数据挖掘在葫芦岛联通客户关系管理中的应用研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外电信行业CRM研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 我国电信行业CRM研究 | 第11-12页 |
| 1.3 葫芦岛联通在客户关系管理方面存在的问题 | 第12-14页 |
| 1.3.1 客户关系认识上存在的问题 | 第12页 |
| 1.3.2 客户关系管理策略存在的问题 | 第12-14页 |
| 2 客户关系管理的相关理论 | 第14-17页 |
| 2.1 客户关系管理概述 | 第14-15页 |
| 2.2 客户关系管理内容 | 第15-16页 |
| 2.3 葫芦岛联通进行客户流失预测的重要性 | 第16-17页 |
| 3 数据挖掘相关理论 | 第17-20页 |
| 3.1 数据挖掘内容 | 第17页 |
| 3.2 数据挖掘算法在企业应用 | 第17-18页 |
| 3.3 常用的数据挖掘方法 | 第18-19页 |
| 3.4 数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| 4 建立葫芦岛联通客户流失模型 | 第20-27页 |
| 4.1 本文所使用的相关数据挖掘算法 | 第20-21页 |
| 4.1.1 神经网络算法 | 第20页 |
| 4.1.2 决策树 | 第20-21页 |
| 4.2 客户流失模型的体系结构 | 第21-23页 |
| 4.3 客户流失模型的建立过程 | 第23-27页 |
| 4.3.1 明确业务目标 | 第24页 |
| 4.3.2 数据分析 | 第24页 |
| 4.3.3 数据预先处理 | 第24-25页 |
| 4.3.4 数据变量分析 | 第25-26页 |
| 4.3.5 数据抽样 | 第26-27页 |
| 5 数据挖掘在葫芦岛联通客户关系管理中的应用研究 | 第27-38页 |
| 5.1 数据准备 | 第27页 |
| 5.2 模型的建立 | 第27-30页 |
| 5.3 模型的应用 | 第30-38页 |
| 5.3.1 流失客户属性分析 | 第31-35页 |
| 5.3.2 流失客户原因分析 | 第35页 |
| 5.3.3 减少客户流失策略 | 第35-38页 |
| 结论 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 作者简历 | 第41-43页 |
| 学位论文数据集 | 第43页 |
