| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·引入电力客户价值评价的背景 | 第7页 |
| ·电力客户价值评价的意义 | 第7-8页 |
| ·研究的主要内容 | 第8-9页 |
| ·论文的创新点 | 第9-10页 |
| 第二章 电力客户价值理论概述 | 第10-16页 |
| ·电力客户价值概念的研究 | 第10-13页 |
| ·研究中存在的几种客户价值横向研究 | 第10-11页 |
| ·国内外关于客户价值理论的纵向研究 | 第11-12页 |
| ·关于电力客户价值定义的提出 | 第12-13页 |
| ·电力客户价值的评价标准 | 第13页 |
| ·数据挖掘技术在电力客户价值评价中的应用 | 第13-16页 |
| ·客户关系管理中常用的挖掘技术 | 第13-14页 |
| ·电力客户数据挖掘的重要应用 | 第14-16页 |
| 第三章 电力客户价值评价的要素分析与指标体系设计 | 第16-35页 |
| ·有价值电力客户的界定 | 第16-17页 |
| ·从用电的重要性来界定价值客户 | 第16页 |
| ·从用电的特点来界定价值客户 | 第16-17页 |
| ·电力客户价值评价指标体系层次结构设计 | 第17-20页 |
| ·客户价值评价体系的分类 | 第17-19页 |
| ·客户当前价值 | 第17-18页 |
| ·客户潜在价值 | 第18页 |
| ·电力客户价值分类 | 第18-19页 |
| ·电力客户价值指标体系的设计 | 第19-20页 |
| ·电力客户价值评价具体指标分析 | 第20-33页 |
| ·当前价值的度量指标分析 | 第20-27页 |
| ·潜在价值的度量指标 | 第27-33页 |
| ·电力客户价值评价总指标体系 | 第33-35页 |
| 第四章 集成粗糙集和支持向量机的电力客户价值评价方法 | 第35-48页 |
| ·粗糙集理论 | 第35-37页 |
| ·基于支持向量机的多层分类理论 | 第37-41页 |
| ·线性的情况 | 第37-39页 |
| ·非线性的情况 | 第39-40页 |
| ·多级支持向量机分类器 | 第40-41页 |
| ·集成粗糙集和支持向量机的电力客户价值评价方法 | 第41-48页 |
| ·电力客户价值评价的数据采集 | 第42-43页 |
| ·RS 理论进行电力客户价值数据约减 | 第43-45页 |
| ·SVM 进行电力客户价值样本分类 | 第45-48页 |
| ·电力客户价值评价数据样本预处理 | 第45页 |
| ·电力客户价值评价核函数和参数的确定 | 第45-46页 |
| ·电力客户价值评价数据分析结果 | 第46-48页 |
| 第五章 实证研究 | 第48-53页 |
| ·电力客户价值评价数据采集 | 第48页 |
| ·RS 理论进行电力客户数据属性约简 | 第48-49页 |
| ·电力客户价值数据准备 | 第48-49页 |
| ·电力客户价值评价数据预处理 | 第49页 |
| ·电力客户价值评价数据补齐 | 第49页 |
| ·电力客户数据离散化 | 第49页 |
| ·电力客户价值评价决策表属性约简 | 第49页 |
| ·SVM 理论进行样本分类 | 第49-51页 |
| ·电力客户价值数据样本预处理 | 第49-50页 |
| ·核函数和参数的确定 | 第50页 |
| ·电力客户价值数据分析结果 | 第50-51页 |
| ·电力客户数据样本训练 | 第50页 |
| ·电力客户数据样本测试 | 第50-51页 |
| ·结果分析 | 第51-52页 |
| ·针对电力客户价值管理提出建议 | 第52-53页 |
| 第六章 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60-64页 |