| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题的背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·CRM的研究和应用状况 | 第8-9页 |
| ·客户细分的研究和应用现状 | 第9页 |
| ·数据挖掘技术的研究和应用现状 | 第9-10页 |
| ·研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·研究方法和框架 | 第11-13页 |
| ·研究方法 | 第11页 |
| ·研究框架 | 第11-13页 |
| 第二章 客户关系管理、客户细分与数据挖掘理论综述 | 第13-31页 |
| ·客户关系管理 | 第13-20页 |
| ·客户关系管理的涵义 | 第13-14页 |
| ·客户关系管理的核心思想 | 第14-16页 |
| ·CRM的体系结构和功能模块划分 | 第16-20页 |
| ·客户细分 | 第20-23页 |
| ·客户细分的涵义 | 第20-21页 |
| ·客户细分的方法 | 第21-22页 |
| ·客户细分的原则 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘技术 | 第23-31页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘技术的分类 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的基本步骤 | 第25页 |
| ·数据挖掘的主要方法 | 第25-31页 |
| 第三章 客户关系管理中客户细分模型研究 | 第31-43页 |
| ·客户细分的逻辑模型研究 | 第31-32页 |
| ·客户细分的逻辑模型 | 第31-32页 |
| ·客户细分的实施过程模型 | 第32页 |
| ·客户细分的数据-功能-方法模型 | 第32-37页 |
| ·DFM模型总体结构 | 第32-34页 |
| ·客户细分数据分析 | 第34-36页 |
| ·客户细分功能分析 | 第36页 |
| ·数据挖掘方法分析 | 第36-37页 |
| ·保险业中客户细分两种标准 | 第37-43页 |
| ·基于客户当前价值和潜在价值的细分 | 第38-40页 |
| ·基于客户风险和贡献的细分 | 第40-43页 |
| 第四章 基于决策树的保险业客户细分模型研究 | 第43-59页 |
| ·研究背景 | 第43-44页 |
| ·基于Feature Selection的主要影响因素提取 | 第44-47页 |
| ·数据预处理 | 第44-45页 |
| ·赔付金额影响因素挖掘 | 第45-47页 |
| ·基于改进的ID3 算法的客户细分模型建立 | 第47-54页 |
| ·改进的ID3 算法 | 第47-48页 |
| ·决策树构建 | 第48页 |
| ·赔付金额影响因素挖掘 | 第48-54页 |
| ·三个主要影响因素的分析 | 第54-58页 |
| ·驾龄影响因素 | 第54-56页 |
| ·使用性质影响因素 | 第56-57页 |
| ·出险原因影响因素 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 硕士期间的研究成果 | 第65-66页 |