基于数据挖掘的移动客户满意度的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究综述 | 第11-14页 |
| ·客户满意度研究 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘技术 | 第12-14页 |
| ·论文研究内容与研究方法 | 第14-15页 |
| 第2章 客户满意度综述 | 第15-24页 |
| ·客户满意度产生背景及发展历程 | 第15-17页 |
| ·顾客满意度常用模型及优缺点 | 第17-24页 |
| ·四分图模型 | 第17-19页 |
| ·KANO模型 | 第19-20页 |
| ·层次分析模型 | 第20-21页 |
| ·美国顾客满意度指数模型(ACSI) | 第21-24页 |
| 第3章 数据挖掘技术在客户满意度的作用 | 第24-36页 |
| ·数据挖掘的基本理论 | 第24-32页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第24页 |
| ·数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的作用和功能 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第26-30页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第30-32页 |
| ·数据挖掘在客户满意度中的应用 | 第32-36页 |
| ·数据挖掘用于客户满意度的优势 | 第32-33页 |
| ·客户满意度建模中数据挖掘方式 | 第33-34页 |
| ·客户满意度分析的数据挖掘过程 | 第34-36页 |
| 第4章 移动客户满意度指标体系构建 | 第36-48页 |
| ·客户满意度研究流程 | 第36-37页 |
| ·客户满意度研究的目标及内容 | 第37-38页 |
| ·客户满意度指标体系 | 第38-48页 |
| ·客户满意度一级指标 | 第39-42页 |
| ·客户满意度二级指标 | 第42-46页 |
| ·客户满意度三级指标 | 第46-48页 |
| 第5章 基于数据挖掘的移动客户满意度模型的建立 | 第48-68页 |
| ·数据挖掘实现方案 | 第48-53页 |
| ·使用数据挖掘工具——SAS | 第48-51页 |
| ·使用的建模方法——决策树 | 第51-53页 |
| ·顾客满意度决策树模型的具体应用 | 第53-68页 |
| ·模型变量的选取 | 第53-54页 |
| ·数据的预处理 | 第54页 |
| ·"SEMMA"方法数据挖掘分析 | 第54-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
