基于数据挖掘的电信客户细分研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究与应用现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·目前研究的不足 | 第12-13页 |
| ·论文的研究思路与研究内容 | 第13-15页 |
| 2 理论综述 | 第15-31页 |
| ·客户细分理论基础 | 第15-17页 |
| ·客户细分的客观依据 | 第15-16页 |
| ·客户细分的基本要求 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘理论 | 第17-24页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第17-20页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘算法 | 第22-23页 |
| ·国内外相关数据挖掘产品及其所采用算法 | 第23-24页 |
| ·客户细分在电信市场营销中的应用分析 | 第24-31页 |
| ·电信客户细分方法概述 | 第25-26页 |
| ·电信客户特征分析 | 第26页 |
| ·电信客户细分分类 | 第26-27页 |
| ·电信客户细分变量的选择 | 第27-28页 |
| ·电信客户细分在营销领域中的应用分析 | 第28-31页 |
| 3 电信客户细分的数据基础方案设计 | 第31-43页 |
| ·电信数据仓库建设 | 第31-37页 |
| ·电信数据仓库建设的必要性 | 第31-32页 |
| ·电信数据仓库功能需求和主题确定 | 第32-33页 |
| ·电信数据仓库体系结构 | 第33-35页 |
| ·电信数据仓库建设方法的选择 | 第35-36页 |
| ·电信数据仓库ETL子系统设计 | 第36-37页 |
| ·电信客户细分数据的预处理 | 第37-43页 |
| ·电信客户细分数据的预处理方法 | 第37-40页 |
| ·电信客户细分属性的选择 | 第40-41页 |
| ·电信客户细分数据检测 | 第41-42页 |
| ·电信客户细分属性约简 | 第42页 |
| ·电信客户数据转换 | 第42-43页 |
| 4 基于数据挖掘的电信客户细分模型设计 | 第43-50页 |
| ·基于数据挖掘的电信客户细分的设计目标 | 第43页 |
| ·客户细分挖掘方法分析 | 第43-44页 |
| ·电信客户细分挖掘模型的算法选择 | 第44-47页 |
| ·聚类分析算法的选择标准 | 第44-45页 |
| ·聚类分析算法比较分析 | 第45-47页 |
| ·K-Means算法 | 第47-48页 |
| ·基于K-Means算法的模型设计 | 第48-50页 |
| 5 电信客户细分模型在实际中的应用 | 第50-73页 |
| ·电信客户细分的需求分析 | 第50页 |
| ·电信客户细分的宽表设计 | 第50-55页 |
| ·数据来源 | 第50-51页 |
| ·宽表设计 | 第51-52页 |
| ·宽表属性 | 第52-55页 |
| ·电信客户细分的数据准备 | 第55-61页 |
| ·数据检测 | 第55-56页 |
| ·属性约简 | 第56-60页 |
| ·数据转换 | 第60-61页 |
| ·电信客户数据的聚类分析 | 第61-66页 |
| ·价值细分 | 第63-64页 |
| ·行为细分 | 第64-65页 |
| ·价值-行为细分 | 第65-66页 |
| ·电信客户细分的结果与解释 | 第66-70页 |
| ·SPSS Clementine模型发布 | 第70-71页 |
| ·电信客户聚类挖掘模型的确立 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 6 结论 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
