基于聚类结果解释方法的客户群特征研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及评析 | 第10-16页 |
| ·研究现状 | 第10-15页 |
| ·研究现状评析 | 第15-16页 |
| ·论文研究内容和结构 | 第16-18页 |
| ·论文研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-18页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第18-20页 |
| ·研究方法 | 第18页 |
| ·技术路线 | 第18-20页 |
| 第2章 客户群特征研究的理论基础 | 第20-26页 |
| ·客户关系管理 | 第20-21页 |
| ·客户关系管理的概念 | 第20页 |
| ·客户关系管理的内容 | 第20-21页 |
| ·客户细分及客户群特征 | 第21-24页 |
| ·客户细分 | 第21-22页 |
| ·客户群特征的相关概念 | 第22-23页 |
| ·客户群特征研究在客户关系管理中的意义 | 第23-24页 |
| ·客户群特征分析的基础方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 聚类结果解释方法与客户群特征分析 | 第26-36页 |
| ·聚类分析 | 第26-29页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第26-27页 |
| ·k-means聚类算法 | 第27-28页 |
| ·k-means聚类算法的有效性 | 第28-29页 |
| ·聚类结果解释 | 第29-31页 |
| ·聚类结果解释的概念 | 第29页 |
| ·聚类结果解释与聚类分析的区别与联系 | 第29-30页 |
| ·聚类结果解释在客户群特征研究中的适用性 | 第30-31页 |
| ·聚类结果解释在客户群特征分析中的应用过程 | 第31页 |
| ·聚类结果解释的数学模型 | 第31-35页 |
| ·数据预处理 | 第31-33页 |
| ·聚类结果解释的算法过程 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 某电信公司的客户群特征实证研究 | 第36-51页 |
| ·客户数据收集及预处理 | 第36-40页 |
| ·客户数据的收集 | 第36-37页 |
| ·客户指标的选取及说明 | 第37-39页 |
| ·客户数据预处理 | 第39-40页 |
| ·模型和算法的应用 | 第40-49页 |
| ·特征因子的提取 | 第40-45页 |
| ·客户细分及客户群数目确定 | 第45-47页 |
| ·客户群特征的提取 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
