数据挖掘技术在移动运营商客户关系管理中的应用研究
| 表目录 | 第1-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章：绪论 | 第11-15页 |
| ·论文的的选题背景 | 第11页 |
| ·国内外应用情况 | 第11-12页 |
| ·本文的工作 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章：数据挖掘和客户关系管理 | 第15-29页 |
| ·数据挖掘理论概述 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘常用算法 | 第16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-20页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第20-21页 |
| ·数据仓库 | 第21-22页 |
| ·数据仓库的定义 | 第21页 |
| ·数据仓库的特点 | 第21-22页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的关系 | 第22页 |
| ·经营分析系统数据仓库现状 | 第22-25页 |
| ·经营分析系统简介 | 第22-23页 |
| ·经营分析系统的体系结构 | 第23-24页 |
| ·数据来源 | 第24页 |
| ·数据现状 | 第24-25页 |
| ·客户关系管理 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘在移动客户关系管理中的典型应用 | 第26-27页 |
| ·客户细分 | 第26页 |
| ·交叉销售分析 | 第26页 |
| ·客户赢利能力分析 | 第26-27页 |
| ·客户获取 | 第27页 |
| ·客户流失分析 | 第27页 |
| ·客户满意度分析 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章：数据挖掘在增值业务交叉销售中的应用 | 第29-41页 |
| ·移动增值业务现状 | 第29页 |
| ·业务和数据逻辑理解 | 第29-34页 |
| ·业务逻辑理解 | 第29页 |
| ·数据逻辑理解 | 第29-34页 |
| ·数据抽样 | 第34-35页 |
| ·整合数据 | 第34页 |
| ·清洗数据 | 第34-35页 |
| ·选择数据及数据格式化 | 第35页 |
| ·数据浏览 | 第35-36页 |
| ·数据修改 | 第36-37页 |
| ·数据修改原则 | 第36页 |
| ·修改结果 | 第36-37页 |
| ·建立挖掘模型 | 第37-39页 |
| ·Apriori 算法 | 第37-38页 |
| ·建模 | 第38-39页 |
| ·挖掘模型应用 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章：数据挖掘在精确营销中的应用 | 第41-57页 |
| ·项目背景 | 第41页 |
| ·精确营销的概念 | 第41页 |
| ·精确营销系统 | 第41-44页 |
| ·精确营销系统简介 | 第41-42页 |
| ·精确营销平台的物理架构图 | 第42-43页 |
| ·系统结构图 | 第43页 |
| ·系统功能模块介绍 | 第43-44页 |
| ·用户返乡挖掘模型的设计与实现 | 第44-55页 |
| ·背景介绍 | 第44-45页 |
| ·开发环境介绍 | 第45页 |
| ·业务问题描述 | 第45页 |
| ·数据获取 | 第45-46页 |
| ·数据清洗 | 第46-47页 |
| ·数据采样 | 第47页 |
| ·数据浏览并生成返乡预测数据表 | 第47-48页 |
| ·返乡客户模型的建立 | 第48-53页 |
| ·返乡客户模型的应用 | 第53-55页 |
| ·返乡客户模型的应用效果分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章: 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·论文结论 | 第57页 |
| ·研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第62页 |
