| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 导论 | 第9-19页 |
| ·研究的背景、目的与意义 | 第9-12页 |
| ·研究的背景 | 第9-10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状评析 | 第12-17页 |
| ·客户细分的应用研究现状 | 第12-14页 |
| ·分类发现技术在客户特征识别中的应用研究现状 | 第14-17页 |
| ·论文的主要工作 | 第17-19页 |
| ·研究内容、目标 | 第17-18页 |
| ·预期的研究成果和创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 研究相关的基本理论综述 | 第19-39页 |
| ·客户细分的基本理论 | 第19-21页 |
| ·客户细分的概念 | 第19页 |
| ·客户细分的基础和模式 | 第19-21页 |
| ·客户细分的效益 | 第21页 |
| ·客户特征识别的基本理论 | 第21-22页 |
| ·客户特征识别的概念和意义 | 第21-22页 |
| ·客户特征识别的方法 | 第22页 |
| ·数据挖掘的基本理论 | 第22-39页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的方法综述 | 第23-34页 |
| ·数据挖掘与CRM | 第34-39页 |
| 第3章 基于RFM模型和改进的蚁群聚类算法的汽车售后服务业客户分类 | 第39-48页 |
| ·汽车售后服务业RFM模型及权重分析 | 第39-42页 |
| ·汽车售后服务业RFM模型 | 第39-40页 |
| ·基于层次分析法的RFM权重分析 | 第40-42页 |
| ·结合二次聚类思想的标准蚁群聚类算法的改进 | 第42-46页 |
| ·蚁群算法及蚁群聚类算法简介 | 第42-45页 |
| ·结合二次聚类思想的标准蚁群聚类算法的改进 | 第45-46页 |
| ·基于改进的标准蚁群聚类算法的客户分类 | 第46-48页 |
| ·客户分类的基础和模式 | 第46页 |
| ·基于改进的标准蚁群聚类算法的客户分类过程 | 第46-48页 |
| 第4章 基于CAMM算法的各类型客户特征分析 | 第48-53页 |
| ·算法基本思想 | 第48-52页 |
| ·基于决策树的分类发现算法 | 第48-50页 |
| ·ID3算法 | 第50-51页 |
| ·ID3改进算法CAMM | 第51-52页 |
| ·算法流程描述 | 第52-53页 |
| 第5章 客户分类和特征分析原型系统设计 | 第53-56页 |
| ·设计目标和要求 | 第53页 |
| ·设计目标 | 第53页 |
| ·设计要求 | 第53页 |
| ·原型系统总体设计 | 第53-56页 |
| ·开发平台 | 第53-54页 |
| ·模块划分 | 第54页 |
| ·数据库设计 | 第54-55页 |
| ·接口设计 | 第55-56页 |
| 第6章 实证研究 | 第56-67页 |
| ·数据准备 | 第56-57页 |
| ·基于客户购车年限和总修理费的一次聚类 | 第57页 |
| ·客户分类和特征分析的实现 | 第57-67页 |
| ·客户二次聚类分析模块的实现 | 第57-61页 |
| ·客户特征分析的实现 | 第61-67页 |
| 第7章 全文总结与研究展望 | 第67-68页 |
| ·全文总结 | 第67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士期间公开发表的学术论文及参加科研情况 | 第73页 |