页 |
| ·年龄 | 第39-41页 |
| ·在网时长 | 第41-42页 |
| ·相关性分析 | 第42-43页 |
| ·在网客户 | 第43-47页 |
| ·年龄 | 第43-44页 |
| ·平均消费情况（按年龄） | 第44-45页 |
| ·总体消费情况（按消费额多少） | 第45-47页 |
| ·如何在联通公司建立良好的客户环境 | 第47-50页 |
| ·建立低年龄段客户认知度 | 第47-48页 |
| ·提高大学生客户的认可度 | 第48页 |
| ·提高普通客户数量 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-51页 |
| ·工作总结 | 第50页 |
| ·未来展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第53-54页 |