| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 一、研究背景 | 第10页 |
| 二、研究意义 | 第10-12页 |
| 第二节 文献综述 | 第12-16页 |
| 一、国外研究现状 | 第12-14页 |
| 二、国内研究现状 | 第14-16页 |
| 三、现有研究述评 | 第16页 |
| 第三节 本文研究思路与框架 | 第16-19页 |
| 一、研究思路 | 第16-17页 |
| 二、研究框架 | 第17-19页 |
| 第四节 本文可能的创新点 | 第19-21页 |
| 一、指标体系的创新 | 第19页 |
| 二、客户特征分析的创新 | 第19页 |
| 三、聚类算法的改进 | 第19-21页 |
| 第二章 客户细分相关理论与方法阐述 | 第21-29页 |
| 第一节 客户细分相关理论 | 第21-22页 |
| 一、客户细分的概念 | 第21页 |
| 二、客户细分的方法 | 第21-22页 |
| 三、客户细分对企业营销活动的意义 | 第22页 |
| 第二节 聚类挖掘相关理论 | 第22-27页 |
| 一、聚类挖掘概述 | 第22-24页 |
| 二、Kohonen SOM算法 | 第24-25页 |
| 三、K-Means算法 | 第25-27页 |
| 第三节 关联挖掘相关理论 | 第27-29页 |
| 一、关联挖掘概述 | 第27页 |
| 二、Apriori算法 | 第27-29页 |
| 第三章 A电信公司客户数据准备与预处理 | 第29-43页 |
| 第一节 数据准备 | 第29-40页 |
| 一、数据源简介 | 第29-31页 |
| 二、数据准备 | 第31-40页 |
| 第二节 数据预处理 | 第40-43页 |
| 一、数值分析 | 第40页 |
| 二、基本统计量分析 | 第40-41页 |
| 三、相关分析 | 第41-43页 |
| 第四章 A电信公司客户特征分析 | 第43-62页 |
| 第一节 客户基本特征分析 | 第43-46页 |
| 一、上网客户基本特征分析 | 第43-44页 |
| 二、上网客户网络制式特征分析 | 第44-45页 |
| 三、非上网客户基本特征分析 | 第45-46页 |
| 第二节 客户行为特征分析 | 第46-62页 |
| 一、客户消费行为分析 | 第46-47页 |
| 二、客户通话行为分析 | 第47-49页 |
| 三、上网客户流量使用行为分析 | 第49-51页 |
| 四、上网客户上网时段分析 | 第51页 |
| 五、APP使用行为分析 | 第51-62页 |
| 第五章 A电信公司客户细分 | 第62-76页 |
| 第一节 客户细分指标体系的确立及数据预处理 | 第62-64页 |
| 一、客户细分指标体系的确立 | 第62-63页 |
| 二、基于模型的数据预处理 | 第63-64页 |
| 第二节 Kohonen SOM模型 | 第64-65页 |
| 一、上网客户Kohonen SOM聚类分析 | 第64-65页 |
| 二、非上网客户Kohonen SOM聚类分析 | 第65页 |
| 第三节 基于Kohonen SOM+K-Means算法的改进模型 | 第65-67页 |
| 一、上网客户Kohonen SOM+K-Means聚类分析 | 第66页 |
| 二、非上网客户Kohonen SOM+K-Means聚类分析 | 第66-67页 |
| 第四节 客户细分结果分析及建议 | 第67-71页 |
| 一、上网客户细分结果分析及建议 | 第67-69页 |
| 二、非上网客户细分结果分析及建议 | 第69-71页 |
| 第五节 基于A电信公司细分结果的拓展研究 | 第71-76页 |
| 一、关联挖掘的数据准备 | 第71-72页 |
| 二、关联挖掘的数据处理 | 第72-73页 |
| 三、关联挖掘及APP推荐 | 第73-76页 |
| 第六章 总结及展望 | 第76-78页 |
| 第一节 总结 | 第76-77页 |
| 第二节 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
