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复杂数据挖掘统计分析框架及MART和MCMC方法在客户关系管理中的应用

中文摘要第1-3页
ABSTRACT第3-6页
1.绪论第6-9页
 1.1 研究背景与问题的提出第6-7页
 1.2 研究目的和意义第7-9页
2.数据挖掘与客户关系管理概述第9-16页
 2.1 数据挖掘概念及其研究概况第9-10页
 2.2 客户关系管理概述第10-11页
 2.3 数据挖掘技术在CRM中的应用概述第11-16页
3.复杂数据挖掘统计分析框架第16-25页
 3.1 复杂数据层次结构的提炼第16-19页
  3.1.1 Boosting算法第16-18页
  3.1.2 MART方法第18-19页
 3.2 依因变量的分布类型选取适当的统计方法第19-23页
  3.2.1 MCMC方法第19-20页
  3.2.2 混合模型第20-22页
  3.2.3 Bootstrap方法第22-23页
 3.3 复杂数据挖掘方法的一般分析框架第23-25页
4.MART与客户细分第25-41页
 4.1 应用MART的过程第25-28页
 4.2 酒店业CRM的复杂数据挖掘第28-31页
 4.3 西藏饭店客户细分第31-41页
  4.3.1 西藏饭店数据采样第31-32页
  4.3.2 协议客户细分第32-36页
  4.3.3 Walk-In散客细分第36-41页
5.MCMC与客户价值模拟预测第41-59页
 5.1 应用MCMC方法的过程第41-42页
 5.2 协议客户模拟价值预测第42-49页
  5.2.1 不分季节的协议客户模拟价值预测第42-44页
  5.2.2 分季节的协议客户模拟价值预测第44-49页
 5.3 Walk-In散客模拟价值预测第49-57页
  5.3.1 不分季节的Walk-In散客模拟价值预测第49-52页
  5.3.2 分季节Walk-In散客模拟价值预测第52-57页
 5.4 讨论和对策建议第57-59页
6.结束语第59-61页
 6.1 主要工作成果第59-60页
 6.2 今后研究工作展望第60-61页
附件第61-65页
 附件1 用于整理数据的SAS程序第61-64页
 附件2 用于细分协议客户的R程序第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
四川大学学位论文创新性声明第70-71页
攻读硕士学位期间完成的学术论文第71页

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