基于聚类结果调整方法的客户细分研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及评析 | 第9-14页 |
| 1.2.1 客户细分方法的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 聚类分析方法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 聚类结果调整方法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 研究评析 | 第14页 |
| 1.3 研究内容和结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究结构 | 第15-16页 |
| 第2章 研究的相关理论基础 | 第16-28页 |
| 2.1 客户细分的相关理论 | 第16-23页 |
| 2.1.1 客户细分的概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 客户细分的意义 | 第17页 |
| 2.1.3 客户细分的流程 | 第17-19页 |
| 2.1.4 客户细分的方法 | 第19-23页 |
| 2.2 聚类分析的相关理论 | 第23-27页 |
| 2.2.1 聚类分析的概念 | 第23页 |
| 2.2.2 聚类分析的方法 | 第23-27页 |
| 2.2.3 聚类分析的应用 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 聚类结果调整方法 | 第28-37页 |
| 3.1 聚类结果调整方法的提出 | 第28页 |
| 3.2 聚类结果调整方法中的概念 | 第28-29页 |
| 3.3 聚类结果调整算法 | 第29-35页 |
| 3.3.1 一个外部集合条件下的算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 两个外部集合条件下的算法 | 第31-33页 |
| 3.3.3 数据仿真实验 | 第33-35页 |
| 3.4 聚类结果调整方法在客户细分中的应用 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 某电信企业客户数据的实证分析 | 第37-49页 |
| 4.1 客户数据的选取及预处理 | 第37-40页 |
| 4.1.1 客户数据的收集 | 第37页 |
| 4.1.2 客户指标的选取 | 第37-38页 |
| 4.1.3 客户数据预处理 | 第38-40页 |
| 4.2 客户数据的调整聚类分析 | 第40-45页 |
| 4.2.1 第一阶段的聚类分析 | 第40-43页 |
| 4.2.2 第二阶段的调整聚类分析 | 第43-45页 |
| 4.3 客户细分结果分析 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
