摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-13页 |
1.1 研究背景 | 第11页 |
1.2 研究意义 | 第11-12页 |
1.3 研究内容 | 第12-13页 |
第二章 客户管理理论 | 第13-23页 |
2.1 CRM产生背景 | 第13-17页 |
2.1.1 定义 | 第14页 |
2.1.2 CRM内涵 | 第14-15页 |
2.1.3 CRM系统的类型与功能 | 第15-17页 |
2.2 信用评级 | 第17-19页 |
2.2.1 信用评级的源起 | 第17-18页 |
2.2.2 电信行业信用评级的意义 | 第18页 |
2.2.3 电信行业信用评级的内涵 | 第18页 |
2.2.4 电信行业信用评级的目的 | 第18-19页 |
2.2.5 电信信用评级的方法 | 第19页 |
2.3 数据挖掘 | 第19-21页 |
2.3.1 数据挖掘的定义 | 第20页 |
2.3.2 数据挖掘的技术选择 | 第20-21页 |
2.4 小结 | 第21-23页 |
第三章 云南移动CRM系统中的信用分级体系现状分析 | 第23-33页 |
3.1 电信行业市场竞争现状 | 第23-25页 |
3.1.1 互联网巨头瓜分电信市场利润 | 第23页 |
3.1.2 电信行业市场竞争日趋白热化 | 第23页 |
3.1.3 国家补贴政策力度减弱 | 第23-24页 |
3.1.4 客户运营成本大幅激增 | 第24-25页 |
3.2 云南移动的CRM现状分析 | 第25-28页 |
3.2.1 移动CRM系统的发现概况 | 第25-26页 |
3.2.2 云南移动CRM系统功能分析 | 第26-27页 |
3.2.3 云南移动CRM系统存在的问题 | 第27-28页 |
3.3 云南移动CRM中信用分级体系现状分析 | 第28-32页 |
3.3.1 云南移动客户信用分级体系概况 | 第29页 |
3.3.2 信用分级现状与矛盾 | 第29-31页 |
3.3.3 信用评级制度缺失造成的损失 | 第31-32页 |
3.4 小结 | 第32-33页 |
第四章 决策树及模型初步构建 | 第33-42页 |
4.1 决策树模型在CRM系统中的定位 | 第33页 |
4.2 决策树建立流程 | 第33-37页 |
4.2.1 确立目标 | 第33-34页 |
4.2.2 数据准备 | 第34页 |
4.2.3 数据建模 | 第34页 |
4.2.4 模型评估 | 第34-35页 |
4.2.5 基于C5.0的客户评级模型 | 第35-36页 |
4.2.6 模型建立流程 | 第36-37页 |
4.3 模型构建 | 第37-41页 |
4.3.1 数据抽取 | 第37-38页 |
4.3.2 定义变量 | 第38页 |
4.3.3 重新分类 | 第38页 |
4.3.4 筛选字段 | 第38页 |
4.3.5 数据审核 | 第38页 |
4.3.6 训练建模 | 第38-39页 |
4.3.7 获得变量权重指标 | 第39页 |
4.3.8 建立信用评级规则 | 第39-40页 |
4.3.9 评级标准确定 | 第40页 |
4.3.10 决策树模型评价 | 第40-41页 |
4.3.11 信用等级模型评价 | 第41页 |
4.4 小结 | 第41-42页 |
第五章 应用效果分析 | 第42-55页 |
5.1 客户信用分级系统案例应用分析 | 第42-46页 |
5.1.1 案例背景 | 第42页 |
5.1.2 数据准备 | 第42-43页 |
5.1.3 数据分析 | 第43-45页 |
5.1.4 效果验证 | 第45-46页 |
5.2 基于信用分级的客户授信案例应用分析 | 第46-50页 |
5.2.1 案例背景 | 第46页 |
5.2.2 数据准备 | 第46页 |
5.2.3 数据分析 | 第46-48页 |
5.2.4 授信额度调整 | 第48-50页 |
5.3 停机服务流程 | 第50-51页 |
5.4 完善客户信用分级体系 | 第51-53页 |
5.4.1 客户信用分级体系 | 第52页 |
5.4.2 客户授信额度 | 第52页 |
5.4.3 停机服务流程 | 第52-53页 |
5.5 小结 | 第53-55页 |
第六章 结论 | 第55-57页 |
致谢 | 第57-59页 |
参考文献 | 第59-61页 |