| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 前言 | 第6-9页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第8-9页 |
| 2 客户细分理论和方法 | 第9-13页 |
| 2.1 客户细分理论 | 第9-11页 |
| 2.2 客户细分方法 | 第11-13页 |
| 3 客户细分的聚类算法研究 | 第13-19页 |
| 3.1 聚类算法的概念 | 第13-15页 |
| 3.2 聚类算法的分类 | 第15-17页 |
| 3.3 聚类算法的原则 | 第17页 |
| 3.4 K-means聚类算法 | 第17-19页 |
| 4 银行客户细分指标的分析和选取 | 第19-23页 |
| 4.1 银行客户细分指标选取的原则 | 第19-20页 |
| 4.2 银行客户细分指标的分析 | 第20-21页 |
| 4.3 银行客户细分指标的选取 | 第21-23页 |
| 5 基于K-means聚类分析的银行客户细分模型的运用 | 第23-41页 |
| 5.1 数据准备和预处理 | 第23页 |
| 5.2 指标的量化 | 第23-25页 |
| 5.3 模型的建立与实现 | 第25-35页 |
| 5.4 结果分析 | 第35-41页 |
| 6 基于聚类分析的营销策略与建议 | 第41-43页 |
| 论文发展与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢信 | 第46页 |