基于R语言数据挖掘的社交网络客户细分研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究内容和目标 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·文章结构 | 第13-15页 |
| 第二章 社交网络客户细分研究 | 第15-25页 |
| ·社交网络理论概述 | 第15-18页 |
| ·社交网络定义 | 第15页 |
| ·理论基础 | 第15-16页 |
| ·社会网络的研究方向 | 第16-17页 |
| ·社会网络数据 | 第17-18页 |
| ·客户细分理论概述 | 第18-21页 |
| ·客户细分的定义 | 第18-19页 |
| ·客户细分的产生和发展 | 第19页 |
| ·客户细分的意义 | 第19-20页 |
| ·客户细分的方法 | 第20-21页 |
| ·社交网络下的客户细分 | 第21-25页 |
| ·社交网络客户细分的定义 | 第21页 |
| ·社交网络客户细分的意义 | 第21-22页 |
| ·社交网络客户细分方法选择 | 第22-23页 |
| ·社交网络客户细分变量选择 | 第23-25页 |
| 第三章 社交网络客户细分的数据挖掘算法研究 | 第25-43页 |
| ·数据挖掘概述 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘定义 | 第25页 |
| ·数据挖掘发展 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘功能 | 第26页 |
| ·客户细分聚类分析算法研究 | 第26-35页 |
| ·聚类分析中的数据 | 第27-29页 |
| ·两种聚类方法 | 第29-34页 |
| ·聚类方法选择 | 第34-35页 |
| ·客户细分决策树算法研究 | 第35-43页 |
| ·决策树的定义 | 第36页 |
| ·决策树算法 | 第36-39页 |
| ·决策树剪枝 | 第39-40页 |
| ·确定最终树的规模 | 第40-41页 |
| ·决策树算法选择 | 第41-43页 |
| 第四章 基于数据挖掘的社交网络客户细分实证 | 第43-64页 |
| ·研究假设 | 第43-44页 |
| ·SNS网站数据采集 | 第44-48页 |
| ·数据挖掘软件选择-R语言 | 第48-50页 |
| ·R语言介绍 | 第48-49页 |
| ·R语言特点 | 第49-50页 |
| ·基于R语言数据挖掘的社交网络客户细分 | 第50-64页 |
| ·分层聚类算法实证 | 第50-54页 |
| ·划分聚类算法实证 | 第54-60页 |
| ·CART决策树算法实证 | 第60-62页 |
| ·C4.5决策树算法实证 | 第62-64页 |
| 第五章 总结和展望 | 第64-66页 |
| ·本文主要工作 | 第64页 |
| ·本文创新点 | 第64-65页 |
| ·不足和展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第88页 |
