基于数据挖掘的信用卡客户激活与响应度研究
摘要 | 第1-9页 |
Abstract | 第9-11页 |
第一章 绪论 | 第11-15页 |
·研究背景 | 第11页 |
·国外银行业应用现状 | 第11-12页 |
·国内银行业应用现状 | 第12-13页 |
·信用卡数据挖掘应用的必要性 | 第13页 |
·论文的研究方法、主要内容和创新点 | 第13-15页 |
第二章 常用的数据挖掘分析方法 | 第15-20页 |
·数据挖掘的发展过程 | 第15-16页 |
·数据挖掘任务 | 第16-17页 |
·数据挖掘主要采用的技术和方法 | 第17-18页 |
·数据挖掘的主要过程 | 第18-20页 |
第三章 数据挖掘在信用卡业务经营管理中的应用 | 第20-23页 |
·数据挖掘技术在信用卡业务中的主要应用内容 | 第20-21页 |
·数据挖掘来源及主要数据 | 第21页 |
·数据挖掘应用分析的主要内容 | 第21-23页 |
第四章 信用卡客户生命周期分析 | 第23-30页 |
·客户生命周期分析 | 第23-26页 |
·客户分析模型的应用思考 | 第26-27页 |
·客户分析模型的应用目标 | 第27-28页 |
·现实存在的问题 | 第28-30页 |
第五章 信用卡客户激活模型的建立和应用 | 第30-43页 |
·需解决的问题 | 第30-31页 |
·睡眠户的类型 | 第31页 |
·如何进行客户激活分析 | 第31页 |
·睡眠户激活模型建立 | 第31-40页 |
·睡眠户激活模型应用 | 第40-43页 |
第六章 信用卡客户响应度模型的建立和应用 | 第43-51页 |
·需解决的问题 | 第43页 |
·客户响应度分类 | 第43-44页 |
·如何进行客户响应度分析 | 第44页 |
·客户响应度模型建立 | 第44-49页 |
·客户响应度模型应用 | 第49-51页 |
第七章 总结与展望 | 第51-53页 |
·客户分析模型评价及总结 | 第51页 |
·数据挖掘技术在银行卡客户细分中的应用前景 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-55页 |
致谢 | 第55-56页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第56页 |