| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状及未来发展趋势 | 第13-15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 关键技术知识介绍 | 第17-37页 |
| ·数据挖掘 | 第17-23页 |
| ·数据挖掘与知识发现的区别 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘在商业角度的定义 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘需要的人员 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的功能分类 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第22-23页 |
| ·聚类分析 | 第23-30页 |
| ·聚类定义 | 第24页 |
| ·聚类分析定义 | 第24-25页 |
| ·聚类分析的特征 | 第25页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第25-26页 |
| ·聚类分析的计算方法 | 第26-28页 |
| ·聚类分析的主要步骤 | 第28-30页 |
| ·聚类算法的探讨及研究方向 | 第30页 |
| ·聚类分析在市场分析中的应用 | 第30页 |
| ·客户关系管理系统（CRM） | 第30-36页 |
| ·客户关系管理概念 | 第31页 |
| ·数据挖掘在保险业 CRM 中的应用现状 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘在客户关系管理中的应用 | 第32-33页 |
| ·客户关系管理（CRM）的分类 | 第33页 |
| ·数据挖掘在客户关系管理中的常用技术 | 第33-35页 |
| ·数据挖掘技术保险客户生命周期的应用 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 电话销售渠道客户挖掘需求分析 | 第37-41页 |
| ·需求背景分析 | 第37页 |
| ·人寿保险公司客户关系管理系统（CRM）的格局分析 | 第37-38页 |
| ·电销渠道客户挖掘的项目背景 | 第38-39页 |
| ·挖掘项目总体目标 | 第39-40页 |
| ·挖掘项目具体目标 | 第40页 |
| ·挖掘对象和方法论 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 客户群体细分的规划与设计 | 第41-47页 |
| ·客户细分采取的数据挖掘标准 | 第41-45页 |
| ·基于数据挖掘技术的寿险客户细分模型总体设计 | 第45页 |
| ·客户分群流程 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 客户群组细分的详细挖掘过程 | 第47-64页 |
| ·客户细分数据采集及处理(ETL) | 第47-48页 |
| ·客户保险数据预处理过程 | 第48-55页 |
| ·数据提取 | 第48-49页 |
| ·数据集成 | 第49-52页 |
| ·数据转换--数据泛化处理（Generalization） | 第52-53页 |
| ·数据质量探查和值域分布 | 第53-55页 |
| ·数据聚类过程 | 第55-57页 |
| ·分群变量筛选原则 | 第55-56页 |
| ·分群变量筛选过程及样本数据基础 | 第56-57页 |
| ·数据聚类过程 | 第57-63页 |
| ·Intelligent Miner | 第57-59页 |
| ·设定集群数 | 第59页 |
| ·集群结果分析 | 第59-61页 |
| ·集群结果描述 | 第61-62页 |
| ·倾向性预测及评分 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结束语 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |