| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状及分析 | 第11-14页 |
| ·论文的研究内容和论文框架 | 第14-16页 |
| ·本文研究的思路 | 第14-15页 |
| ·论文框架 | 第15-16页 |
| 第2章 背景理论 | 第16-37页 |
| ·数据挖掘的原理 | 第16-22页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第16页 |
| ·数据挖掘特征 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘发展历史及现状 | 第17页 |
| ·数据挖掘技术分类 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘在应用中的几个问题 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘算法分类 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的前景 | 第21-22页 |
| ·聚类技术 | 第22-27页 |
| ·分裂法(Partitioning methods) | 第22-23页 |
| ·层次法(Hierarchical methods) | 第23-26页 |
| ·基于密度的方法(Density-based methods) | 第26页 |
| ·基于网格的方法(Grid-based methods) | 第26页 |
| ·基于模型的方法(Model-based methods) | 第26-27页 |
| ·决策树 | 第27-36页 |
| ·决策树的建立 | 第27-29页 |
| ·选择划分属性的度量方法 | 第29-32页 |
| ·剪枝 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 电子商务客户价值与客户分类 | 第37-48页 |
| ·客户价值的内涵 | 第37-38页 |
| ·电子商务客户价值的具体表现 | 第38页 |
| ·电子商务客户价值评估 | 第38-42页 |
| ·客户价值评估理论模型 | 第39-41页 |
| ·电子商务客户价值评价体系和模型 | 第41-42页 |
| ·基于客户价值的电子商务客户分类 | 第42-47页 |
| ·引入客户价值对电子商务客户进行分类 | 第42-44页 |
| ·引入改进的k 平均算法对客户特征进行分类 | 第44-45页 |
| ·具体的电子商务客户细分 | 第45页 |
| ·度量标准化 | 第45-46页 |
| ·对象与簇中心之间的距离 | 第46页 |
| ·平方误差准则 | 第46-47页 |
| ·引入权重 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 电子商务客户流失分析与建模 | 第48-62页 |
| ·电子商务客户流失分析背景 | 第48-49页 |
| ·电子商务客户流失的定义和类型 | 第49-51页 |
| ·电子商务客户流失类型 | 第49页 |
| ·电子商务客户流失分析目的 | 第49-50页 |
| ·电子商务客户流失分析的指标 | 第50-51页 |
| ·数据准备 | 第51-53页 |
| ·数据抽取 | 第52页 |
| ·数据清洗及转换 | 第52-53页 |
| ·属性规约 | 第53页 |
| ·电子商务客户流失分析模型及应用 | 第53-60页 |
| ·建立数据挖掘库 | 第54-56页 |
| ·细分数据挖据库 | 第56页 |
| ·电子商务客户流失分析 | 第56-60页 |
| ·实施客户保持 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录1 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
