基于数据挖掘的电力客户细分研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| ·论文的研究背景与意义 | 第7页 |
| ·研究对象与内容 | 第7-8页 |
| ·研究对象 | 第7-8页 |
| ·研究内容 | 第8页 |
| ·论文的创新点 | 第8-9页 |
| 第二章 客户细分研究现状及理论综述 | 第9-20页 |
| ·客户细分和数据挖掘理论基础 | 第9-14页 |
| ·客户细分相关理论 | 第9-10页 |
| ·基于数据挖掘的客户细分理论 | 第10-14页 |
| ·国内外客户细分文献综述 | 第14-17页 |
| ·国外研究文献 | 第14-15页 |
| ·国内研究文献 | 第15-17页 |
| ·电力行业客户细分现状及问题 | 第17-20页 |
| ·现有电力客户划分方法 | 第17-19页 |
| ·电力客户细分存在的问题 | 第19-20页 |
| 第三章 基于数据仓库的电力客户细分模型 | 第20-28页 |
| ·电力客户细分模型体系结构 | 第20-21页 |
| ·构建数据仓库思路 | 第21-28页 |
| ·数据库与数据仓库的联系 | 第21-23页 |
| ·数据仓库结构 | 第23页 |
| ·数据仓库逻辑模型 | 第23-25页 |
| ·数据预处理 | 第25-28页 |
| 第四章 电力客户细分指标体系详细设计 | 第28-37页 |
| ·指标体系建立原则 | 第28页 |
| ·电力客户细分指标体系 | 第28-30页 |
| ·指标说明 | 第30-37页 |
| 第五章 电力客户细分数据挖掘算法 | 第37-49页 |
| ·BP 神经网络 | 第37-43页 |
| ·BP 神经网络基本结构 | 第37-38页 |
| ·BP 神经网络工作流程 | 第38-41页 |
| ·BP 神经网络的缺点 | 第41-43页 |
| ·基于遗传算法（GA）优化的BP 神经网络 | 第43-49页 |
| 第六章 实例应用 | 第49-55页 |
| ·基于Matlab 的客户分类实现 | 第49-53页 |
| ·基于遗传算法优化的神经网络参数设定 | 第49-51页 |
| ·实例验证 | 第51-53页 |
| ·分类结果差异化服务策略 | 第53-55页 |
| 第七章 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第60页 |
