基于客户洞察的电信数据挖掘研究
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究目标与意义 | 第15-16页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第15页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第19-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.4.3 本文组织结构 | 第20-21页 |
| 1.5 本文主要创新点 | 第21-22页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第22-37页 |
| 2.1 数据挖掘研究综述 | 第22-28页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念与功能 | 第22-26页 |
| 2.1.2 数据挖掘的流程与工具 | 第26-28页 |
| 2.2 聚类分析研究综述 | 第28-32页 |
| 2.2.1 聚类分析的概念 | 第29页 |
| 2.2.2 聚类分析的数据类型 | 第29-30页 |
| 2.2.3 聚类分析的算法与步骤 | 第30-32页 |
| 2.3 客户洞察研究综述 | 第32-37页 |
| 2.3.1 客户洞察的来源与原理 | 第32-33页 |
| 2.3.2 客户洞察的模块与框架体系 | 第33-35页 |
| 2.3.3 客户洞察的价值 | 第35-37页 |
| 第3章 基于客户洞察的电信客户数据分析 | 第37-50页 |
| 3.1 电信客户洞察概述 | 第37-41页 |
| 3.1.1 电信客户洞察的目标 | 第37-38页 |
| 3.1.2 电信客户洞察的内容 | 第38-40页 |
| 3.1.3 存在问题与解决方案 | 第40-41页 |
| 3.2 电信客户数据处理 | 第41-46页 |
| 3.2.1 数据特征 | 第41-44页 |
| 3.2.2 数据处理方法 | 第44-46页 |
| 3.3 电信客户洞察流程设计 | 第46-50页 |
| 3.3.1 流程设计原则 | 第46-47页 |
| 3.3.2 洞察流程设计 | 第47-50页 |
| 第4章 电信客户洞察建模与算法设计 | 第50-64页 |
| 4.1 数据模型建立 | 第50-56页 |
| 4.1.1 业务和数据理解 | 第50-52页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第52-55页 |
| 4.1.3 模型描述 | 第55-56页 |
| 4.2 新型两阶段聚类算法 | 第56-64页 |
| 4.2.1 Ward方法 | 第56-58页 |
| 4.2.2 QCM算法 | 第58-62页 |
| 4.2.3 新型两阶段算法设计 | 第62-64页 |
| 第5章 数值算例 | 第64-78页 |
| 5.1 数据获取 | 第64-66页 |
| 5.2 算法应用 | 第66-78页 |
| 5.2.1 数据处理 | 第66-73页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第73-78页 |
| 第6章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 研究总结 | 第78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第86-87页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第87页 |
